买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院申请的专利基于人工智能的水土保持碳汇测算方法及系统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：CN121257978B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511794071.8，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权基于人工智能的水土保持碳汇测算方法及系统是由张杰铭;黄玄;刘勇;张伟;金秋;黄国情;夏翔;卞雪;徐春;李成超;周璐;宋卓远;魏黄璜设计研发完成，并于2025-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的水土保持碳汇测算方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及环境科学技术领域，揭露了基于人工智能的水土保持碳汇测算方法及系统，所述方法包括：获取土壤参数，气候参数，地形参数和环境参数，进行自适应不确定性量化处理，构建标准化数据集；基于标准化数据集，结合生物量－碳汇动态约束模型，生成林草碳汇数据；通过微地形－碳汇动态校正模型，生成工程碳汇数据；进一步通过碳周转－耕作交互稳定反馈模型，生成耕作碳汇数据；对于林草碳汇数据、工程碳汇数据和耕作碳汇数据进行非线性协同因果推理，融合生成总碳汇数据；最后对总碳汇数据进行误差校正预测，输出碳汇预测结果。本发明实现了多措施协同、多路径交织的水土保持碳汇精准量化，有效提升测算精度与可靠性。

本发明授权基于人工智能的水土保持碳汇测算方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的水土保持碳汇测算方法，其特征在于，所述方法包括： S1，对预获取的土壤参数，气候参数，地形参数和环境参数进行自适应不确定性量化处理，构建土壤的标准化数据集； S2，基于所述标准化数据集，通过生物量－碳汇动态约束模型对所述土壤进行生物量－碳汇动态约束测算，以生成林草碳汇数据； S3，基于所述标准化数据集，通过微地形－碳汇动态校正模型对所述土壤进行微地形－碳汇动态校正测算，以生成工程碳汇数据； S4，基于所述标准化数据集，通过碳周转－耕作交互稳定反馈模型对土壤进行碳周转－耕作交互稳定反馈测算，以生成耕作碳汇数据； S5，对于所述林草碳汇数据、工程碳汇数据和耕作碳汇数据进行非线性协同因果推理，以生成所述土壤的总碳汇数据； S6，对所述总碳汇数据进行误差校正预测，以生成所述土壤的碳汇预测数据； 所述基于所述标准化数据集，通过碳周转－耕作交互稳定反馈模型对土壤进行碳周转－耕作交互稳定反馈测算，以生成耕作碳汇数据，包括： S601，从所述标准化数据集中提取碳周转参数和耕作管理参数，以得到交互相关参数； S602，基于所述交互相关参数，分析碳周转参数和耕作管理参数对土壤碳汇稳定性的影响，以得到反馈因子序列； S603，基于所述反馈因子序列，通过碳周转－耕作交互稳定反馈模型对耕作碳汇量进行稳定反馈调整，以生成耕作碳汇数据； 所述对所述林草碳汇数据、工程碳汇数据和耕作碳汇数据进行非线性协同因果推理，以生成所述土壤的总碳汇数据，包括： S701，对所述林草碳汇数据、工程碳汇数据和耕作碳汇数据进行时间序列对齐处理，以得到所述土壤的对齐碳汇序列； S702，对所述对齐碳汇序列进行非线性协同因果推理协同融合权重计算，以得到权重序列； S703，对所述权重序列和所述对齐碳汇序列进行碳汇协同贡献融合，以生成所述土壤的总碳汇数据； 所述对齐碳汇序列进行非线性协同因果推理协同融合权重计算，以得到权重序列，包括： S801，对所述对齐碳汇序列进行非线性协同因果推理算法计算初始权重值，以得到初始权重序列，其中，所述非线性协同因果推理算法的数学表达式如下： ； 式中：是碳汇类型在时间点的初始权重值，是指数函数，是碳汇类型的权重系数，是自然对数函数，是碳汇类型在时间点的碳汇值，是一个极小正数，是协同效应系数，是碳汇类型对碳汇类型的因果影响系数，表示当前碳汇类型的索引，表示时间点的索引，表示其他碳汇类型的索引，是碳汇类型和在时间点的乘积项； S802，对所述初始权重序列进行归一化处理，以得到权重序列。

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水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院，其通讯地址为：210029 江苏省南京市鼓楼区广州路223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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。