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申请/专利权人：广东省水文局惠州水文分局

摘要：本发明涉及河流健康评估技术领域，尤其涉及一种河流健康评估、健康预警模型及方法。所述河流健康评估、健康预警模型的构建方法包括以下步骤：获取目标河流物理形态、水文水资源、水质状况、生物状况及服务功能等基础数据；根据目标河流各类型数据进行渐进式累积增量计算并进行河流五种类型健康指数计算，得到河流五种类型健康指数；根据河流健康各类型指数进行关联分析，并进行污染敏感指数及污染扩散程度计算，得到污染敏感指数及污染扩散程度数据；对污染敏感指数和污染扩散程度数据进行河流健康预警模型构建，得到河流健康多因素协同模型。本发明对河流健康评估及预警技术的优化处理使得河流健康评估及预警更加完善。

主权项：1.一种河流健康评估、健康预警模型及方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取目标河流物理形态数据、目标河流水文水资源数据、目标河流水质状态数据以及目标河流生物状况数据；步骤S2：根据目标河流水文水资源数据对目标河流物理形态数据进行沿线河岸冲刷效应分析，得到沿线河岸冲刷效应数据；根据沿线河岸冲刷效应数据进行渐进式累积增量计算，得到河流沉积累积增量数据；根据河流沉积累积增量数据进行河流物理形态健康指数计算，得到河流物理形态健康指数；步骤S3：对目标河流水文水资源数据进行理论径流量计算，得到目标河流理论径流量数据；根据河流物理形态健康指数进行断面流量波动程度计算，得到断面流量波动程度数据；根据断面流量波动程度数据对河流沉积累积增量数据进行流量-沉积率波动关联分析，得到流量-沉积率空间异质回归数据；步骤S4：对目标河流水质状态数据进行有机物含量识别，得到目标河流有机物含量数据；对目标河流有机物含量数据行分解效应补偿，得到有机物空间分解效率补偿数据；对目标河流生物状况数据进行污染敏感指数计算，得到污染敏感指数数据；根据河流物理形态健康指数以及流量-沉积率空间异质回归数据对污染敏感指数数据进行污染扩散程度计算，得到污染扩散程度数据；步骤S5：基于深度Q网络算法对河流物理形态健康指数、流量-沉积率空间异质回归数据以及污染扩散程度数据进行河流健康预警模型构建，得到河流健康多因素协同模型；根据河流健康多因素协同模型进行河流健康状态评估，得到河流健康状态评估数据。

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