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龙图腾网获悉中国农业大学申请的专利一种区域尺度过程模型模拟精度优化方法、系统和设备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：CN120387311B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510606278.1，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种区域尺度过程模型模拟精度优化方法、系统和设备是由张成龙;李刚;秦雪儿;霍再林设计研发完成，并于2025-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种区域尺度过程模型模拟精度优化方法、系统和设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种区域尺度过程模型模拟精度优化方法、系统和设备，涉及模型优化领域，包括将待优化的作物参数组合输入至作物‑水生产力模型中，确定结果变量产量和冠层覆盖度；对结果变量产量和冠层覆盖度进行交叉验证确定评价指标；构建用于区域尺度PCMs关键参数优化的多目标指标评估优化模型；其中，多目标指标评估优化模型以最小化冠层覆盖度和结果变量产量在训练集和测试集的纳什效率系数NSE之和为目标函数，并以均方根误差RMSE作为约束条件；将评价指标输入至多目标指标评估优化模型中，采用由多个元启发式优化方法构成的并行算法组对多目标指标评估优化模型进行求解，以对区域尺度PCMs的关键参数进行优化，获取最优作物参数组合。

本发明授权一种区域尺度过程模型模拟精度优化方法、系统和设备在权利要求书中公布了：1.一种区域尺度过程模型模拟精度优化方法，其特征在于，包括： 将待优化的作物参数组合输入至作物-水生产力模型AquaCrop-OSPy中，确定模拟的作物产量和冠层覆盖度；其中，所述作物参数组合包括产品数据、实测数据和校准数据；所述产品数据包括土壤水力参数、土壤质地和气象数据；所述实测数据包括产量、叶面积指数LAI、灌溉数据和田间管理数据；所述校准数据包括研究区域、研究对象、关键作物参数、搜索区间和搜索步长； 通过采用留一交叉验证法LOOCV对作物产量和冠层覆盖度进行交叉验证，确定作物参数组合对应的评价指标；其中，所述评价指标包括纳什效率系数NSE和均方根误差RMSE； 构建用于区域尺度PCMs关键参数优化的多目标指标评估优化模型； 以最小化冠层覆盖度和作物产量在训练集和测试集的纳什效率系数NSE之和为目标函数，并以冠层覆盖度和作物产量在训练集和测试集的均方根误差RMSE作为约束条件，对所述多目标指标评估优化模型进行训练； 所述约束条件具体包括： RMSEY，Test≤RMSEY，crop RMSECC,，Test≤RMSECC,crop 其中，和分别为作物产量和冠层覆盖度CC训练集平均的RMSE；RMSEY,Test和RMSECC,Test分别为作物产量和冠层覆盖度CC测试集的RMSE；RMSEY,crop和RMSECC,crop分别为作物产量和冠层覆盖度CC的约束值； 将评价指标输入至训练后的多目标指标评估优化模型中，采用由多个元启发式优化方法构成的并行算法组对多目标指标评估优化模型进行求解，对作物参数组合进行优化，获取最优作物参数组合； 还包括： 在迭代过程中，通过将作物参数组合带入PCMs，根据评价指标和多目标指标评估优化模型，获取新的作物参数组合，将作物参数组合和新的作物参数组合再次带入PCMs，不断重复上述步骤，直至获取最优作物参数组合。

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