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龙图腾网获悉生态环境部南京环境科学研究所申请的专利基于集合经验模态分解的碳汇非线性趋势提取系统及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：CN119272027B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202411346596.0，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于集合经验模态分解的碳汇非线性趋势提取系统及方法是由许小娟;仇洁;林乃峰;邹长新;杨悦;刘静;张琨;林达义;朱莹莹设计研发完成，并于2024-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于集合经验模态分解的碳汇非线性趋势提取系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及碳汇趋势提取技术领域，具体涉及一种基于集合经验模态分解的碳汇非线性趋势提取系统进行的提取方法，包括以下步骤：S1：采集森林碳汇时间序列数据，形成森林碳汇时间序列数据集，森林碳汇时间序列数据为不同季节时间的植被覆盖率VCR、土壤覆盖率SCR、植被碳含量Cveg、土壤碳含量Csoil、总碳储存量Ctotal。本发明通过监测植被和土壤中的碳储存量，可以更准确地评估森林的总体碳汇能力，并根据植被与土壤的碳储存量可能随季节变化而产生波动，通过监测这些变化，可以更好地理解碳汇如何受到气候因素的影响，同时在监测不同季节的碳储存量变化过程中，并根据植被与土壤的碳储存量的非线性变化对森林碳汇能力影响的规律，提取出森林碳汇的长期变化趋势图。

本发明授权基于集合经验模态分解的碳汇非线性趋势提取系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于集合经验模态分解的碳汇非线性趋势提取系统进行的提取方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：采集森林碳汇时间序列数据，形成森林碳汇时间序列数据集，森林碳汇时间序列数据为不同季节时间的植被覆盖率VCR、土壤覆盖率SCR、植被碳含量Cveg、土壤碳含量Csoil、总碳储存量Ctotal；S2：基于森林碳储量理论对森林碳汇时间序列数据集进行预处理，获得不同季节时间的森林碳汇CCarbonSinklt；S3：利用集合经验模态分解模型对所述CCarbonSinklt进行提取获得数据集Xfeaturest以及利用ANN模型对所述Xfeaturest处理以提取森林碳汇的非线性趋势，其中，所述集合经验模态分解模型利用集合经验模态分解EEMD对CCarbonSinklt进行处理，提取CCarbonSinklt中的固有模态函数IMFs，并通过IMFs提取特征Xfeaturest。

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生态环境部南京环境科学研究所，其通讯地址为：210018 江苏省南京市玄武区蒋王庙街8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”。