福建船政交通职业学院林莹获国家专利权
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龙图腾网获悉福建船政交通职业学院申请的专利一种基于物联网的土壤环境监测报警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:CN121114394B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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:202511661898.1,技术领域涉及:G01N33/24;该发明授权一种基于物联网的土壤环境监测报警系统是由林莹;陈昌梅;阮春晓;吴树铮;王寓佳设计研发完成,并于2025-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于物联网的土壤环境监测报警系统在说明书摘要公布了:本发明涉及智慧农业与环境监测技术领域,具体为一种基于物联网的土壤环境监测报警系统;包括:数据采集模块:实时获取土壤关键指标的监测值;第一处理模块:基于监测值、权重系数及参考基准值,确定土壤生态负债指数;第二处理模块:依据生态负债指数与临界报警阈值,计算生态风险指数;报警模块:比较风险指数与分级阈值,生成并输出对应的报警状态;本发明通过构建土壤生态负债指数模型,将多个独立的监测指标融合成一个能直观反映土壤整体健康状况的综合性指标;这克服了现有技术依赖孤立指标、难以全面评估的缺陷,为管理者提供了对土壤退化程度的精准、量化认知,提升了监测的准确性和科学性。
本发明授权一种基于物联网的土壤环境监测报警系统在权利要求书中公布了:1.一种基于物联网的土壤环境监测报警系统,其特征在于,包括: 数据采集模块,用于实时获取表征土壤状态的关键指标的监测值; 第一处理模块,用于基于监测值、预设的权重系数以及预设的参考基准值,确定土壤生态负债指数; 第二处理模块,用于依据土壤生态负债指数与预设的临界报警阈值,计算生态风险指数; 报警模块,用于将生态风险指数与预设的第一分级阈值和第二分级阈值进行比较,生成并输出对应的报警状态; 所述第一处理模块具体用于: 调用监测值、权重系数以及参考基准值; 通过对监测值进行归一化处理,并与权重系数进行线性组合,输出土壤生态负债指数; 还包括: 预测模块,用于整合土壤生态负债指数的历史时间序列数据与外部环境影响因子,预测未来时刻的系统崩溃概率; 所述预测模块具体用于: 基于带有外生变量的自回归滑动平均模型,建立生态负债增量的基础预测模型; 结合对历史预测误差的统计分析,通过蒙特卡洛模拟生成未来时刻生态负债值的概率密度函数; 基于概率密度函数,计算系统崩溃概率; 预测模块建立一个用于预测下一时刻生态负债增量的基础预测模型,其数学表达式为: ; 其中,为从时刻到时刻生态负债指数的期望预测增量;为的生态负债指数;为的预测误差白噪声;为t时刻的外部环境影响因子;为模型参数,为模型的阶数;为确定模型参数,需利用包含历史时间序列数据的标定数据集,其中,为生态负债指数的历史数据集,为外部环境影响因子的历史数据集; 还包括: 决策模块,用于在报警状态为报警状态时被激活,以选择并执行最优干预策略; 所述决策模块具体用于: 基于基础预测模型计算下一时刻的负债增量期望值; 当负债增量期望值超过预设的干预触发阈值时,启动用于选择最优干预策略的优化流程; 所述决策模块在选择最优干预策略时,具体用于: 针对各备选干预策略,分别量化短期经济成本; 针对各备选干预策略,调用预测模块,分别计算对应的条件系统崩溃概率; 基于短期经济成本、条件系统崩溃概率以及预设的风险厌恶系数,计算各备选干预策略的广义总成本; 将具有最小广义总成本的备选干预策略确定为最优干预策略; 决策函数如下: ; 其中,为执行干预策略k的广义总成本;为短期经济成本;为风险厌恶系数,其量纲为货币单位;为条件系统崩溃概率。
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