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龍圖騰網獲悉上海市農業科學院申請的專利一種農田尾水污染負荷解析評價方法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：CN120338527B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202510837363.9，技術領域涉及：G06Q10/0635；該發明授權一種農田尾水污染負荷解析評價方法是由喬紅霞;劉福興;付子軾;王俊力設計研發完成，并于2025-06-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種農田尾水污染負荷解析評價方法在說明書摘要公布了：本發明屬于農田尾水污染負荷解析評價技術領域，尤其是一種農田尾水污染負荷解析評價方法，針對現有的監測評估方法在監測點布局、指標覆蓋、數據處理和分析深度等方面存在顯著不足，無法滿足精準、動態的農田尾水污染負荷解析與評估需求，難以有效支撐污染防控決策的問題，現提出如下方案，其包括以下步驟：S1:對農田信息數據進行多源采集，并進行融合處理；S2:根據農田信息設置設立固定與移動采樣單元；S3:對農田尾水進行樣本采集，本發明綜合考慮了農田基本信息、農業生產活動數據、氣象數據以及水質監測數據等多源數據，通過數據預處理和融合技術，實現了對農田尾水污染負荷的全面、精準量化和評價。

本發明授權一種農田尾水污染負荷解析評價方法在權利要求書中公布了：1.一種農田尾水污染負荷解析評價方法，其特征在于：包括以下步驟： S1:對農田信息數據進行多源采集，并進行融合處理； S2:根據農田信息設置設立固定采樣單元與移動采樣單元； S3:對農田尾水進行樣本采集，并對采集樣本進行多維度檢測； S4:對檢測數據處理，并對檢測結果進行多模態解析，多元統計分析運用主成分分析提取主要污染因子，聚類分析識別污染源類型，因子分析確定污染源貢獻率，機器學習算法通過隨機森林篩選關鍵特征變量，建立XGBoost預測模型，模擬污染負荷時空變化趨勢，水文模型選用SWAT和MikeShe模型，結合農田地形與土壤屬性模擬尾水流動與污染物遷移轉化過程，基于上述分析構建農田尾水污染負荷的動態時空數據庫，存儲多源異構數據，并運用NoSQL數據庫技術實現高效存儲與快速查詢； XGBoost通過梯度提升構建集成模型，假設第t次迭代的模型為： 目標函數為： 其中，：第t次迭代的模型，代表第t次迭代時添加的樹模型，用于擬合并修正前一輪模型的殘差；：第t次迭代的模型對輸入樣本x的預測值，即樹模型在輸入x時的輸出結果；：表示第t次迭代時的整個集成模型的預測值，由前一輪模型和本次添加的樹模型共同構成，：損失函數，衡量模型預測值與真實值之間的差異；表示第t次迭代時的目標函數；正則化項Ω定義為： 其中，γ是樹的復雜度參數，T是葉子節點數，λ是正則化參數，w是葉子節點的權重； SWAT模型用于模擬農田尾水流動與污染物遷移轉化過程，其核心方程包括水量平衡方程： 其中：ΔS：土壤水存儲變化量；P：降水；Q：地表徑流；E：蒸發；T：蒸騰；Wgw：地下水流出； 污染物負載計算公式： 其中：H：水文響應單元HRU的數量；：第h個HRU地表流失污染物量；：第h個HRU的壤中流失污染物量；計算污染物負載L的目的：以量化污染負荷為風險評估和防控提供依據； 污染物負載在每個HRU中進一步由以下公式計算： 其中：和：分別為第h個HRU的地表徑流量和壤中徑流量；：第h個HRU的面積；和：分別為第h個HRU的地表和壤中污染物濃度； MikeShe模型基于有限差分法模擬水流和污染物傳輸過程，其基本方程為圣維南方程組： 其中：A：過水斷面面積；Q：流量；t：時間；x：空間坐標；h：水深；g：重力加速度；Sf：摩擦坡降；τ：剪切應力；ρ：水的密度；：流入流量；：流出流量；：斷面流量； 污染物傳輸方程為： 其中：C：污染物濃度；D：擴散系數；S：源匯項； S5:根據解析結果，構建生態風險評估模型； S6:根據解析與評估結果，制定精準的尾水污染防控策略； S7:構建實時監測體系，跟蹤防控效果； S8:對防控措施實施效果進行全面評估，結合反饋優化形成持續改進機制。

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上海市農業科學院，其通訊地址為：201106 上海市閔行區北翟路2901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”。