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龙图腾网获悉河海大学申请的专利一种土壤呼吸温度敏感性的空间分布预测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：CN119624732B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202411588192.2，技术领域涉及：G06Q50/26；该发明授权一种土壤呼吸温度敏感性的空间分布预测方法是由申同庆;鞠琴;张茜钧;赵阳;王乐扬;金君良;林慧;刘小妮;徐世杰设计研发完成，并于2024-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种土壤呼吸温度敏感性的空间分布预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种土壤呼吸温度敏感性的空间分布预测方法，包括以下步骤：步骤1、数据获取与处理；步骤2、计算Van’tHoff指数化学反应‑温度方程的参数；步骤3、计算土壤呼吸温度敏感性Q10；步骤4、获取土壤呼吸温度敏感性Q10的影响因子数据并处理；步骤5、搭建深度神经网络模型并训练；步骤6、确定研究区域土壤呼吸温度敏感性Q10的空间分布。本发明所述方法极大地丰富了现有数据的可用性并显著提升了从土壤呼吸数据中提取有效信息的能力；同时在丰富了数据可用性的基础上，采用深度神经网络模型，构建了土壤呼吸温度敏感性Q10与Q10的影响因子之间的非线性关系，并成功将点尺度的Q10扩展至区域尺度，实现了土壤呼吸温度敏感性的空间分布预测。

本发明授权一种土壤呼吸温度敏感性的空间分布预测方法在权利要求书中公布了：1.一种土壤呼吸温度敏感性的空间分布预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1、数据获取与处理：获取研究区域的土壤呼吸监测数据以及日气温数据集，土壤呼吸监测数据包括两类数据，第1类数据为土壤呼吸日平均通量数据，第2类数据为土壤呼吸碳排放量数据；根据获取的土壤呼吸监测数据的位置和时间信息，从日气温数据集中提取日平均气温数据； 步骤2、计算Van’tHoff指数化学反应-温度方程的参数：采用Van’tHoff指数化学反应-温度方程描述土壤呼吸日平均通量与日平均气温之间的关系： 1 式中，Rs为土壤呼吸日平均通量，单位为μmol·C·m-2·s-1；T为日平均气温，单位为℃；a为第一经验参数，b为第二经验参数； 对于步骤1中所述的第1类数据采用最小二乘法对Van’tHoff指数化学反应-温度方程即公式1进行拟合，以确定方程的第一经验参数a和第二经验参数b； 其中，最小二乘法通过最小化误差的平方和来寻找拟合数据的最佳匹配函数，其损失函数如下： 2 式中，L为最小二乘法的损失函数，即误差平方和；xi，yi为第i个样本；f为待定参数的理论函数； 对于步骤1中所述的第2类数据，则通过以下方法求解第一经验参数a和第二经验参数b； 根据Van’tHoff指数化学反应-温度方程将监测时间内每日的土壤呼吸日平均通量表示为： 3 式中，Rsi表示第i天的土壤呼吸日平均通量；Ti表示第i天的日平均气温；根据土壤呼吸日平均通量计算得到土壤呼吸日排放量，公式为： 4 式中，为第i天的土壤呼吸日排放量，单位为g·C·m-2；m表示每微摩尔碳的质量，为12×10-6g·μmol-1；t表示一天的秒数，为86400s；η为换算系数，值为1.0368，单位为g·s·μmol-1； 基于土壤呼吸日排放量计算监测时间内土壤呼吸碳排放累计值，公式为： 5 式中，P表示监测时间的天数，单位为d；为P天内土壤呼吸碳排放累计值，单位为g·C·m-2； 当同一位置存在不同监测时间的两个土壤呼吸碳排放量数据时，则通过求解如下非线性方程组获得参数a和b的值： 6 式中，m和n表示不同的监测天数，单位为d； 步骤3、计算土壤呼吸温度敏感性Q10：根据步骤2得到的Van’tHoff指数化学反应-温度方程的参数，计算得到土壤呼吸温度敏感性Q10，计算公式为： 7 式中，Q10为温度升高10℃时土壤呼吸变化的倍数，用来表示土壤呼吸温度敏感性；b为第二经验参数； 步骤4、获取土壤呼吸温度敏感性Q10的影响因子数据并处理：获取研究区域内Q10的影响因子数据，对获取的Q10的影响因子数据进行处理，即先将Q10的影响因子数据重采样至所要求分辨率，然后剔除异常值，插补缺失值； 步骤5、搭建深度神经网络模型并训练：具体包括以下步骤： 步骤51、以步骤3计算得到的Q10为标签，以所计算的Q10所在位置的Q10的影响因子为特征，组成训练数据集； 步骤52、对训练数据集中的Q10及Q10的影响因子数据进行归一化处理，生成归一化的训练数据集； 步骤53、搭建深度神经网络模型，加入L1或L2正则化来防止深度神经网络模型过拟合； 步骤54、采用K折交叉验证结合网格搜索确定最优超参数组合； 步骤55、采用所述归一化的训练数据集训练深度神经网络模型，建立Q10与Q10的影响因子之间的映射关系，获得预测Q10的回归模型即训练完成的深度神经网络模型； 步骤6、确定研究区域土壤呼吸温度敏感性Q10的空间分布：以研究区域所要求分辨率的所有像素点的Q10的影响因子数据作为预测数据集，并对预测数据集进行归一化处理，生成归一化的预测数据集；将生成的归一化的预测数据集输入训练完成的深度神经网络模型，获得研究区域相应分辨率的归一化的Q10值；将归一化的Q10值进行逆归一化，得到整个研究区域上的土壤呼吸温度敏感性Q10值，即确定研究区域土壤呼吸温度敏感性Q10的空间分布。

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