中山大学周雪雯获国家专利权
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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种叶面积指数预测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：CN116050047B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202211173887.5，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种叶面积指数预测方法是由周雪雯;辛秦川;戴永久;吴伟设计研发完成，并于2022-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种叶面积指数预测方法在说明书摘要公布了：本申请提出一种叶面积指数预测方法，该方法包括利用GSI模型计算植被的生长季节长度，基于气象变量求解年总叶面积指数，根据年总叶面积指数和植被生长季节长度预测季节性日最大叶面积指数LAISM，模拟单日的稳态叶面积指数LAIs，满足LAIs≤LAISM，基于LAIs使用限制性生长过程模型预测叶面积指数时间序列LAITS，本申请的方法通过预测的LAISM约束待模拟的LAI时间序列，其中LAISM的预测仅用到气象变量，能够预测未来气候变化下的植被物候，进而评价和分析局部到全球尺度下叶面积指数相关指标的时空分布；本发明提出的预测方法能够嵌入到现有的陆面模型中，更稳健而准确地预测全球各生物群落的叶面积指数LAI的动态变化。
本发明授权一种叶面积指数预测方法在权利要求书中公布了：1.一种叶面积指数预测方法，其特征在于，包括： 利用GSI模型计算植被的生长季节长度； 基于Budyko曲线方程，建立年总叶面积指数与气象变量的关系如下 ， ，， ， ， 其中，和分别表示受辐射和降水量制约的最大同化率，表示底层表面的参数，随植物功能类型和外部环境因素而变化，表示年光合有效辐射，表示最大光能利用率，表示年降水量，表示最大雨水利用率，表示日GSI年平均值的函数，表示一年中年平均温度的温差，表示每个站点或每个像素的海拔，和是校准参数； 根据年总叶面积指数和植被生长季节长度预测，表示季节性最大日叶面积指数，所述的预测如下式表示： ， 表示年总叶面积指数，植被的生长季节长度表示植被从返青日至休眠日的生长天数，表示线性系数斜率； 模拟单日的稳态叶面积指数，满足； 基于，使用限制性生长过程模型预测叶面积指数时间序列。
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