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申请/专利权人：国家海洋环境监测中心

摘要：本发明公开了一种贝类养殖碳汇评估模型的构建方法，收集贝类养殖区域的环境数据和生物数据，获取贝类养殖区域的生长数据，对环境数据和生物数据进行预处理；分别计算环境数据和生物数据相对于生长数据的关联度得到生长数据的第一影响数据和第二影响数据；对第一影响数据和第二影响数据建立动态权重，根据动态权重、第一影响数据和第二影响数据得到生长数据的影响变量数据，基于生长数据得到碳汇数据，基于影响变量数据和碳汇数据构建碳汇评估模型；优化碳汇评估模型的参数，将待评估数据输入碳汇评估模型，输出评估结果。本发明不仅能提供碳汇量的定量评估，而且为贝类养殖业的可持续发展提供了科学依据。

主权项：1.一种贝类养殖碳汇评估模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：A收集贝类养殖区域的环境数据和生物数据，获取所述贝类养殖区域的生长数据，对所述环境数据和所述生物数据进行预处理，所述生物数据和所述生长数据，所述生物数据包括贝类和藻类的种类和生物量，所述生长数据包括所述贝类和所述藻类的生长量；B计算所述环境数据和所述生长数据的关联度得到所述生长数据的第一影响数据，计算所述生物数据和所述生长数据的关联度得到所述生长数据的第二影响数据；C对所述第一影响数据和所述第二影响数据建立动态权重，根据所述动态权重、所述第一影响数据和所述第二影响数据得到所述生长数据的影响变量数据，对所述第一影响数据和所述第二影响数据进行时序分析，得到季节性成分，使用所述第一影响数据和所述第二影响数据建立特征集，使用所述特征集训练判别器和生成器，在所述判别器中加入所述季节性成分，根据所述季节性成分调整所述特征集中的权重，所述生成器使用随机噪声输出生成数据，所述判别器对所述生成数据和所述特征集中的原始数据进行判别，所述判别器和所述生成器的损失函数为： 其中，UJ,K为所述判别器和所述生成器的对抗损失函数，J为所述判别器，K为所述生成器，a为J接收的样本数据，Ja为J输出的a为所述原始数据的概率，b为随机噪声向量，qreala为所述原始数据的分布，qbb为b的分布，E为期望，λ和μ为正则化系数，w为网络权重，所述判别器的梯度计算公式： 其中，为所述判别器的参数的梯度，所述生成器的梯度计算公式： 其中，为所述生成器的参数的梯度，通过计算所述参数的梯度，调整所述参数，将所述损失函数最小化，将所述生成器的生成权重的平均值作为所述动态权重，去除所述动态权重小于预设阈值的所述第一影响数据和所述第二影响数据，计算所述影响变量数据的公式：T贝＝∑ZB,Y1·WB,D1+ZB,Y2·WB,D2T藻＝∑ZZ,Y1·WZ,D1+ZZ,Y2·WZ,D2其中，T表示所述影响变量数据，ZB,Y1和ZZ,Y1分别表示所述贝类和所述藻类的所述第一影响数据中所述环境数据与其权重的乘积，ZB,Y2和ZZ,Y2分别表示所述贝类和所述藻类的所述第二影响数据中所述生物数据与其权重的乘积，WB,D1和WZ,D1分别表示所述贝类和所述藻类的所述第一影响数据的动态权重，基于所述生长数据得到碳汇数据，基于所述影响变量数据和所述碳汇数据构建碳汇评估模型；D优化所述碳汇评估模型的参数，将待评估数据输入所述碳汇评估模型，输出评估结果。

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权利要求：

百度查询： 国家海洋环境监测中心 一种贝类养殖碳汇评估模型的构建方法