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龍圖騰網獲悉浙江大學海南研究院申請的專利計算碳中和目標下藻類養殖空間需求的方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120047009B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510435530.7，技術領域涉及：G06Q10/0637；該發明授權計算碳中和目標下藻類養殖空間需求的方法及裝置是由樊煒;岳露露;張宇;鄒之昱;曲夢杰設計研發完成，并于2025-04-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本計算碳中和目標下藻類養殖空間需求的方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明公開了一種計算碳中和目標下藻類養殖空間需求的方法及裝置，包括：確定碳中和目標下藻類碳匯的年度需求總量；基于當前的養殖結構，計算碳中和目標下各養殖藻類需承擔的除碳貢獻比；根據所述年度需求總量和所述除碳貢獻比，計算碳中和目標下各養殖藻類需承擔的除碳量；基于大型藻類碳匯計算公式，將所述除碳量轉換為干重產量需求；通過構建歷史產量?面積模型，計算所述干重產量需求對應的養殖空間需求。解決相關技術中存在的長期預測誤差大、模型泛化能力弱、海藻異質性適配不足的核心問題，為碳中和目標驅動的海藻養殖空間規劃提供精準決策工具。

本發明授權計算碳中和目標下藻類養殖空間需求的方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種計算碳中和目標下藻類養殖空間需求的方法，其特征在于，包括： 確定碳中和目標下藻類碳匯的年度需求總量； 基于當前的養殖結構，計算碳中和目標下各養殖藻類需承擔的除碳貢獻比； 根據所述年度需求總量和所述除碳貢獻比，計算碳中和目標下各養殖藻類需承擔的除碳量； 基于大型藻類碳匯計算公式，將所述除碳量轉換為干重產量需求； 通過構建歷史產量-面積模型，計算所述干重產量需求對應的養殖空間需求； 所述大型藻類碳匯計算公式如下： ； 式中，為大型藻類碳匯量；為第i種養殖藻類的濕重；為第i種藻類從濕重到干重的換算系數；為第i種藻類的干重含碳率； 其中，基于當前的養殖結構，計算碳中和目標下各養殖藻類需承擔的除碳貢獻比，包括： 根據大型藻類碳匯計算公式，計算歷史各年份不同藻類的碳移除量； 根據歷史各年份不同藻類的碳移除量與對應年份總除碳量之比求取歷史各年不同藻類除碳貢獻比； 其中，采用雙重交叉驗證框架預測碳中和目標下各養殖藻類需承擔的除碳貢獻比，包括： 路徑1：基于歷史各年不同藻類的除碳貢獻比，預測碳中和目標下各養殖藻類需承擔的除碳貢獻比； 路徑2：基于所述歷史各年份不同藻類的碳移除量，預測碳中和目標下各藻類的碳移除量，根據碳中和目標下各藻類的碳移除量與對應年份總除碳量之比求取碳中和目標下各養殖藻類需承擔的除碳貢獻比； 其中，所述預測所采用的最優預測模型通過以下三級評估體系確定： （1）對路徑1和路徑2進行歷史數據單次滾動驗證，計算各預測模型驗證集的預測性能的指標； （2）驗證預測的除碳貢獻比是否滿足邊界條件； （3）根據所述預測性能的指標，為每類藻類建立預測模型優選規則，再根據所述優選規則選擇最優預測模型； 其中，通過構建歷史產量-面積模型，計算所述干重產量需求對應的養殖面積需求，包括： 針對彈性系數顯著的養殖藻類，采用彈性系數模型來構成歷史產量-面積模型，所述彈性系數模型如下： ； 式中，A i 為第i種養殖藻類的干重產量需求對應的養殖面積需求；E表征彈性系數，α為常數項；P i 為第i類藻種的干重產量需求； 針對彈性系數不顯著的養殖藻類，采用三級遞進策略建立歷史產量-面積模型； 根據所述歷史產量-面積模型，計算所述干重產量需求對應的養殖面積需求； 其中，所述三級遞進策略如下：1.非線性面積-產量模型；2.非參數化方法；3.單產時序建模。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人浙江大學海南研究院，其通訊地址為：572000 海南省三亞市崖州區崖州灣科技城標準廠房二期三樓；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。