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龍圖騰網恭喜浙江省水利河口研究院(浙江省海洋規劃設計研究院)申請的專利多元遞進式暴雨-山洪鏈式災害綜合風險評價方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119515088B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-30發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510086889.8，技術領域涉及：G06Q10/0635；該發明授權多元遞進式暴雨-山洪鏈式災害綜合風險評價方法及系統是由陳煥寶;胡琳琳;吳修廣;王佑喜;周政杰;王思琪;張麗紅;閆濱設計研發完成，并于2025-01-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本多元遞進式暴雨-山洪鏈式災害綜合風險評價方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種多元遞進式暴雨?山洪鏈式災害綜合風險評價方法及系統，該方法通過構建多波段天氣雷達組網多目標優化模型，并耦合雷達測雨仿真模型得到優化組網模型，將收集的方案集作為輸入求解得到最優組網方案及降雨預報；構建洪水預報模型，提取降雨預報作為模型輸入得到初始洪水預報，校正并優化得到優化后的洪水預報模型，模擬得到洪水預報；篩選初始山洪風險因子構建山洪風險因子集，并將山洪風險因子降維得到暴雨?山洪鏈式綜合風險指標，基于洪水預報計算綜合風險指標值并輸入采用XGBoost模型構建的山洪風險評價模型，求解模型得到綜合風險預報。本發明增強災害應急決策的科學性與時效性，提升暴雨?山洪災害的預警能力和風險管理水平。

本發明授權多元遞進式暴雨-山洪鏈式災害綜合風險評價方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種多元遞進式暴雨-山洪鏈式災害綜合風險評價方法，其特征在于，包括如下步驟：步驟S1、收集研究區多波段天氣雷達數據，提取研究區多波段天氣雷達歷史測量數據輸入預構建的雷達測雨仿真模型，得到歷史降雨預報并與真實歷史降雨對比得到研究區多波段天氣雷達預報誤差，收集所有多波段天氣雷達組網方案，并基于不同預見期分別篩選多波段天氣雷達組網方案，構建不同預見期對應的多波段天氣雷達優化組網方案集；步驟S2、構建多波段天氣雷達組網多目標優化模型，并耦合雷達測雨仿真模型得到多波段測雨雷達優化組網模型，將不同預見期對應的多波段天氣雷達優化組網方案集輸入多波段測雨雷達優化組網模型，求解模型得到最優解，即多波段測雨雷達最優組網方案，基于多波段測雨雷達最優組網方案的雷達數據得到降雨預報；所述步驟S2進一步為：步驟S21、構建多波段天氣雷達組網多目標優化模型，目標函數為：不同預見期的可預測精度最高和成本最低；步驟S22、耦合雷達測雨仿真模型和多波段天氣雷達組網多目標優化模型，得到多波段測雨雷達優化組網模型；步驟S23、將不同預見期對應的多波段天氣雷達優化組網方案集輸入多波段測雨雷達優化組網模型，采用綜合多目標決策與優先級評估法求解模型得到多波段測雨雷達最優組網方案；所述步驟S23進一步為：步驟S23a、基于專家意見確定多波段天氣雷達組網多目標優化模型中每個目標的權重，并將權重分配到對應目標；步驟S23b、確定理想解和負理想解，依次計算每個多波段天氣雷達優化組網方案與理想解和負理想解的距離，采用TOPSIS法從多波段天氣雷達優化組網方案集中選擇距離理想解最近、與負理想解最遠的解作為初步優選解；步驟S23c、基于初步優選解設定每個目標的最小可接受標準作為約束條件，并施加給每個目標，重新評估多波段天氣雷達優化組網方案集中每個解，將滿足所有目標可接受范圍的解挑選出來作為候選解；步驟S23d、對每個候選解，依次采用加權法計算每個候選解的得分，并按得分大小進行排序，選取得分最高的候選解作為最優解，即多波段測雨雷達最優組網方案；步驟S24、基于多波段測雨雷達最優組網方案的雷達數據得到降雨預報；步驟S3、基于AI耦合產流模式空間組合機理構建洪水預報模型，提取降雨預報作為模型輸入，得到初始洪水預報，采用不少于兩種校正模型對初始洪水預報進行校正，耦合多個校正結果優化洪水預報模型參數，將降雨預報輸入優化后的洪水預報模型，模擬得到洪水預報；所述步驟S3進一步為：步驟S31、基于AI耦合產流模式空間組合機理構建洪水預報模型；所述步驟S31進一步為：步驟S31a、基于HEC-HMS構建水文模型，基于卷積神經網絡構建洪水預測模型；步驟S31b、耦合水文模型和洪水預測模型，得到洪水預報模型，包括：降水-徑流模塊，即HEC-HMS水文模型，和洪水預測模塊，即洪水預測模型；步驟S31c、基于產流模式空間組合機理確定超蓄組合模式，并優化洪水預報模型參數；步驟S32、提取降雨預報輸入洪水預報模型，得到初始洪水預報；步驟S33、依次采用線性回歸模型、隨機森林回歸模型和物理校正模型對初始洪水預報分別進行校正，得到三種校正模型的校正結果，耦合三種校正模型的校正結果并優化洪水預報模型參數，將降雨預報輸入優化后的洪水預報模型，模擬得到洪水預報；步驟S4、收集山洪文獻，識別初始山洪風險因子，計算初始山洪風險因子敏感度，并篩選敏感度大于閾值的初始山洪風險因子，構建山洪風險因子集，采用基于t-SNE優化的投影尋蹤法將山洪風險因子降維，得到暴雨-山洪鏈式綜合風險指標，并采用XGBoost模型構建山洪風險評價模型，基于洪水預報計算暴雨-山洪鏈式綜合風險指標值并輸入山洪風險評價模型，求解模型得到暴雨-山洪鏈式災害綜合風險預報。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人浙江省水利河口研究院(浙江省海洋規劃設計研究院)，其通訊地址為：310020 浙江省杭州市上城區鳳起東路50號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。