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龙图腾网恭喜水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院申请的专利应对干旱风险的水资源量统筹调配方法及系统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：CN119204359B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411722748.2，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权应对干旱风险的水资源量统筹调配方法及系统是由陈天宇;湛忠宇;钱小娟;章梅娟;朱建传;徐佳怡;李子祥;邓月萍;卢欢;廖媛媛;吴瑶;张宇;廖轶鹏;石莎;郑岳松设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本应对干旱风险的水资源量统筹调配方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种应对干旱风险的水资源量统筹调配方法及系统，基于研究区空间展布的监测数据，采用多种降尺度方法对气候模式进行降尺度处理，输入预先构建的栅格式水文模型中，模拟得到研究区水文数据；筛选干旱风险评估因子，栅格化后输入干旱风险评估模型，得到研究区干旱风险区划；将研究区的水文数据、研究区可供水量和研究区干旱风险区划输入预先构建的水资源量多目标优化模型，得到水资源量最优配置方案；将水资源量最优配置方案输入预先构建的水工程集群优化调度模型，循环求解模型，得到水工程集群优化调度方案。本发明有助于增强水资源管理的弹性与适应性，减少干旱影响，维护生态平衡，提高社会经济效益。

本发明授权应对干旱风险的水资源量统筹调配方法及系统在权利要求书中公布了：1.应对干旱风险的水资源量统筹调配方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1、收集气候模式以及研究区各个气象站点的监测数据，采用加权优化的泰森多边形法对监测数据进行空间展布，获得展布数据；将气候模式的尺度降至展布数据的尺度，获得研究区气象栅格数据，将研究区气象栅格数据输入预先构建的栅格式水文模型中模拟，得到研究区的水文数据，并计算可供水量；步骤S2、收集干旱风险评估文献，筛选干旱风险评估因子，采用构建的干旱风险评估模型优化干旱风险评估因子的权重，将干旱风险评估因子栅格化后输入干旱风险评估模型，得到研究区干旱风险区划；步骤S3、构建水资源量多目标优化模型并将研究区的水文数据、研究区可供水量和研究区干旱风险区划作为输入，采用优化算法求解模型，得到研究区水资源量最优配置方案；步骤S4、构建水工程集群优化调度模型并将研究区水资源量最优配置方案作为输入，进行循环求解，得到研究区水工程集群优化调度方案；所述步骤S1进一步为：步骤S11、收集研究区每个气象站点的监测数据，采用加权优化的泰森多边形法对监测数据进行空间展布，得到监测数据的空间展布，即获得展布数据；步骤S12、基于展布数据，采用至少两种降尺度方法对气候模式进行降尺度处理，将气候模式的尺度降至展布数据的尺度，使研究区气象数据与气候模式的尺度相匹配，基于研究区气象数据与气候模式的对应关系得到研究区气象栅格数据，包括：研究区历史气象栅格数据和研究区未来气象栅格数据；步骤S13、以研究区气象栅格数据作为输入数据，调用预先构建的栅格式水文模型进行求解，得到研究区的水文数据，并基于水文数据计算可供水量；所述步骤S11进一步为：步骤S11a、收集研究区每个气象站点的监测数据，基于研究区每个气象站点规模大小、周边人口密度和观测次数确定每个气象站点的权重；步骤S11b、使用GIS软件绘制泰森多边形，每个多边形对应一个气象站点；步骤S11c、基于各个气象站点的权重构建加权优化的泰森多边形法，根据泰森多边形法中每个点的权重调整每个泰森多边形，即每个区域的边界，得到监测数据的空间划分、可视化结果和数据插值；所述步骤S12进一步为：步骤S12a、收集至少两种气候模式的数据，每种气候模式包括：历史气候数据和未来气候数据；步骤S12b、对每种气候模式的数据分别采用至少两种统计降尺度法和至少两种动力降尺度法进行降尺度处理，得到每种气候模式的气象栅格数据，采用贝叶斯平均法分别融合每种气候模式的气象栅格数据，得到每种气候模式的融合气象栅格数据，所述融合气象栅格数据包括：历史气象栅格数据和未来气象栅格数据；步骤S12c、基于专家意见分别给每种气候模式赋权，基于每种气候模式的权重和气象栅格数据计算得到综合气候模式的气象栅格数据，提取历史气象栅格数据与研究区气象数据对比并修正每种气候模式的权重，计算得到最终的气候模式的综合气象栅格数据，所述最终的气候模式的综合气象栅格数据即为研究区气象栅格数据，包括研究区历史气象栅格数据和研究区未来气象栅格数据；所述步骤S13进一步为：步骤S13a、收集研究区数字高程数据、土地利用和土壤类型并输入ArcSWAT模块，获得水文响应单元，以气象栅格数据的边界为约束，组合各个水文响应单元，得到栅格式SWAT模型的计算单元，即获得栅格式水文模型；步骤S13b、收集研究区典型干旱事件，识别并计算栅格式水文模型各个参数的敏感度，基于敏感度筛选栅格式水文模型参数，获得率定的栅格式水文模型参数；步骤S13c、提取研究区气象栅格数据输入已经率定的栅格式水文模型，模拟得到研究区的水文数据，并基于水文数据计算可供水量；所述步骤S13b进一步为：步骤S13b1、收集研究区典型干旱事件，识别出栅格式水文模型参数；步骤S13b2、改变某一个参数的数值并保持其它参数不变，计算流量和枯水位的变化程度，得到这个参数的敏感度；步骤S13b3、依次计算所有栅格式水文模型参数的敏感度，并设置阈值，提取敏感度大于阈值的所有栅格式水文模型参数进行参数率定；步骤S13b4、将收集的研究区典型干旱事件按照干旱严重程度由小到大进行排序，第一场研究区典型干旱事件的干旱严重程度最小；步骤S13b5、基于专家意见选择参数概率最大的值作为第一场研究区典型干旱事件情景下参数的先验分布，并进行贝叶斯推断，得到的后验分布作为下一场研究区典型干旱事件情景下参数的先验分布；步骤S13b6、依次计算得到每一场研究区典型干旱事件情景下参数的先验分布和后验分布；步骤S13b7、将最后一场研究区典型干旱事件情景下参数的后验分布作为栅格式水文模型参数；所述步骤S2进一步为：步骤S21、收集干旱风险评估文献，采用多种荟萃分析识别干旱风险评估因子，得到初始干旱风险评估因子集，统计每个初始干旱风险评估因子出现次数计算出现频率和平均频率，将出现频率低于平均频率的初始干旱风险评估因子去除，得到干旱风险评估因子集；步骤S22、针对干旱风险评估因子集，通过构建的干旱风险评估模型优化干旱风险评估因子权重；步骤S23、将干旱风险评估因子分类，得到五类干旱风险评估因子，分别为：气象因子、下垫面因子、水文因子、工程因子和社会经济因子；从研究区的气象栅格数据中提取气象因子栅格数据，从研究区的水文数据中提取研究区的水文数据栅格数据，提取下垫面因子栅格数据；构建工程群多目标优化模型，目标函数为：缺水最均匀和缺水破坏最小，求解多目标优化模型得到各个工程的工程能力分摊给该工程下游栅格的大小，得到工程因子栅格数据；采用NPP-VIIRS卫星夜光遥感影像数据，生成夜间灯光亮度数据，基于各个空间栅格的夜间灯光亮度数据确定各个空间栅格的权重，基于各个空间栅格的权重将社会经济因子栅格化；步骤S24、将研究区气象因子栅格数据、下垫面因子栅格数据、水文因子栅格数据、工程因子栅格数据和社会经济因子栅格数据，以及干旱风险评估因子权重输入干旱风险评估模型，得到研究区干旱风险区划；所述步骤S3进一步为：步骤S31、构建水资源量多目标优化模型，目标函数为干旱风险区划高风险区域面积最小、较高风险区域面积最小、中风险区域面积最小、总缺水量最小，约束条件为河道、工程的调蓄和输水能力；步骤S32、将研究区的水文数据、研究区可供水量和研究区干旱风险区划输入水资源量多目标优化模型，采用自适应多代理系统优化的多目标粒子群优化算法求解模型，得到研究区水资源量最优配置方案；所述步骤S32中，采用自适应多代理系统优化的多目标粒子群优化算法求解模型，得到研究区水资源量最优配置方案的过程，进一步为：步骤S32a、构建多个代理代表粒子，对优化目标进行分类，将每个代理分别对应一个优化目标；步骤S32b、在解空间内随机生成各个代理的初始位置和速度，并分别评估各自的适应度；步骤S32c、代理之间共享局部最优解和全局最优解，并基于局部最优解和全局最优解调整各自的优化策略，更新速度和位置；步骤S32d、记录当前的Pareto前沿，判定新的解是否优于已有解并更新Pareto前沿；步骤S32e、反复迭代直至完全收敛，得到研究区水资源量最优配置方案；所述步骤S4进一步为：步骤S41、构建水工程集群优化调度模型，包括：优化调度模块和过程模拟模块，目标函数为各片区与优化配置方案偏离最低；步骤S42、将研究区水资源量最优配置方案输入水工程集群优化调度模型的优化调度模块，得到研究区水工程集群初始调度方案；步骤S43、将研究区水工程集群初始调度方案输入过程模拟模块，得到研究区水工程集群调度模拟过程，并计算每个片区的偏离程度；步骤S44、设置偏离程度阈值，将所有偏离程度大于阈值的片区提取出来，基于各自偏离流量调整对应闸门开度，得到修正调度方案；步骤S45、重复步骤S43-步骤S44直至所有片区偏离程度均小于阈值，得到研究区水工程集群优化调度方案。

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