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龙图腾网获悉东北林业大学申请的专利一种基于林木生长规律的森林植被碳汇潜力预测系统及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：CN120893617B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202511041776.2，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于林木生长规律的森林植被碳汇潜力预测系统及方法是由何念鹏;韩学正;周梓轩;李杰;高伟峰设计研发完成，并于2025-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于林木生长规律的森林植被碳汇潜力预测系统及方法在说明书摘要公布了：一种基于林木生长规律的森林植被碳汇潜力预测系统及方法，属于碳汇潜力预测技术领域。为解决对森林碳汇潜力与长期的环境气候变化产生动态响应的问题。本发明包括收集数据，建立模型构建、验证数据集和用于模型计算与碳汇潜力评估的数据集，所述用于模型计算与碳汇潜力评估的数据集包括森林基础数据、森林环境数据；进行数据处理；构建森林植被生物量模型，用于预测森林植被的生物量生长；采用均方根误差RMSE和决定系数R2评价拟合结果，得到验证后的森林植被生物量模型；利用验证后的森林植被生物量模型进行森林植被生物量生长预测，得到的森林植被生物量生长预测结果进行森林植被碳汇潜力预测，得的森林植被碳汇潜力预测结果。

本发明授权一种基于林木生长规律的森林植被碳汇潜力预测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于林木生长规律的森林植被碳汇潜力预测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.收集数据，建立模型构建、验证数据集和用于模型计算与碳汇潜力评估的数据集，所述用于模型计算与碳汇潜力评估的数据集包括森林基础数据、森林环境数据； S2.对步骤S1得到的模型构建、验证数据集和用于模型计算与碳汇潜力评估的数据集中的数据进行数据处理，得到处理后的模型构建、验证数据集和用于模型计算与碳汇潜力评估的数据集； 步骤S2的具体实现方法包括如下步骤： S2.1.对步骤S1所收集的数据进行数据清洗，去除异常值数据与残缺数据； S2.2.整合模型构建、验证数据集中的数据包括森林最大生物量密度、森林生长速率、森林生物量、林龄，环境数据； 构建既定环境下森林植被最大生物量密度模型Bm，表达式为： ； 其中，fa,b,tr为林地生产潜力指数，a、b分别为归一化后的坡度和坡向，tr为地位级指数，emt为环境温度对于森林最大生物量的决定参数，emp为环境湿度对于森林最大生物量的决定参数； fa,b,tr、emt和emp采用收集的数据训练得到，表达式为： ； ； ； 构建无胁迫下的植被生长速率模型inr0，表达式为： ； 其中，r为成熟林生长速率参数，来自各林分组成对应的地位级指数表，根据不同地位级下森林成熟后的胸径生长差异程度赋值；fpremap为环境湿度对于森林生长速率的影响函数，采用收集的数据训练得到；Bt为t时刻的森林植被生物量密度； ； 其中，map为年总降水量； 然后使用收集的森林最大生物量密度、森林生长速率数据和森林样本的年平均气温、年总降水数据进行模型参数Bm、inr0模型的训练与验证； S3.构建森林植被生物量模型，用于预测森林植被的生物量生长； S4.对步骤S3构建的森林植被生物量模型，使用步骤S1得到的模型构建、验证数据集进行验证，采用均方根误差RMSE和决定系数R2评价拟合结果，得到验证后的森林植被生物量模型； S5.利用步骤S4得到的验证后的森林植被生物量模型进行森林植被生物量生长预测，得到的森林植被生物量生长预测结果进行森林植被碳汇潜力预测，得的森林植被碳汇潜力预测结果。

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