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龙图腾网获悉国冶西南有限公司;浙江大学申请的专利一种用于水肥一体化的矿物质肥料智能配给控制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：CN121694102B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202610209483.9，技术领域涉及：A01C21/00；该发明授权一种用于水肥一体化的矿物质肥料智能配给控制方法是由刘帆;吴云劼;吴良欢;王灿;马庆旭;杨伟;王峻;韩科峰设计研发完成，并于2026-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于水肥一体化的矿物质肥料智能配给控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及智能水肥配给技术领域，公开了一种用于水肥一体化的矿物质肥料智能配给控制方法。该方法包括通过无线传感器网络采集土壤湿度、酸碱度及养分浓度实时数据，同步获取远程气象服务器的降水量、气温和光照强度数据；结合环境数据与作物生长日历构建土壤养分消耗模拟模型，经实时监测数据校正后，用地理统计方法生成农田养分缺失分布图；将其输入肥料推荐算法计算单位面积施用量，同时分析两类数据趋势识别施肥异常；施用量超安全范围时，触发多级报警并依异常结果调整投放量。该方法适配土壤及环境动态变化，实现肥料配给智能化与精准化。

本发明授权一种用于水肥一体化的矿物质肥料智能配给控制方法在权利要求书中公布了：1.一种用于水肥一体化的矿物质肥料智能配给控制方法，其特征在于，所述方法执行以下步骤： 通过农田中设置的无线传感器网络采集土壤湿度、酸碱度和养分浓度的实时监测数据；同时从远程气象服务器获取降水量、气温和光照强度的环境观测数据； 利用所述环境观测数据和作物生长日历构建土壤养分消耗模拟模型，并采用所述实时监测数据对所述土壤养分消耗模拟模型进行参数校正； 基于校正后的土壤养分消耗模拟模型，应用地理统计方法生成农田区域的养分缺失分布图； 将所述养分缺失分布图输入肥料推荐算法，计算矿物质肥料的单位面积施用量，并地对所述实时监测数据与所述环境观测数据进行趋势一致性分析，识别施肥异常事件；当所述单位面积施用量超出安全范围时，触发多级别报警协议并依据所述施肥异常事件的识别结果调整肥料投放量； 基于校正后的土壤养分消耗模拟模型，应用地理统计方法生成农田区域的养分缺失分布图包括：提取所述实时监测数据中的空间坐标和养分值，计算半变异函数以描述空间相关性；利用克里金插值算法估计未采样位置的养分水平，生成初始养分分布曲面；将所述初始养分分布曲面与所述土壤养分消耗模拟模型的输出进行差异比较，通过迭代优化生成养分缺失分布图； 所述通过迭代优化生成养分缺失分布图包括：设定一个养分缺失容忍度区间；将所述差异比较结果与所述容忍度区间进行对比，对超出容忍度区间的网格区域启动局部加密采样指令，驱动无人机携带移动传感器进行补充测量；利用补充测量数据更新所述初始养分分布曲面，并重复差异比较步骤，直至所有网格区域的差异均落入所述容忍度区间内，最终输出优化后的养分缺失分布图； 将所述养分缺失分布图输入肥料推荐算法，计算矿物质肥料的单位面积施用量，并地对所述实时监测数据与所述环境观测数据进行趋势一致性分析，识别施肥异常事件包括： 根据作物类型和土壤特性设定养分阈值，利用线性规划方法计算最小成本下的肥料施用量； 对所述实时监测数据中的养分浓度序列和所述环境观测数据中的降水量序列进行滑动窗口相关性计算，生成异常指数；当所述异常指数超过动态阈值时，标记为施肥异常事件； 所述生成异常指数包括：分别计算所述养分浓度序列与所述降水量序列在滑动窗口内的皮尔逊相关系数和斯皮尔曼秩相关系数；将所述皮尔逊相关系数和斯皮尔曼秩相关系数进行加权融合，并引入基于历史正常数据的基线偏移量，共同构成所述异常指数；所述动态阈值是根据预设周期的异常指数序列，通过计算其均值和标准差，并采用三西格玛准则动态确定；异常指数的计算公式为： 其中，表示异常指数，表示皮尔逊相关系数，表示斯皮尔曼秩相关系数，表示皮尔逊相关系数的权重，表示斯皮尔曼秩相关系数的权重，表示基线偏移量；权重和是正实数且满足，基线偏移量是根据历史正常期相关系数序列的均值计算得到的校正项。

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