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龙图腾网获悉中国农业大学申请的专利一种农田净碳排放预测方法、系统及装置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：CN120823902B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202511346405.5，技术领域涉及：G16C20/20；该发明授权一种农田净碳排放预测方法、系统及装置是由尹宇龙;崔振岭;陈中;汪梓寒设计研发完成，并于2025-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种农田净碳排放预测方法、系统及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种农田净碳排放预测方法、系统及装置，方法包括如下步骤：获取不同作物在不同种植区的作物相关数据、氧化亚氮排放实测数据、甲烷排放实测数据和固碳效率实测数据；根据作物相关数据和氧化亚氮排放实测数据构建氧化亚氮排放预测模型；根据作物相关数据和甲烷排放实测数据构建甲烷排放预测模型；根据作物相关数据和固碳效率实测数据构建固碳效率预测模型；计算甲烷排放预测值，氧化亚氮排放预测值和固碳效率预测值；根据氧化亚氮排放预测值、甲烷排放预测值、固碳效率预测值和预设的净碳排放模型计算净碳排放预测值。本发明能够实现对农田净碳排放的高精度、区域化的预测与评估。

本发明授权一种农田净碳排放预测方法、系统及装置在权利要求书中公布了：1.一种农田净碳排放预测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、获取不同作物在不同种植区的作物相关数据、氧化亚氮排放实测数据、甲烷排放实测数据和固碳效率实测数据，并划分成训练集和验证集；所述作物相关数据包括作物类型数据、管理措施数据、土壤数据和气候数据； S2、根据所述作物相关数据和氧化亚氮排放实测数据构建基于机器学习的氧化亚氮排放预测模型；所述S2包括如下步骤： S201、构建基于氮投入、N2O排放值、无氮投入条件下的自然N2O排放系数和N2O排放对施氮量的敏感性因子的非线性排放响应函数； S202、构建双子神经网络，并利用所述训练集和验证集中的作物相关数据和氧化亚氮排放实测数据确定所述自然N2O排放系数和敏感性因子的数值； S203、将所述自然N2O排放系数和敏感性因子的数值代入所述非线性排放响应函数得到所述氧化亚氮排放预测模型； S3、根据所述作物相关数据和甲烷排放实测数据构建基于机器学习的甲烷排放预测模型； S4、根据所述作物相关数据和固碳效率实测数据构建基于机器学习的固碳效率预测模型； S5、根据所述作物相关数据、氧化亚氮排放预测模型、甲烷排放预测模型和固碳效率预测模型分别计算甲烷排放预测值，氧化亚氮排放预测值和固碳效率预测值； S6、根据所述氧化亚氮排放预测值、甲烷排放预测值、固碳效率预测值和预设的净碳排放模型计算净碳排放预测值。

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