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龙图腾网恭喜中国石油大学(华东);中国科学院地理科学与资源研究所申请的专利一种多年冻土区陆地碳扰动的智能监测评估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：CN119151368B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202411275045.X，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种多年冻土区陆地碳扰动的智能监测评估方法及系统是由刘诗奇;张国印设计研发完成，并于2024-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多年冻土区陆地碳扰动的智能监测评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多年冻土区陆地碳扰动的智能监测评估方法及系统，属于多年冻土区碳循环研究领域。该方法包括：收集多年冻土区内的13个本底要素数据；计算获得多年冻土区碳扰动评估指标；开展多年冻土区碳扰动评估指标的可信度评估；监测多年冻土区区域本底要素和河流颗粒有机碳输出特征与变化，并根据监测数据，计算“碳扰动评估指标”的变化速率；使用数值模型来识别多年冻土区的碳扰动高风险区域和时段，辨识关键扰动因素及影响；对碳扰动评估指标的变化趋势进行分析，利用机器学习方法，建立预测模型。本方法具有综合性、动态性、有效性以及对碳扰动归因和预测分析的支持。

本发明授权一种多年冻土区陆地碳扰动的智能监测评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多年冻土区陆地碳扰动的智能监测评估方法，其特征在于，步骤包括：步骤1：收集多年冻土区陆地碳扰动的相关本底要素数据；步骤2：根据收集的本底要素数据，通过多源数据融合方法，构建多年冻土区陆地碳扰动相关本底要素数据库，计算获得多年冻土区碳扰动评估指标；步骤3：多年冻土区碳扰动评估指标的可信度进行评估；步骤4：监测多年冻土区区域本底要素和河流颗粒有机碳输出动态，计算相关本底要素数据的变化，并根据监测数据，计算“碳扰动评估指标”的变化速率，用于识别多年冻土区碳扰动高风险区域；步骤5：使用数值模型来识别多年冻土区的碳扰动高风险区域和时段，辨识关键扰动因素及影响；步骤6：利用CMIP6未来情景数据，对碳扰动评估指标的变化趋势进行分析，利用机器学习方法，基于历史数据，量化碳扰动指标与河流颗粒有机碳输出的内在关系，建立预测模型，用于后续研究；所述步骤1中的所述本底要素数据包括：河流径流量Q、河流颗粒有机碳浓度POC、河流颗粒有机碳14同位素值POC-Δ14C、河流悬浮沉积物浓度TSS、河网密度Dd、森林覆盖率For、2米土壤有机碳含量SOC、土壤砂岩百分比Snd、地形坡度Slp、高地下冰含量覆盖度HIGH、低地下冰含量覆盖度LOW、多年冻土活动层厚度ALT和河流长度L；所述步骤2中通过多源数据融合，进行多年冻土区陆地碳扰动相关本底要素数据库构建，通过确定碳扰动评估指标，建立多年冻土区碳扰动评估指标体系，所述碳扰动评估指标体系包括6个碳扰动评估指标，包括：碳迁移指数CMI，计算公式为：CMI=DdFor；碳载荷比例指数ROLPI，计算公式为：ROLPL=SOC×For×SndDd；碳年龄指数CCI，计算公式为：CCI=Slp×Snd；地下冰指数θ，计算公式为：θ=ICE×（HIGHLOW）；冻融诱导碳扰动指数ThCD，计算公式为：ThCD=ALTθ×L；悬浮碳比指数b，拟合公式为：（POCTSS）=b（TSS+a）+c；其中，a，c为悬浮碳比系数，ICE为土壤含冰量；在所述步骤3中，对多年冻土区的碳扰动评估指标可信度进行评估，通过线性回归分析，获取河流颗粒有机碳输出指标与区域碳扰动指标的相关系数，综合评估该指标在不同区域和时段条件下的可信度，具体为：分别选择本底要素数据和碳扰动评估指标进行线性拟合，求取对应的决定系数R2、均方根误差RMSE和平均绝对误差MAE；其中，进行的四组线性拟合为：1）河流颗粒有机碳浓度POC与碳迁移指数CMI；2）河流颗粒有机碳通量FluxPOC与冻融诱导碳扰动指数ThCD，其中所述河流颗粒有机碳通量FluxPOC计算公式为：FluxPOC=POC×Q；3）河流颗粒有机碳14同位素值POC-Δ14C与碳年龄指数CCI；4）悬浮碳比指数b与碳载荷比例指数ROLPI；其中，所述决定系数R2、均方根误差RMSE和平均绝对误差MAE的值计算公式为： ； ； ；其中，为观测值，为预测值，为观测值的均值，n为样本数量；为残差平方和，，为总平方和。

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中国石油大学(华东);中国科学院地理科学与资源研究所，其通讯地址为：266000 山东省青岛市黄岛区长江西路66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”。