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龙图腾网恭喜河海大学;水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院申请的专利一种干旱事件影响下植被恢复时长的量化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：CN119886587B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202510377839.5，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种干旱事件影响下植被恢复时长的量化预测方法是由张林齐;刘懿;张海滨;袁山水;江善虎;任立良;尹鑫;颜冰;卫林勇;张欣雨设计研发完成，并于2025-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种干旱事件影响下植被恢复时长的量化预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种干旱事件影响下植被恢复时长的量化预测方法，包括如下步骤：提取研究区各格点周尺度植被状态指数和土壤含水量的时间序列；根据植被状态指数时间序列得到逐格点的植被异常状况；基于土壤水分位数方法识别研究区的土壤干旱事件，提取逐格点的干旱典型特征；结合干旱事件以及对应的植被异常状况，绘制植被累积距平曲线，通过识别植被恢复的起止时刻之间的间隔来量化植被恢复时长；引入极端梯度提升树模型，训练并预测未来时刻旱情发生后植被的恢复时长。本发明为量化植被恢复时长提供了新的途径，基于机器学习算法建立了干旱影响下植被恢复时长的预测方法，为评估生态系统对干旱的响应提供技术支撑。

本发明授权一种干旱事件影响下植被恢复时长的量化预测方法在权利要求书中公布了：1.一种干旱事件影响下植被恢复时长的量化预测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一，提取研究区逐格点周尺度的植被状态指数和土壤含水量的时间序列；步骤二，对逐格点植被状态指数的时间序列进行“去季节”、“去趋势”处理后得到距平值，根据距平值识别出各格点对应的植被异常状况；对逐格点土壤含水量的时间序列，基于土壤水分位数方法识别出各格点对应的土壤干旱事件，并提取逐格点的干旱典型特征；步骤三，结合各格点的土壤干旱事件和对应的植被异常状况，得到植被累积距平曲线，通过植被累积距平曲线识别植被异常状态恢复的起始和终止时刻，计算植被恢复时长；步骤四，根据研究区域逐格点的干旱事件典型特征、冠层高度、根系深度、土壤质地和地下水埋深构成自变量序列，以植被恢复时长作为因变量序列，训练极端梯度提升树模型，通过训练完成的极端梯度提升树模型对研究区域的植被恢复时长进行模拟及预测；通过植被累积距平曲线识别植被异常状态恢复的起始时刻和终止时刻，计算植被恢复时长包括：植被累积距平达到局部最小的时刻定义为植被异常状态恢复的时刻，植被累积距平再次恢复或者超过0且至少持续m周时，定义为植被异常状态恢复的终止时刻，计算植被恢复时长，；通过训练完成的极端梯度提升树模型对研究区域的植被恢复时长进行模拟及预测，计算式为： ，式中，为极端梯度提升树模型输出的植被恢复时长，为第棵决策树的预测结果，为树的总数，为干旱历时、为干旱强度、为干旱峰值，为冠层高度、为根系深度、为土壤质地，为地下水埋深。

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河海大学;水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院，其通讯地址为：210024 江苏省南京市鼓楼区西康路1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”。