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龙图腾网恭喜四川省生态环境科学研究院申请的专利基于多源数据融合的生态环境损害智能鉴定管理方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119558693B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510129257.5，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权基于多源数据融合的生态环境损害智能鉴定管理方法是由刘源月;吕晓彤;刘虹;罗薇;赵心玥;郑欣蕾设计研发完成，并于2025-02-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源数据融合的生态环境损害智能鉴定管理方法在说明书摘要公布了：本发明涉及生态环境保护技术领域，具体涉及基于多源数据融合的生态环境损害智能鉴定管理方法，包括数据采集与预处理、数据融合与特征提取、生态环境损害评估模型构建、损害动态分析与趋势预测、修复建议生成及可视化展示步骤，通过部署在生态敏感区域的传感器网络，实时采集水质、大气、生物和社会经济数据，对数据进行预处理后，采用多模态数据融合技术和深度学习模型提取关键特征，构建生态损害评估模型，并基于时序分析方法对生态损害的变化规律和潜在高风险区域进行预测，结合粒子群优化算法生成最优的生态修复方案。本发明，通过可视化界面展示评估结果与修复建议，为决策者提供科学依据，有助于提高生态环境修复工作的效率和效果。

本发明授权基于多源数据融合的生态环境损害智能鉴定管理方法在权利要求书中公布了：1.基于多源数据融合的生态环境损害智能鉴定管理方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，多源数据采集与预处理：通过部署在生态敏感区域的传感器网络实时采集多源数据，多源数据包括水质数据、大气数据、生物数据及社会经济数据，对采集的多源数据进行预处理，包括时空对齐、格式转换和噪声去除；S2，多源数据融合与特征提取：基于多模态数据融合技术，对采集的多源数据进行融合，并对融合后的数据进行特征提取；S3，生态环境损害评估模型构建：基于提取的特征，采用机器学习算法构建生态环境损害评估模型；S4，生态环境损害动态分析与趋势预测：基于生态环境损害评估模型和历史多源数据，采用时序分析方法对生态环境损害的时空动态进行分析，识别环境损害的变化规律，通过趋势预测算法，分析潜在的高风险区域，并生成生态环境损害的未来趋势预测图，为制定修复策略提供参考；所述S4包括：S41，数据整合：对历史多源数据进行整合和处理，以便与生态环境损害评估模型结合，并为时空动态分析提供数据支持；S42，时空动态分析：采用时空动态分析方法，识别不同区域和时间段内生态环境损害的变化特征，通过对历史多源数据的时空聚类和变化趋势进行分析，发现生态环境损害的规律性变化；S43，环境损害变化规律与异常检测：通过对生态环境损害的历史多源数据进行分析，识别其中的正常变化规律与异常变化；所述S4还包括：S44，趋势预测模型建立：基于历史多源数据和已构建的生态环境损害评估模型，采用趋势预测算法对未来的生态环境损害进行趋势预测；S45，高风险区域识别与趋势预测图生成：在趋势预测结果的基础上，进一步识别高风险区域，并生成未来的趋势预测图，展示未来生态环境损害的变化趋势；S5，生态损害修复建议生成：根据损害评估结果与趋势预测信息，结合多目标优化算法生成生态修复方案，修复建议包括水体治理、植被恢复、土壤改良及污染控制，同时确定优先修复区域和修复资源的最优分配方案，以最大化修复效益；所述S5包括：S51，生态损害修复需求分析：对生态损害评估结果与趋势预测信息进行综合分析，识别出修复需求，为修复方案的制定提供了基础；S52，修复措施选择与效果评估：根据不同的修复需求，选择修复措施，并评估各修复措施的效果，为多目标优化提供依据；S53，多目标优化算法应用：采用多目标优化算法，综合考虑不同修复措施的效果和资源约束，生成最优的修复方案；所述S5还包括：S54，优先修复区域的确定：根据损害评估结果、修复效果评估以及趋势预测信息，确定优先修复区域，通过对修复需求、损害强度和修复效果的综合评估，确定最急需修复的区域；S55，修复资源的最优分配方案生成：采用多目标优化方法，结合修复措施的效果评估和成本分析，生成修复资源的最优分配方案，以确保修复效益的最大化；S56，修复策略实施路径优化：根据修复资源分配结果，优化修复策略的实施路径；S6，可视化展示：提供可视化界面，用于展示生态环境损害评估结果、动态趋势预测图和修复建议。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人四川省生态环境科学研究院，其通讯地址为：四川省成都市锦江区人民南路四段18号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。