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龙图腾网获悉辽宁省农业科学院申请的专利微生物组数据驱动的土壤肥力预测方法及系统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：CN120748496B 。

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：202510842026.9，技术领域涉及：G16B30/10；该发明授权微生物组数据驱动的土壤肥力预测方法及系统是由赵凤艳;张哲;孙占祥;白伟;张勇勇;张诗雨;娄义晟;蔡倩;杜桂娟;冯晨;向午燕设计研发完成，并于2025-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本微生物组数据驱动的土壤肥力预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了微生物组数据驱动的土壤肥力预测方法及系统，涉及数据预测技术领域，包括：配置土壤采样矩阵；执行H频次的间歇性分层采样，并执行微生物组数据测定，得到微生物群落时序矩阵；进行肥力养分转换处理后，执行动态演变规律捕捉，预测输出F个土壤肥力演变曲线；联网调用F个生长肥力需求曲线；进行养分缺口定位，得到M个肥力需求缺口节点的M个肥力需求偏差量；执行下一肥力补偿周期的施肥补偿策略寻优，得到施肥补偿执行序列。本发明解决了现有技术缺乏对微生物群落的全面分析，导致无法准确捕捉土壤肥力变化的根本原因，进而导致对肥料需求和施肥时间的预测不够准确，影响作物的生产效率和资源利用的技术问题。

本发明授权微生物组数据驱动的土壤肥力预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.微生物组数据驱动的土壤肥力预测方法，其特征在于，所述方法包括： 根据作物种植密度动态调整采样网格尺寸，在种植区配置土壤采样矩阵； 将肥力补偿周期的1H作为土壤采样间隔窗口，在所述土壤采样矩阵执行H频次的间歇性分层采样，并执行即时性的微生物组数据测定，得到微生物群落时序矩阵； 对所述微生物群落时序矩阵进行肥力养分转换处理后，执行动态演变规律捕捉，预测输出F个土壤肥力演变曲线，具体包括：基于肥力贡献评价，筛选第一需求肥料的第一组关联微生物；将所述第一需求肥料和第一组关联微生物作为双重检索约束，本地调用多个样本对应的第一肥力值和多个关联微生物组数据；对所述多个样本对应的第一肥力值和多个关联微生物组数据进行多元回归分析，输出第一单肥函数；以此类推，构建F种需求肥料的F个单肥函数，其中，F为正整数；对所述F个单肥函数进行多函数协同验证，输出F个单肥修正函数；对于F种需求肥料，构建对应独立的F个微生物互作通道，所述微生物互作通道用于表达肥料与微生物群落之间的关系，并反映微生物参与肥料转化和释放的过程；在采用F种需求肥料来标识相应的微生物互作通道后，将F个单肥修正函数映射迁移至F个微生物互作通道，完成微生物互作网络的构建；之后，将微生物群落时序矩阵加载至微生物互作网络进行肥力养分关联转换，得到肥力养分时序矩阵，具体包括：所述微生物群落时序矩阵包括执行即时性的微生物组数据测定得到第一微生物群落矩阵，其中，每个矩阵节点记录有节点微生物组数据；将第一微生物群落矩阵中每个矩阵节点的节点微生物组数据同步至微生物互作网络进行肥力养分关联转换，计算输出每个矩阵节点的节点肥力值数组，构成第一肥力养分矩阵；以此类推，得到H个肥力养分矩阵后，时序拼接所述H个肥力养分矩阵，得到所述肥力养分时序矩阵；基于线性插值归一化所述肥力养分时序矩阵，得到F个土壤肥力时序数据；对所述F个土壤肥力时序数据进行动态演变规律捕捉，预测输出所述F个土壤肥力演变曲线； 将所述种植区的经纬坐标和作物类型作为双重检索约束，联网调用目标作物对于F种需求肥料的F个生长肥力需求曲线； 通过重叠所述F个土壤肥力演变曲线和F个生长肥力需求曲线，进行养分缺口定位，得到M个肥力需求缺口节点的M个肥力需求偏差量，其中，F≥M； 依据所述M个肥力需求偏差量执行下一肥力补偿周期的施肥补偿策略寻优，得到施肥补偿执行序列。

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辽宁省农业科学院，其通讯地址为：110161 辽宁省沈阳市沈河区东陵路84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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