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龙图腾网获悉西藏自治区气象信息网络中心申请的专利基于水文水动力耦合高寒山区洪水模拟与预报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：CN121389790B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202511575067.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于水文水动力耦合高寒山区洪水模拟与预报方法是由郭艺楠;顾忠顺;豆永丽;张歆平;徐薇;高佳佳;刘赛;益西卓玛;张东东;杨丹;赵静;黄丹宁;黄志诚;白宇轩;邱钜燎;旦增维色设计研发完成，并于2025-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于水文水动力耦合高寒山区洪水模拟与预报方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于水文水动力耦合高寒山区洪水模拟与预报方法，属于灾害预报技术领域。该方法具体包括以下步骤：S1、多源基础数据收集与预处理：针对目标高寒山区流域，收集多类型、多尺度基础数据；S2、卫星降水数据的深度学习校正与融合：针对卫星降水数据存在的局部高估、低估问题，采用深度学习算法进行小时尺度校正与融合。通过收集卫星遥感、再分析、地面观测、地理空间4类核心数据，覆盖高寒山区洪水模拟所需的“降水‑径流‑地形‑下垫面”全要素，避免传统建模因数据类型缺失导致的模拟片面性，采用3σ准则剔除降水、径流异常值，统一数据格式与时空尺度，形成标准化数据集，避免异常值、格式不兼容、时空不匹配对后续模型输入的干扰。

本发明授权基于水文水动力耦合高寒山区洪水模拟与预报方法在权利要求书中公布了：1.基于水文水动力耦合高寒山区洪水模拟与预报方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤： S1、多源基础数据收集与预处理：针对目标高寒山区流域，收集多类型、多尺度基础数据； S2、卫星降水数据的深度学习校正与融合：针对卫星降水数据存在的局部高估、低估问题，采用深度学习算法进行小时尺度校正与融合； S3、GloFAS再分析径流数据校正与BTOP模型参数初率定：针对高寒山区实测径流数据稀缺问题，采用随机森林算法校正GloFAS再分析径流数据，并用于BTOP水文模型参数初率定； S4、土壤含水量初始条件优化：构建BTOP模型土壤含水量与ERA5-Land土壤含水量的关联关系； S5、改进BTOP水文产流模型构建：针对高寒山区冰川融水、冻土冻融对产流的影响，在优化后的BTOP模型基础上，耦合积融雪融冰产流子模型与土壤冻融产流子模型，形成改进型BTOP产流模型； S6、水文-水动力耦合模型构建与汇流模拟：采用分布式水文模型与二维水动力模型耦合，实现洪水汇流过程与淹没范围的精准模拟； S7、模型验证与洪水预报应用：通过多维度验证确保模型可靠性，并基于模型构建多时效洪水预报系统； 所述步骤S1中，多源基础数据包括： 卫星遥感数据：近实时卫星降水数据、MODIS地表覆盖数据、TPPG2017冰川调查编目数据； 再分析数据：GloFAS日径流数据、ERA5-Land分层土壤含水量数据； 地面观测数据：流域内气象站小时降水数据、水文站实测径流数据、土壤冻结阈值温度观测数据； 地理空间数据：流域数字高程模型、土地利用类型图、土壤类型图； 对上述数据进行格式统一、时空匹配、采用3σ准则剔除降水和径流异常值，形成标准化数据集； 所述步骤S6具体包括以下步骤： S61、利用改进型BTOP水文产流模型，在1km网格尺度上计算流域产流总量，采用BTOP自带的汇流模块计算各网格至河道的汇流流量，输出河道目标断面的流量过程； S62、采用FORTRAN语言开发二维水动力模型，对流域内河道离散为单线一维河道，对淹没风险区保留二维网格； S63、将改进型BTOP模型输出的河道断面流量作为二维水动力模型的上游边界条件，加载至对应河道节点；采用有限体积法求解二维扩散波方程，模拟洪水在河道内的演进过程及淹没区的水位、流速分布，采用历史洪水淹没范围验证耦合模型。

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西藏自治区气象信息网络中心，其通讯地址为：850000 西藏自治区拉萨市城关区林廊北路2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”。

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