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龙图腾网获悉中国科学院东北地理与农业生态研究所申请的专利基于陆气耦合模型和机器学习算法的粮食产量预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：CN120542674B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202511039434.7，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于陆气耦合模型和机器学习算法的粮食产量预估方法是由于灵雪;闫卓冉;杨久春设计研发完成，并于2025-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于陆气耦合模型和机器学习算法的粮食产量预估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于陆气耦合模型和机器学习算法的粮食产量预估方法，本发明涉及农业气象预测与智能决策技术领域，包括如下步骤：步骤S1：将动态玉米生长模型与天气研究与预报模型进行内核级算法融合，构建WRF‑Crop耦合系统，所述WRF‑Crop耦合系统通过双向数据通道实现玉米冠层蒸腾量、反照率变化与温度、湿度、辐射数据的实时交互。该基于陆气耦合模型和机器学习算法的粮食产量预估方法，通过构建WRF‑Crop双向耦合模型，突破传统动态玉米生长模型与气象模型孤立运行的局限，实现植被生长与局地气候的动态互馈模拟，有效捕捉极端气候事件下的作物胁迫响应机制。

本发明授权基于陆气耦合模型和机器学习算法的粮食产量预估方法在权利要求书中公布了：1.基于陆气耦合模型和机器学习算法的粮食产量预估方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1：将动态玉米生长模型与天气研究与预报模型进行内核级算法融合，构建WRF‑Crop耦合系统，所述WRF‑Crop耦合系统通过双向数据通道实现玉米冠层蒸腾量、反照率变化与温度、湿度、辐射数据的实时交互； 步骤S2，根据玉米物候进程划分同化阶段，在出苗至拔节期采用每日同化频率，在抽雄至灌浆期切换为预设同化频率，融合多光谱遥感叶面积指数、土壤墒情卫星反演数据及田间传感器实时监测值，生成动态生长环境参数集； 步骤S3，构建包含长短期记忆网络和注意力机制的双通道物理约束型机器学习模型，以WRF‑Crop输出的气象‑作物互馈数据为输入，通过门控单元融合历史气候‑产量关系与胁迫响应特征，并在预测过程中施加冠层热通量守恒约束和氮素累积连续性约束； 步骤S4，采用空间分块交叉验证和独立年份极端气候样本对抗测试，对机器学习预测产量、WRF‑Crop机理模拟产量及农业统计数据进行贝叶斯概率融合，当数据差异超过预设阈值时触发参数重校准循环，直至误差收敛于预设区间。

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中国科学院东北地理与农业生态研究所，其通讯地址为：130012 吉林省长春市高新北区盛北大街4888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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