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龙图腾网获悉江西省农业科学院土壤肥料与资源环境研究所申请的专利面向环境数据的稻田氮磷流失量远程调控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：CN121706032B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202610209704.2，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权面向环境数据的稻田氮磷流失量远程调控方法是由杨涛;陈静蕊;陈院华;李建国;汪勇;董爱琴;侯红乾;谢杰;徐昌旭;刘道设计研发完成，并于2026-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向环境数据的稻田氮磷流失量远程调控方法在说明书摘要公布了：本发明涉及农业环境信息技术领域，公开了面向环境数据的稻田氮磷流失量远程调控方法。该方法包括：获取稻田历史氮磷流失数据、实时气象数据及水肥操作信息；构建融合氮迁移转化动力学与磷吸附解吸平衡的机理约束子模型；对气象数据进行多源特征提取生成标准化环境向量；输入轻量化残差卷积神经网络输出初始预测值；结合机理模型通过拉格朗日乘子法在线微调，生成符合物质守恒的修正预测值；当预测值超过阈值时，生成排水闸门开度与施肥计划调整指令，并经窄带物联网下发至边缘终端执行。

本发明授权面向环境数据的稻田氮磷流失量远程调控方法在权利要求书中公布了：1.面向环境数据的稻田氮磷流失量远程调控方法，其特征在于，包括： 获取目标稻田区域的历史氮磷流失监测数据、实时气象环境感知数据以及当前水肥管理操作信息； 基于所述历史氮磷流失监测数据与所述当前水肥管理操作信息，构建包含氮迁移转化动力学方程与磷吸附解吸平衡关系的机理约束子模型； 对所述实时气象环境感知数据进行多源异构特征提取，生成标准化环境状态向量； 将所述标准化环境状态向量输入至预训练的轻量化残差卷积神经网络，输出初始氮磷流失趋势预测值； 将所述初始氮磷流失趋势预测值与所述机理约束子模型的输出进行耦合校验，通过拉格朗日乘子法构建带物理守恒约束的损失函数，对所述轻量化残差卷积神经网络的权重参数进行在线微调，生成符合物质守恒律的修正后氮磷流失量预测值； 基于所述修正后氮磷流失量预测值与预设的环境安全阈值进行比较，若所述修正后氮磷流失量预测值超过所述环境安全阈值，则生成排水闸门开度调节指令与施肥计划调整指令，并通过窄带物联网通信模块将所述指令下发至部署于目标稻田区域的边缘控制终端，以执行远程调控操作； 将所述初始氮磷流失趋势预测值与所述机理约束子模型的输出进行耦合校验，通过拉格朗日乘子法构建带物理守恒约束的损失函数，对所述轻量化残差卷积神经网络的权重参数进行在线微调，包括： 定义氮素质量守恒约束条件为单位时间内输入氮量减去输出氮量等于土壤氮库变化量，数学表达为： 其中由施肥量与大气沉降量确定，由模型预测的氮流失量给出，由机理约束子模型积分计算； 定义磷素吸附平衡约束条件为溶液相磷浓度与固相吸附量满足Langmuir方程； 将上述约束条件转化为二次惩罚项，与原始预测误差项共同构成复合损失函数； 利用随机梯度下降算法，在每次接收到新环境数据后，对网络权重执行单步在线更新，更新步长固定为0.001。

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江西省农业科学院土壤肥料与资源环境研究所，其通讯地址为：330200 江西省南昌市青云谱区南莲路602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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