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龍圖騰網獲悉江西省水利科學院(江西省大壩安全管理中心、江西省水資源管理中心)申請的專利基于混合層動態與氮磷限制耦合的湖泊生態修復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：CN120348989B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02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：202510870595.4，技術領域涉及：C02F1/00；該發明授權基于混合層動態與氮磷限制耦合的湖泊生態修復方法是由劉心愿;劉聚濤;姚斯洋;黃振宇;胡克龍;胡芳;楊平;張蘭婷設計研發完成，并于2025-06-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于混合層動態與氮磷限制耦合的湖泊生態修復方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于混合層動態與氮磷限制耦合的湖泊生態修復方法，包括以下步驟：獲取湖泊面積、湖泊水下地形起伏度、湖泊水深、湖泊水體營養鹽、湖泊緯度和風速數據；構建計算混合層深度的多參數耦合模型，判斷湖泊水深類型；依據湖泊水深類型構建混合層?水深耦合的氮磷比動態模型；依據氮磷比動態模型確定湖泊氮磷限制動態閾值，判定湖泊氮磷限制類型；形成湖泊生態修復類型矩陣；制定湖泊生態修復策略。本發明有益效果是：能夠快速迅捷的確定湖泊水深類型和氮磷限制情況，彌補湖泊生態環境修復前湖泊水體混合特性和富營養化控制要素不明的缺陷，并針對性的提出湖泊生態修復方案，有助于解決湖泊富營養化治理效果不佳的難題。

本發明授權基于混合層動態與氮磷限制耦合的湖泊生態修復方法在權利要求書中公布了：1.基于混合層動態與氮磷限制耦合的湖泊生態修復方法，其特征在于：包括以下步驟： 步驟S1：獲取湖泊面積、湖泊水下地形起伏度、湖泊水深、湖泊水體營養鹽、湖泊緯度和風速數據； 步驟S2：依據步驟S1獲取的湖泊面積、湖泊水下地形起伏度、湖泊水深、湖泊緯度和風速數據，構建計算混合層深度的多參數耦合模型，判斷湖泊水深類型； 步驟S3：依據步驟S1的湖泊水體營養鹽數據和步驟S2的湖泊水深類型，構建混合層-水深耦合的氮磷比動態模型； 步驟S4：依據步驟S3構建的混合層-水深耦合的氮磷比動態模型，確定湖泊氮磷限制動態閾值，基于湖泊氮磷限制動態閾值判定湖泊氮磷限制類型； 步驟S5：依據步驟S2的湖泊水深類型和步驟S4的湖泊氮磷限制類型的耦合，形成湖泊生態修復類型矩陣； 步驟S6：依據步驟S5形成的湖泊生態修復類型矩陣，制定相應的湖泊生態修復策略； 步驟S2中構建計算混合層深度的多參數耦合模型，判斷湖泊水深類型；具體為： 步驟S21，湖泊水深類型指通過比較湖泊混合層深度和最大水深關系，將湖泊分為淺水型湖泊即混合層深度湖泊最大水深、深水型湖泊即混合層深度湖泊平均水深和過渡型湖泊即湖泊平均水深≤混合層深度≤湖泊最大水深； 步驟S22，湖泊混合層深度基于湖泊面積、湖泊水下地形起伏度、湖泊緯度和平均風速參數耦合估算，如公式（4）所示： （4）； 其中，EPI表示湖泊混合層深度，k1為湖泊混合層深度與湖泊面積之間的無量綱的比例系數，k2為湖泊緯度與湖泊混合層深度的無量綱的比例系數；A表示湖泊面積，表示湖泊緯度，W表示平均風速，R表示湖泊水下地形起伏度； 步驟S3中依據步驟S1的湖泊水體營養鹽數據和步驟S2的湖泊水深類型，構建混合層-水深耦合的氮磷比動態模型；具體為： 步驟S31，通過湖泊水體中總磷和總氮、湖泊混合層深度、湖泊最大水深和湖泊平均水深共同構建混合層-水深耦合的氮磷比動態模型，如公式（5）所示： （5）； 其中，N:P動態表示總氮總磷修正的質量比，ρTN和ρTP分別表示湖泊水體中總氮和總磷的濃度，表示混合層-水深耦合修正因子，α表示淺水放大系數，α為1.2，β表示深水抑制系數，β為0.05，Zmax表示湖泊最大水深，Zavg表示湖泊平均水深，exp表示以自然常數e為底的指數函數； 步驟S32，淺水型湖泊即EPIZmax，1，指數項，混合層-水深耦合修正因子=1，放大總氮總磷修正的質量比N:P動態； 步驟S33，深水型湖泊即EPIZavg，1，指數項衰減，混合層-水深耦合修正因子等于自身，數值等于0.001，壓縮總磷修正的質量比N:P動態； 步驟S34，過渡型湖泊即Zavg≤EPI≤Zmax，混合層-水深耦合修正因子=1，保留基準閾值； 其中，基準閾值即混合層-水深耦合修正因子。

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江西省水利科學院(江西省大壩安全管理中心、江西省水資源管理中心)，其通訊地址為：330000 江西省南昌市青山湖區北京東路1038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”。