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龙图腾网获悉水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院申请的专利融合水动力模型和集成机器学习的洪泛湿地碳通量升尺度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：CN120105968B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510578198.X，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权融合水动力模型和集成机器学习的洪泛湿地碳通量升尺度方法及系统是由陈求稳;陈诚;刘洋;张建云;莫康乐;马金戈;何梦男;赵宏章设计研发完成，并于2025-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合水动力模型和集成机器学习的洪泛湿地碳通量升尺度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种融合水动力模型和集成机器学习的洪泛湿地碳通量升尺度方法及系统。本发明涉及水利及生态环境监测管理技术领域，通过收集洪泛湿地涡度协方差测量、数字高程模型、水文气象和遥感影像数据，开展洪泛湿地下垫面的多尺度分割，获得碳通量升尺度的计算单元；建立洪泛湿地水动力模型，计算影响洪泛湿地NEE的相关水文情势指标因子；构建多个机器学习模型，优化各模型预测权重，得到最优模型集成预测方案；开展NEE空间升尺度，利用多模型预测差异定量表征预测不确定性，获得NEE时空分布图和不确定性图；本发明实现了湿地NEE升尺度的高精度预测，为洪泛湿地碳通量研究与生态管理提供了新的技术方法和可靠的数据支撑。

本发明授权融合水动力模型和集成机器学习的洪泛湿地碳通量升尺度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种融合水动力模型和集成机器学习的洪泛湿地碳通量升尺度方法，其特征在于，包括： 步骤一，收集洪泛湿地涡度协方差测量数据、数字高程模型数据、水文气象数据和遥感影像数据，采用面向对象计算方法开展洪泛湿地下垫面的多尺度分割，获得碳通量升尺度的计算单元；其中，通过洪泛湿地现场安装的涡度协方差塔获取NEE数据，并利用EddyPro软件进行坐标旋转修正、趋势修正、数据同步、密度修正、超声虚温修正、谱修正、迎角修正以及数据质量控制处理； 获取洪泛湿地多时相的遥感数据波段反射率数据、数字高程模型数据，以及逐日的流量、水位、降水、温度、风速、植被指数、植被光合有效辐射数据； 采用eCognitionDeveloper软件中的多分辨率分割算法对遥感影像进行面向对象多尺度分割，通过测试不同的比例参数、形状权重和紧凑性权重组合，确定最优分割参数，从而划分洪泛湿地的空间分割对象单元； 步骤二，基于洪泛湿地水文气象数据，建立洪泛湿地水动力模型，获得洪泛湿地水位参数，计算影响洪泛湿地NEE的相关水文情势指标因子；其中，基于收集的水文气象数据，设置区域的上、下边界，定义模型的糙率参数，采用二维不可压缩纳维-斯托克斯方程构建水动力模型，二维不可压缩纳维-斯托克斯平均方程沿水深积分的连续方程和动量方程公式如下所示： 连续方程： 动量方程： 式中，h为水深；t为时间步长；、分别为横向x、纵向y方向的流速；u、v分别为垂线平均流速在横向x、纵向y方向上的分量；z为水位；g为重力加速度；C为谢才系数；v t为紊动黏性系数； 考虑对洪泛湿地NEE紧密相关的水文情势指标，根据水动力模型获得的洪泛湿地各升尺度NEE计算单元的水深数据，获得各单元水文情势指标； 步骤三，整合涡度协方差测量数据、水文情势指标因子和基于遥感影像数据的环境变量，构建多个机器学习模型，并采用鲍威尔算法优化各模型预测权重，得到最优模型集成预测方案； 步骤四，基于最优模型集成方案，开展NEE空间升尺度，实现洪泛湿地生态系统碳通量时空变化的刻画，利用多模型预测差异定量表征预测不确定性，获得NEE时空分布图和不确定性图。

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水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院，其通讯地址为：210029 江苏省南京市鼓楼区广州路223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”。