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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种基于混合模型的高分辨率山区洪水易发性制图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：CN120850095B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202510638760.3，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权一种基于混合模型的高分辨率山区洪水易发性制图方法是由王根绪;李凯;孙向阳;高吉惠;郭林茂;马佳培设计研发完成，并于2025-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混合模型的高分辨率山区洪水易发性制图方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于混合模型的高分辨率山区洪水易发性制图方法，该方法包括：S1:在多个山区流域分别校准基于物理过程的Top‑SSF模型，S2:预设时段洪峰流量计算，S3:流域洪水清单图制作，S4:筛选关键洪水诱发因子，S5:构建基于RF的洪水易发性模型，S6:山区高分辨率洪水易发制图。本发明可广泛应用于山洪灾害早期预警系统和防洪管理，为灾害防控提供科学依据和技术支持，通过识别高风险区域并预测潜在洪水威胁，本方法显著提升了洪水风险管理的效率和准确性，为无资料流域的洪水易发性评估提供了创新解决方案。

本发明授权一种基于混合模型的高分辨率山区洪水易发性制图方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合模型的高分辨率山区洪水易发性制图方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1:在多个山区流域分别校准基于物理过程的Top-SSF模型；Top-SSF模型结合冠层截留、土壤入渗以及暴雨壤中流产流水文过程，并通过SCE-UA算法优化模型参数，利用历史洪水数据进行校准，校准过程使用历史山洪事件数据，并通过SCE-UA算法优化模型参数，目标函数为Kling-Gupta效率系数，以Nash-Sutcliffe系数、洪峰流量相对误差和峰现时间误差作为评估指标； 步骤S2：预设时段洪峰流量计算；分别在多个山区流域通过历史降雨数据构建Gumbel极值分布模型，推算出流域的预设时段降雨强度及量值，结合ERA5-Land再分析数据获取同期气象参数，输入经校准的Top-SSF模型，模拟多个流域的预设时段洪水过程线，提取得到各流域洪峰流量值； 步骤S3：流域洪水清单图制作；利用DEM数据进行流向分析，通过追踪斜坡网格单元至最近河流排水点的高程差计算地形湿度指数HAND；结合Top-SSF模型输出的流域峰值流量，采用曼宁公式反演河道过水断面水深，通过HAND值与河道水深的空间对比识别潜在淹没区域，并逐像元计算淹没水深，形成流域洪水空间分布清单图； 步骤S4：筛选关键洪水诱发因子；通过初步筛选确定20个洪水诱发因素，随后采用方差膨胀因子分析排除多重共线性显著的变量，并结合自相关性与显著性检验剔除不显著因子； 步骤S5：构建基于RF的洪水易发性模型；基于洪水清单数据和筛选出的关键洪水诱发因素，构建随机森林模型，使用70%的数据进行训练，30%的数据进行测试，并通过受试者工作特性曲线和统计指标进行独立验证； 步骤S6：山区高分辨率洪水易发性制图：通过山区流域各网格单元与16个关键洪水诱发因子的空间匹配数据，应用经训练的随机森林分类模型进行洪水易发性预测，模型输出概率值FX量化单元格洪水易发程度；结合水旱灾害公报记录的21次典型山洪事件开展独立验证，通过混淆矩阵分析与受试者工作特性曲线评估，验证模型对高分辨率洪水敏感区的空间识别精度与预测可靠性。

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