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龙图腾网获悉云南省渔业科学研究院申请的专利一种用于目标水域的渔业增殖控制优化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：CN120746022B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202510839015.5，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种用于目标水域的渔业增殖控制优化方法及系统是由梁祥;王静;贺伟平;熊燕;李春鹏;毕晓敏;付贵权;高海涛;杨绣卉设计研发完成，并于2025-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于目标水域的渔业增殖控制优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于目标水域的渔业增殖控制优化方法及系统。该方法包括：获取目标水域的渔业生态变化数据，确定适宜增殖的鱼种并识别其生态偏好；采集历史水体分层结构数据，采用时间序列分解算法分析季节性极值事件，构建极值特征数据集；基于该数据集生成水域环境胁迫特征图谱，并结合鱼种生态偏好制定增殖控制方案；构建增殖鱼种监测传感器网络，实时监测鱼种增殖效果，并依据监测质量信息进行网络优化调控。通过本发明方法，可实现对鱼类增殖过程的精细化管理与动态优化，提升渔业增殖效果与生态环境适应性，为可持续渔业资源利用提供技术支撑。

本发明授权一种用于目标水域的渔业增殖控制优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于目标水域的渔业增殖控制优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取目标水域的渔业生态变化数据，根据所述渔业生态变化数据确定目标水域的增殖鱼种，识别所述增殖鱼种在目标水域中的生态偏好信息； 获取目标水域在预设时间段内的历史水体分层结构数据，基于时间序列分解算法对所述历史水体分层结构数据进行分析，识别目标水域的季节性极值事件，构建季节性极值事件特征数据集，具体为： 基于经验模态分解算法对历史水体分层结构时间序列数据进行时间尺度分解，提取对应水体分层结构数据的本征模态函数分量，根据所述本征模态函数分量识别出包含季节性周期变化特征的模态分量，标定为季节性模态分量； 对所述季节性模态分量进行极值点提取和斜率分析，根据所述极值点和斜率识别出目标水域在不同季节水体分层突变特征的极值区间，所述水体分层突变特征包括水体温度骤降特征、水压突变特征、溶解氧骤降特征； 根据所述极值区间的时间位置和幅度变化构建目标水域在不同子区域的季节性极值事件特征数据集，所述季节性极值事件包括温度骤降、水压突变、溶解氧骤降； 根据所述季节性极值事件特征数据集生成水域环境胁迫特征图谱，具体为： 根据每类季节性极值事件的时间分布概率与空间分布特征信息，基于贝叶斯联合建模方法构建季节性极值事件的时空联合概率分布模型，根据所述时空联合概率分布模型确定各类季节性极值事件在未来时间范围内在不同子区域发生概率； 根据所述时空联合概率分布模型对目标水域进行全区域映射处理，将各子区域中季节性极值事件发生的发生概率作为权重系数，构建包含水体温度骤降、水压突变、溶解氧骤降事件在内的多源胁迫因子图层，通过空间加权叠加算法融合各图层，生成目标水域在不同时间段、不同子区域内的水域环境胁迫特征图谱； 根据所述水域环境胁迫特征图谱和增殖鱼种的生态偏好信息确定目标水域的增殖控制方案，具体为： 根据所述水域环境胁迫特征图谱和增殖鱼种的生态偏好信息，对目标水域各子区域的胁迫事件发生概率与增殖鱼种生态偏好参数进行时空匹配分析，生成生态胁迫规避规则集； 根据所述生态胁迫规避规则集，识别目标水域中在预设时间段内胁迫事件发生概率低于胁迫规避阈值且满足增殖鱼种生态偏好要求的子区域，标定为增殖优选区域，同时筛选胁迫事件发生概率高于胁迫规避阈值的子区域，标定为增殖规避区域； 获取增殖优选区域的历史水体承载能力数据，结合增殖鱼种的繁殖周期和种群恢复力，计算各增殖优选区域的最大增殖容纳量，所述水体承载能力数据包括饵料生物丰度、溶解氧循环速率； 根据所述最大增殖容纳量确定增殖鱼种的投放量，并生态胁迫规避规则集确定在增殖优选区域的增殖鱼种投放时间，将所述增殖优选区域作为增殖鱼种的投放位置，根据所述增殖鱼种的投放量、投放时间、投放位置构建目标水域的增殖控制方案； 构建目标水域的增殖鱼种监测传感器网络，根据所述传感器网络对目标水域增殖鱼种的增殖效果进行监测，实时获取传感器网络的监测质量信息，根据所述监测质量信息对传感器网络进行监测控制优化。

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云南省渔业科学研究院，其通讯地址为：650228 云南省昆明市滇池路25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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