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龙图腾网获悉北京市农林科学院申请的专利一种小麦玉米轮作秸秆还田的碳足迹评估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：CN120893870B 。

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：202511416083.7，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种小麦玉米轮作秸秆还田的碳足迹评估方法是由李新荣;秦雪超;王学霞;杨金凤;田壮;张慧琦;杜连凤设计研发完成，并于2025-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种小麦玉米轮作秸秆还田的碳足迹评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种小麦玉米轮作秸秆还田的碳足迹评估方法，涉及碳排放评估技术领域，包括，根据动态轮作作物时间轴划分生育阶段，融合本区域作物碳通量时序数据与土壤微生物活性指标，采用可解释机器学习方法，识别小麦和玉米在不同生育阶段的碳汇阶段和碳源阶段，动态生成阶段性碳状态序列；基于阶段性碳状态序列，融合土壤基本属性数据与实时区域气候数据，采用集成学习方法，拟合秸秆矿化速率的非线性响应关系，动态生成碳转化因子序列；将碳转化因子序列与阶段性碳状态序列进行时空耦合，按时间段和空间范围计算CO2和N2O排放量及土壤有机碳变化量，通过时序积分生成碳动态曲线。本发明提升了碳动态模拟的时效性和准确性。

本发明授权一种小麦玉米轮作秸秆还田的碳足迹评估方法在权利要求书中公布了：1.一种小麦玉米轮作秸秆还田的碳足迹评估方法，其特征在于：包括， 采集初步轮作时间数据、实时区域气候数据和土壤基本属性数据，并进行融合分析，生成动态轮作作物时间轴； 根据动态轮作作物时间轴划分生育阶段，融合本区域作物碳通量时序数据与土壤微生物活性指标，采用可解释机器学习方法，识别小麦和玉米在不同生育阶段的碳汇阶段和碳源阶段，动态生成阶段性碳状态序列； 基于阶段性碳状态序列，融合土壤基本属性数据与实时区域气候数据，采用集成学习方法，拟合秸秆矿化速率的非线性响应关系，动态生成碳转化因子序列； 将碳转化因子序列与阶段性碳状态序列进行时空耦合，按时间段和空间范围计算CO2和N2O排放量及土壤有机碳变化量，通过时序积分生成碳动态曲线； 从碳动态曲线中提取排放速率与土壤碳固定速率，进行周期性累积分析，计算温室气体排放总量与土壤固碳总量，得到净碳足迹值，并以气象异常因子及土壤异质性因子为输入，构建动态修正机制，对净碳足迹值进行时空自适应修正，生成净碳足迹数据； 从净碳足迹数据中识别碳排放高峰期与秸秆处理阶段期，并基于碳动态曲线及净碳足迹数据，优化秸秆还田时间、耕作深度及轮作顺序，生成闭环农艺管理策略。

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