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龙图腾网获悉贵州省林业科学研究院申请的专利一种马尾松人工林土壤固碳速率动态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：CN121385268B 。

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：202511953696.4，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种马尾松人工林土壤固碳速率动态评估方法是由刘娜;杨永艳;杨光能;周华;侯贻菊设计研发完成，并于2025-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种马尾松人工林土壤固碳速率动态评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种马尾松人工林土壤固碳速率动态评估方法，涉及固碳评估技术领域，所述方法包括如下步骤：步骤S1、在目标区域选择马尾松人工林发育序列样地，采集不同深度的土壤样品并进行预处理；步骤S2、对采集到的土壤样品进行分组并测定各分组组分及土壤总有机碳的含量；步骤S3、分别计算各有机碳组分在土壤剖面中的密度；步骤S4、计算相邻发育阶段之间各有机碳组分的表观固碳速率；步骤S5、构建机器学习模型预测固碳速率，对模型进行训练和验证；步骤S6、利用训练好的模型预测未来固碳速率，进行问题诊断与风险等级评估，并基于多目标优化问题生成决策建议。本发明为林业碳中和实现了从评估到预测、再到决策的全流程支持。

本发明授权一种马尾松人工林土壤固碳速率动态评估方法在权利要求书中公布了：1.一种马尾松人工林土壤固碳速率动态评估方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1、在目标区域选择包含幼龄林、中龄林、近熟林、成熟林和过熟林的5个发育阶段的马尾松人工林发育序列样地，采集不同深度的土壤样品并进行预处理； 步骤S2、对采集到的土壤样品进行分组并测定各分组组分及土壤总有机碳的含量； 步骤S3、结合土壤容重和土层厚度，分别计算各有机碳组分在土壤剖面中的密度； 步骤S4、基于不同发育阶段样地的有机碳密度数据，计算相邻发育阶段之间各有机碳组分的表观固碳速率； 步骤S5、构建机器学习模型，以林分特征因子、土壤环境因子及当前有机碳密度状态为输入，以未来阶段各有机碳组分的固碳速率为输出，对模型进行训练和验证； 步骤S6、利用训练好的模型预测未来固碳速率，进行问题诊断与风险等级评估，并基于多目标优化问题生成决策建议； 其中，所述步骤S5中，所述林分特征因子包括：林分年龄、林分密度、平均胸径、平均树高和凋落物生物量；所述土壤环境因子包括：土壤粘粒含量和土壤pH值；所述当前有机碳密度状态包括：大团聚体有机碳密度、微团聚体有机碳密度、粉黏团聚体有机碳密度、轻组有机碳密度、重组有机碳密度、惰性有机碳密度和总有机碳密度； 所述步骤S5中，所述机器学习模型为多层感知机神经网络模型，其中，多层感知机输入层神经元数量为14个，与输入特征维度相同；隐藏层设为2个，第一个隐藏层神经元数量为128，第二个隐藏层神经元数量为64；输出层神经元数量为7个，即预测6个有机碳组分的固碳速率和总有机碳固碳速率； 所述多层感知机神经网络模型中，隐藏层激活函数采用ReLU函数；输出层激活函数采用线性激活函数；训练采用Adam优化算法；采用K折交叉验证评估模型性能；构建加权均方误差作为损失函数，其中，损失函数的权重根据各有机碳组分的生态稳定性确定；稳定性高的有机碳组分权重系数大于稳定性低的有机碳组分权重系数。

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