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龙图腾网获悉中国环境科学研究院申请的专利一种利用QICAR建模预测生物富集因子含量的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：CN121306306B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202511405438.2，技术领域涉及：G16C20/20；该发明授权一种利用QICAR建模预测生物富集因子含量的方法是由马瑾;高一斐设计研发完成，并于2025-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种利用QICAR建模预测生物富集因子含量的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及生态风险评价测试策略技术领域，具体地说是一种利用QICAR建模预测生物富集因子含量的方法，本发明通过已知BCF、金属理化性质和对应区域的土壤理化作为数据，利用QICAR耦合机器学习模型的训练得到目标区域的未知重金属BCF的预测值，并对多轮交叉验证筛选测试集数据，通过决定系数R2以及平均绝对误差MAE来评估模型的性能得到最优模型，再通过特征分析和Shapley加权解释评估结果，得到精准、科学的预测值，对于农作物的富集重金属能力预测提供了有效的支持，为粮食安全提供了保障。

本发明授权一种利用QICAR建模预测生物富集因子含量的方法在权利要求书中公布了：1.一种利用QICAR建模预测生物富集因子含量的方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，将26种特征因子输入预测模型，得到特征重要性排序，并按照重要性分数将23种金属的理化性质从高到低排列； S2，将排列好后的金属理化特征以n+1方式循环输入所述预测模型，每一组特征子集都包括土壤理化性质和金属理化性质； S3，对所述每一组特征子集采用5折交叉验证的网络搜索方法，通过最小化负均方误差筛选最优参数与特征子集的组合； S4，将数据按4:1的比例随机划分为训练集与测试集，基于筛选出的最优的所述特征子集、调优参数的超参数，在所述训练集上重新训练所述预测模型，并通过所述训练集上的留一交叉验证LOOCV评估模型稳定性，最终用独立测试集验证模型的泛化能力； S5，通过各预测模型的特征分析生成的特征系数解释特征重要性，使用特征分析和Shapley加权解释SHAP来评估结果，用于增强机器学习模型的可解释性并分析影响稻米重金属累积的重要影响因素； S6，根据所述S1～S5步骤后得到最优模型的基础之上，将输入的特征因子改为最优特征子集的变量，其中土壤理化性质更换为其他地区的土壤理化性质，金属理化性质更换为预测金属理化性质，运行所述预测模型即可得到其他地区水稻籽粒未知重金属生物富集因子的含量； 所述S1中的26种特征因子包括土壤理化性质和金属理化性质； 所述土壤理化性质包括：土壤酸碱性pH、土壤黏粒含量Clay、土壤有机质SOM； 所述金属理化性质包括：表征几何构型原子序数AN、原子质量AW、原子半径AR、共价半径CR和离子半径r；表征热稳定性的熔点MP、沸点BP、300K密度D；表征亲电性的电离电位差△IP、电负性Xm、标准氧化还原电位△E0、电势IP、原子电离势AN△IP、软指数Σp、电子密度ARAW；以及表征亲水性的第一水解常数|logKOH|、共价键指数Xm2r、离子价态Z、三个极化力参数Z2r、Zr2、Zr和两个准极化力参数ZAR2、ZAR。

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