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龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种量化极端气候事件对陆地碳通量同期影响及前期遗留作用的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：CN119250554B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202411148097.0，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种量化极端气候事件对陆地碳通量同期影响及前期遗留作用的方法是由王军;阎然;王恒茂设计研发完成，并于2024-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种量化极端气候事件对陆地碳通量同期影响及前期遗留作用的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种量化极端气候事件对陆地碳通量同期影响及前期遗留作用的方法，涉及数据分析与人工智能技术领域。本发明与传统回归方法相比，采用的是机器学习方法，具备自动化决策、适应性学习、实时计算、减少人为错误等优势，可以更好处理复杂性和非线性关系；机器学习算法能够自动从数据中提取模式，并据此做出决策，从而减少了人工干预的需要并显著提高了工作效率；随着数据的快速增长，机器学习系统可以不断地从新的数据中学习，更新决策或预测模型，快速处理和分析海量的数据集；通过大数据分析和模式识别，机器学习可以揭示隐藏在数据中的深层关联和趋势。

本发明授权一种量化极端气候事件对陆地碳通量同期影响及前期遗留作用的方法在权利要求书中公布了：1.一种量化极端气候事件对陆地碳通量同期影响及前期遗留作用的方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：准备工作，包括选取相关气候数据、碳通量数据，统一时间尺度为月尺度，采用最近邻方法重采样统一空间分辨率；按照变量、月份统一输出为代码易读取文件；根据极端事件的类别挑选气候变量，去掉数据的长期线性趋势，即全球变暖的影响，去掉气候态，即月份平均值，得到异常值，用于确定具体的研究区经纬度范围；根据所有数据的时间序列，统一时间尺度； 步骤2：根据陆地生态系统碳通量的变化与同期的气候条件和前期的条件以及植被状态相关的原理，基于机器学习算法在月尺度上构建其与气候条件和植被状态的回归关系式： GPP～Prec+SMc+TASc+VPDc+SRc +Prel1+SMl1+TASl1+VPDl1+SRl1+GPPl1 +Prel2+SMl2+TASl2+VPDl2+SRl2+GPPl2 +Prel3+SMl3+TASl3+VPDl3+SRl3+GPPl3+ε 其中，Prec是指事件发生的相同月份的降水，Prel1是指前一个月的降水，Prel2是指前两个月的降水，Prel3是指前三个月的降水，其他变量的下标也是同样含义，GPP是指总初级生产力，SM是指土壤水分，TAS是指地表空气温度，VPD是指大气饱和水气压，SR是指太阳向下短波辐射，ε表示误差项； 步骤3：选取XGBoost机器学习算法，基于python，根据步骤2中描述的关系式，以及步骤1中确定的研究区经纬度范围和时间尺度，调试代码；具体来说，将原始数据按照9:1划分训练集和验证集，训练回归模型，通过固定随机数来保持拟合模型的不变性；调试模型参数，选择最优模型，输出拟合模型的评估参数； 步骤4：基于拟合模型的评估参数，确定模型准确度后，进行多组对照试验；所述对照试验通过改变输入数据，将特定月份的气候条件或植被状态替换为气候态，并比较不同试验结果之间的差异，以量化极端事件的同期影响和前期遗留作用；其中，所述气候态表示以往气候条件或者植被的平均状态。

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