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龙图腾网获悉江西省林业科学院申请的专利一种酸性矿废弃地生态修复植物动态优化配置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：CN120046870B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202510502843.X，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种酸性矿废弃地生态修复植物动态优化配置方法是由王甜;章紫英;徐佳文;周汉昌;贾全全;黄思远;李怡;邓俊;余林;况小宝;张功设计研发完成，并于2025-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种酸性矿废弃地生态修复植物动态优化配置方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种酸性矿废弃地生态修复植物动态优化配置方法，涉及生态修复领域，包括以下步骤：步骤1：呈点状采集酸性矿废弃地预定范围内的土壤属性数据，同步获取待选植物的生长属性数据及目标区域的周期性天气数据；步骤2：基于土壤属性数据提取对植物生长具有恶化效应的恶化特征集，并解析植物属性数据中可抑制所述恶化特征的生物修复特征集，生成候选植物集；步骤3：基于深度学习算法构建动态环境模拟模型，输入维度包括天气数据时序特征、土壤恶化特征向量及植物生物修复特征矩阵；能够准确预测不同气候及土壤条件下植物的修复效应，实时模拟不同干预措施的效果，输出最优干预方案，确保资源利用效率与修复效果的平衡。

本发明授权一种酸性矿废弃地生态修复植物动态优化配置方法在权利要求书中公布了：1.一种酸性矿废弃地生态修复植物动态优化配置方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：呈点状采集酸性矿废弃地预定范围内的土壤属性数据，同步获取待选植物的生长属性数据及目标区域的周期性天气数据； 步骤2：基于土壤属性数据提取对植物生长具有恶化效应的恶化特征集，并解析植物属性数据中可抑制所述恶化特征的生物修复特征集，生成候选植物集； 步骤3：基于深度学习算法构建动态环境模拟模型，输入维度包括天气数据时序特征、土壤恶化特征向量及植物生物修复特征矩阵； 步骤4：在动态环境模拟模型中加载预设的极端天气场景，计算候选植物在无干预事件下，其生物修复特征对土壤恶化特征的初始影响系数； 步骤5：定义若干项干涉事件库和正与负增益系数映射表，每项干涉事件关联干涉强度参数及对初始影响系数的增益方向； 步骤6：在模拟环境中分阶段注入干涉事件，实时修正生物修复特征的影响系数，生成综合影响系数，对候选植物及其干涉组合进行多目标优化，输出修复效率与成本均衡的最优干涉方案； 步骤7：在目标区域设置多组径流对比试验区，植入优化方案后持续监测植物生理指标、土壤恶化特征衰减曲线及径流水质参数，构建修复效果评价矩阵，量化实际修复速率与模拟预测值的偏离度； 步骤8：根据偏离度分析结果，识别高敏感性干涉事件并修正其增益系数映射关系，通过增量学习更新环境模拟模型参数，迭代生成干涉方案调整指令集； 所述步骤2中的候选植物库生成过程为：将恶化特征与生物修复特征进行量化建模，剔除生物修复特征类型及强度未达到预设阈值的植物物种； 所述步骤3中的动态环境模拟模型通过时空注意力机制网络构建，通过关联整合气象、土壤和植物的特征数据，建立恶化特征动态演变预测函数，时间分支提取天气数据的周期性特征，空间分支提取土壤恶化特征的空间关联性，跨模态融合层通过注意力权重动态分配气象与土壤特征的贡献度； 所述步骤8中增量学习的过程为： 步骤81：当径流验证结果显示土壤恶化特征衰减速率的实际值与模拟预测值的相对偏离度超过预设阈值时，自动激活模型参数更新流程； 步骤82：构建包含历史模拟数据与最新验证数据的混合训练集； 步骤83：冻结模型浅层卷积核参数，开放全连接层与注意力机制权重参与训练，采用带动量因子的最小二乘梯度下降法更新可调参数，学习率随迭代次数自适应衰减； 步骤84：将更新后的模型参数导入干涉事件增益映射表，重新计算各干涉方案的综合影响系数，对比新旧系数差异超过20%的干涉事件，生成包含参数调整方向与幅度建议的指令集。

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