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龙图腾网获悉河北省农林科学院棉花研究所(河北省农林科学院特种经济作物研究所);山东农业大学;新疆巴音郭楞蒙古自治州农业科学研究院申请的专利基于大数据分析的盐碱地土壤水盐运动仿真模拟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：CN120995943B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202511500426.8，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权基于大数据分析的盐碱地土壤水盐运动仿真模拟方法是由冯国艺;孙池涛;孙绘健;董明;李梦喆;王燕;张谦;王树林;祁虹设计研发完成，并于2025-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据分析的盐碱地土壤水盐运动仿真模拟方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据孪生技术领域，尤其涉及一种基于大数据分析的盐碱地土壤水盐运动仿真模拟方法。所述方法包括以下步骤：采集盐碱地多源监测数据；基于盐碱地多源监测数据进行盐分土壤层次关联特征分析以及水盐驱动因子耦合特征分析，分别盐分土壤层次关联特征数据以及水盐驱动因子耦合特征数据；通过盐分土壤层次关联特征数据以及水盐驱动因子耦合特征数据进行盐碱地水盐运动的仿真关系模型设计，生成盐碱地水盐运动仿真模型；基于盐碱地水盐运动仿真模型设计盐碱地农田灌溉仿真参数；对盐碱地农田灌溉仿真参数进行盐碱地农田灌溉的水盐运动仿真预测及反馈。本发明实现多驱动因子融合以及空间异质性刻画精准的盐碱地土壤水盐运动模拟分析方法。

本发明授权基于大数据分析的盐碱地土壤水盐运动仿真模拟方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据分析的盐碱地土壤水盐运动仿真模拟方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：利用盐碱地多源监测系统进行盐碱地土壤多源监测数据采集，以得到盐碱地多源监测数据，其中所述盐碱地多源监测数据包括盐碱地遥感影像数据、盐碱地土壤剖面数据、盐碱地气象数据、盐碱地水文数据以及盐碱地农田灌溉数据； 步骤S2：基于盐碱地遥感影像数据以及盐碱地土壤剖面数据进行盐碱地空间的盐分土壤层次关联特征分析，生成盐分土壤层次关联特征数据； 步骤S3：基于盐碱地气象数据以及盐碱地水文数据进行盐碱地的水盐驱动因子耦合特征分析，生成水盐驱动因子耦合特征数据； 步骤S4：通过盐分土壤层次关联特征数据以及水盐驱动因子耦合特征数据进行盐碱地水盐运动的仿真关系模型设计，生成盐碱地水盐运动仿真模型； 其中，步骤S4包括以下步骤： 步骤S41：将水盐驱动因子耦合特征数据映射至盐分土壤层次关联特征数据进行水盐驱动空间映射的盐碱地水盐运动关联特征分析，生成盐碱地水盐运动关联特征数据； 步骤S42：基于盐碱地水盐运动关联特征数据进行水盐运动时序-空间-传播的特征融合拼接处理，生成水盐运动融合特征数据； 步骤S42包括： 步骤S421：基于盐碱地水盐运动关联特征数据进行水盐运动长短期时序隐藏状态分析，生成水盐运动长短期时序隐藏状态数据，并对水盐运动长短期时序隐藏状态数据进行水盐运动时序依赖特征分析，生成水盐运动时序依赖特征数据； 步骤S422：基于盐碱地水盐运动关联特征数据进行各局部空间的特征向量多层卷积处理，生成水盐运动空间卷积数据，并对水盐运动空间卷积数据进行水盐运动空间特征分析，生成水盐运动空间特征数据； 步骤S423：基于盐碱地水盐运动关联特征数据进行水盐运动邻接关联特征分析，生成水盐运动邻接关联特征数据，并对水盐运动邻接关联特征数据进行水盐运动传播特性聚合分析，生成水盐运动传播特性数据； 步骤S424：将水盐运动时序依赖特征数据、水盐运动空间特征数据以及水盐运动传播特性数据进行水盐运动特征融合拼接处理，生成水盐运动融合特征数据； 步骤S43：基于盐碱地水文数据以及盐碱地土壤剖面数据进行盐碱地水盐运动约束特征分析，生成盐碱地水盐运动约束特征数据； 步骤S44：根据水盐运动融合特征数据以及盐碱地水盐运动约束特征数据进行盐碱地水盐运动的仿真关系模型设计，生成盐碱地水盐运动仿真模型； 步骤S5：通过盐碱地农田灌溉数据以及盐碱地水盐运动仿真模型进行盐碱地农田灌溉仿真参数设计，生成盐碱地农田灌溉仿真参数；对盐碱地农田灌溉仿真参数进行盐碱地农田灌溉的水盐运动仿真预测，生成盐碱地农田灌溉水盐运动仿真预测数据。

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河北省农林科学院棉花研究所(河北省农林科学院特种经济作物研究所);山东农业大学;新疆巴音郭楞蒙古自治州农业科学研究院，其通讯地址为：050000 河北省石家庄市和平西路598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”。

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