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龙图腾网恭喜浙江省水利河口研究院(浙江省海洋规划设计研究院)申请的专利多元递进式暴雨-山洪链式灾害综合风险评价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：CN119515088B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202510086889.8，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权多元递进式暴雨-山洪链式灾害综合风险评价方法及系统是由陈焕宝;胡琳琳;吴修广;王佑喜;周政杰;王思琪;张丽红;闫滨设计研发完成，并于2025-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本多元递进式暴雨-山洪链式灾害综合风险评价方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多元递进式暴雨‑山洪链式灾害综合风险评价方法及系统，该方法通过构建多波段天气雷达组网多目标优化模型，并耦合雷达测雨仿真模型得到优化组网模型，将收集的方案集作为输入求解得到最优组网方案及降雨预报；构建洪水预报模型，提取降雨预报作为模型输入得到初始洪水预报，校正并优化得到优化后的洪水预报模型，模拟得到洪水预报；筛选初始山洪风险因子构建山洪风险因子集，并将山洪风险因子降维得到暴雨‑山洪链式综合风险指标，基于洪水预报计算综合风险指标值并输入采用XGBoost模型构建的山洪风险评价模型，求解模型得到综合风险预报。本发明增强灾害应急决策的科学性与时效性，提升暴雨‑山洪灾害的预警能力和风险管理水平。

本发明授权多元递进式暴雨-山洪链式灾害综合风险评价方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多元递进式暴雨-山洪链式灾害综合风险评价方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1、收集研究区多波段天气雷达数据，提取研究区多波段天气雷达历史测量数据输入预构建的雷达测雨仿真模型，得到历史降雨预报并与真实历史降雨对比得到研究区多波段天气雷达预报误差，收集所有多波段天气雷达组网方案，并基于不同预见期分别筛选多波段天气雷达组网方案，构建不同预见期对应的多波段天气雷达优化组网方案集；步骤S2、构建多波段天气雷达组网多目标优化模型，并耦合雷达测雨仿真模型得到多波段测雨雷达优化组网模型，将不同预见期对应的多波段天气雷达优化组网方案集输入多波段测雨雷达优化组网模型，求解模型得到最优解，即多波段测雨雷达最优组网方案，基于多波段测雨雷达最优组网方案的雷达数据得到降雨预报；所述步骤S2进一步为：步骤S21、构建多波段天气雷达组网多目标优化模型，目标函数为：不同预见期的可预测精度最高和成本最低；步骤S22、耦合雷达测雨仿真模型和多波段天气雷达组网多目标优化模型，得到多波段测雨雷达优化组网模型；步骤S23、将不同预见期对应的多波段天气雷达优化组网方案集输入多波段测雨雷达优化组网模型，采用综合多目标决策与优先级评估法求解模型得到多波段测雨雷达最优组网方案；所述步骤S23进一步为：步骤S23a、基于专家意见确定多波段天气雷达组网多目标优化模型中每个目标的权重，并将权重分配到对应目标；步骤S23b、确定理想解和负理想解，依次计算每个多波段天气雷达优化组网方案与理想解和负理想解的距离，采用TOPSIS法从多波段天气雷达优化组网方案集中选择距离理想解最近、与负理想解最远的解作为初步优选解；步骤S23c、基于初步优选解设定每个目标的最小可接受标准作为约束条件，并施加给每个目标，重新评估多波段天气雷达优化组网方案集中每个解，将满足所有目标可接受范围的解挑选出来作为候选解；步骤S23d、对每个候选解，依次采用加权法计算每个候选解的得分，并按得分大小进行排序，选取得分最高的候选解作为最优解，即多波段测雨雷达最优组网方案；步骤S24、基于多波段测雨雷达最优组网方案的雷达数据得到降雨预报；步骤S3、基于AI耦合产流模式空间组合机理构建洪水预报模型，提取降雨预报作为模型输入，得到初始洪水预报，采用不少于两种校正模型对初始洪水预报进行校正，耦合多个校正结果优化洪水预报模型参数，将降雨预报输入优化后的洪水预报模型，模拟得到洪水预报；所述步骤S3进一步为：步骤S31、基于AI耦合产流模式空间组合机理构建洪水预报模型；所述步骤S31进一步为：步骤S31a、基于HEC-HMS构建水文模型，基于卷积神经网络构建洪水预测模型；步骤S31b、耦合水文模型和洪水预测模型，得到洪水预报模型，包括：降水-径流模块，即HEC-HMS水文模型，和洪水预测模块，即洪水预测模型；步骤S31c、基于产流模式空间组合机理确定超蓄组合模式，并优化洪水预报模型参数；步骤S32、提取降雨预报输入洪水预报模型，得到初始洪水预报；步骤S33、依次采用线性回归模型、随机森林回归模型和物理校正模型对初始洪水预报分别进行校正，得到三种校正模型的校正结果，耦合三种校正模型的校正结果并优化洪水预报模型参数，将降雨预报输入优化后的洪水预报模型，模拟得到洪水预报；步骤S4、收集山洪文献，识别初始山洪风险因子，计算初始山洪风险因子敏感度，并筛选敏感度大于阈值的初始山洪风险因子，构建山洪风险因子集，采用基于t-SNE优化的投影寻踪法将山洪风险因子降维，得到暴雨-山洪链式综合风险指标，并采用XGBoost模型构建山洪风险评价模型，基于洪水预报计算暴雨-山洪链式综合风险指标值并输入山洪风险评价模型，求解模型得到暴雨-山洪链式灾害综合风险预报。

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