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公开(公告)号：CN117116334A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310785516.0
申请日：2023-06-29
Applicant: 南开大学 , 农业农村部环境保护科研监测所
IPC: G16B5/00 , G16B40/00 , G16B50/00 , G06N20/20 , G06N5/01 , G06F16/33 , G06Q10/04 , G06Q10/0635 , G06Q10/0639
Abstract: 本发明涉及一种预测重金属剂量‑形态‑微生物效应的方法，包括如下步骤：基于公开发表文献筛选包含典型重金属剂量‑形态‑微生物效应的数据并构建数据集；针对数据集，确定用于机器学习的模型输入的关键特征，所述关键特征为影响重金属的微生物效应的因素，包括气候条件、土壤性质、重金属剂量与形态；确定模型输出，所述模型输出为表征微生物效应的指标，并对数据预处理；利用网格搜索法确定建立各项输出所对应的随机森林模型的最佳参数，同时针对收集数据特点，构建交叉验证方法；利用交叉验证基于S3确定的参数训练模型，得到基于随机森林的重金属剂量‑形态‑微生物效应最优模型。
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公开(公告)号：CN114994284B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202210706591.9
申请日：2022-06-21
Applicant: 南开大学 , 农业农村部环境保护科研监测所
Abstract: 本发明公开不同植被类型土壤基础呼吸速率的间接测定方法，包括以下步骤：(1)选择样地：根据不同植被类型选择不同土壤，进行土壤样品采集(2)土壤呼吸速率的测定：采集新鲜土壤并在室内培养测定土壤的基础呼吸速率(3)测定土壤总碳氮含量、土壤有机碳含量以及碳13同位素自然丰度。(4)建立线性关系进行表征。本发明选取4个因素建立了土壤基础呼吸的间接测试，此方法具有指示作用明显，野外工作量少，测定样本少优点。
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公开(公告)号：CN115718746A
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202210527032.1
申请日：2022-05-16
Applicant: 南开大学 , 农业农村部环境保护科研监测所
IPC: G06F16/22 , G06F16/215 , G06F16/2458 , G06F18/214 , G01N33/24
Abstract: 本发明公开了基于机器学习的稻田甲烷排放量预测方法，包括建立稻田甲烷排放数据库，数据预处理，使用随机森林、支持向量机、XGBoost、神经网络算法将处理后的数据集输入模型进行训练，并分别调节这四种模型的超参数使其达到准确度要求，得到预测稻田甲烷排放的机器学习模型，根据调参结束的模型进行10折交叉验证，得到模型的预测结果，在所有数据上拟合模型，得到最终模型。本发明基于机器学习的稻田甲烷排放量预测的方法可以快速、准确地对稻田甲烷排放量进行预测，为快速预测甲烷排放量提供了技术基础。
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公开(公告)号：CN117497053A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202310785544.2
申请日：2023-06-29
Applicant: 南开大学 , 农业农村部环境保护科研监测所
Abstract: 本发明涉及一种基于机器学习的预测土壤微生物功能的方法，包括下列步骤：S1收集文献中的土壤微生物基因测序序列号以及对应地点的地理信息、气候变量、土壤理化属性、植被指数、土地覆盖类型等数据；S2从数据库中下载气候变量、土壤理化属性、植被指数以及土地覆盖类型的全球栅格文件；S3根据所获取的基因测序数据序列号，下载微生物基因测序数据，构建土壤表层微生物功能数据库；S4选取反映土壤环境碳循环能力的功能基因，计算土壤碳循环功能指数；选取反映土壤环境中氮循环能力的功能基因，计算土壤氮循环功能指数；S5分别构建土壤碳循环功能和土壤氮循环功能的机器学习模型。
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公开(公告)号：CN114994284A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210706591.9
申请日：2022-06-21
Applicant: 南开大学 , 农业农村部环境保护科研监测所
Abstract: 本发明公开不同植被类型土壤基础呼吸速率的间接测定方法，包括以下步骤：(1)选择样地：根据不同植被类型选择不同土壤，进行土壤样品采集(2)土壤呼吸速率的测定：采集新鲜土壤并在室内培养测定土壤的基础呼吸速率(3)测定土壤总碳氮含量、土壤有机碳含量以及碳13同位素自然丰度。(4)建立线性关系进行表征。本发明选取4个因素建立了土壤基础呼吸的间接测试，此方法具有指示作用明显，野外工作量少，测定样本少优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116433068B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202310147966.7
申请日：2023-02-22
Applicant: 农业农村部环境保护科研监测所 , 南开大学
IPC: G06Q10/0639 , G06F16/29 , G06N20/00 , G06N5/01 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及一种评价土壤多功能性的因果机器学习方法，包括如下步骤：收集文献中不同地点土壤的包含理化性质、有机物含量在内的数据，并填补环境特征、干旱指数相关数据，建立土壤数据库；选择合适的特征使用多功能指数量化不同土壤样本多功能性；划分特征变量、干预变量及输出变量，基于因果森林模型将处理后的数据集输入模型进行训练，调节参数；根据训练完成后的因果森林模型，计算干预变量即干旱指数对输出变量即土壤多功能指数的平均因果效应；进一步将特征变量重要性进行排序，筛选重要变量，计算该类特征背景下干旱对输出变量的异质性因果效应。
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公开(公告)号：CN117198395A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202310792627.4
申请日：2023-06-30
Applicant: 南开大学 , 农业农村部环境保护科研监测所
Abstract: 本发明涉及一种预测土壤根际微生物多样性的机器学习方法，包括如下步骤：收集文献中不同地点土壤的包含植物种类、根际微生物基因测序序列号、土壤理化性质等在内的数据，并填补环境特征、气候条件相关数据，建立土壤数据库；根据所获取的基因测序数据序列号，下载根际微生物测序数据，得到土壤根际微生物原始数据，选择能够反映土壤根际微生物多样性的合适指标，确定机器学习模型的输出；基于土壤数据库，使用机器学习特征筛选方法进行特征筛选，得到筛选后的特征集；基于机器学习算法对所筛选出的特征进行重要性分析并排序，获得显著性信息；基于机器学习算法将筛选后的特征集输入到机器学习模型进行训练，得到预测的根际土壤微生物多样性结果。
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公开(公告)号：CN116433068A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310147966.7
申请日：2023-02-22
Applicant: 农业农村部环境保护科研监测所 , 南开大学
IPC: G06Q10/0639 , G06F16/29 , G06N20/00 , G06N5/01 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及一种评价土壤多功能性的因果机器学习方法，包括如下步骤：收集文献中不同地点土壤的包含理化性质、有机物含量在内的数据，并填补环境特征、干旱指数相关数据，建立土壤数据库；选择合适的特征使用多功能指数量化不同土壤样本多功能性；划分特征变量、干预变量及输出变量，基于因果森林模型将处理后的数据集输入模型进行训练，调节参数；根据训练完成后的因果森林模型，计算干预变量即干旱指数对输出变量即土壤多功能指数的平均因果效应；进一步将特征变量重要性进行排序，筛选重要变量，计算该类特征背景下干旱对输出变量的异质性因果效应。
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公开(公告)号：CN117435575B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202311221889.1
申请日：2023-09-21
Applicant: 南开大学 , 农业农村部环境保护科研监测所
IPC: G06F16/21 , G06F16/2458 , G06F16/29
Abstract: 本发明涉及一种基于采样点的土壤生态系统多功能性数据库的构建方法，包括以下步骤：收集采样点数据，采样点数据包括样本名称、经纬度、采样时间、总氮含量、总磷含量和铵态氮含量；下载采样点对应年份的土壤属性数据；构建栅格地图，并根据采样点的经纬度信息读取栅格地图中的土壤属性，整合所收集的数据，获得各个采样点的包括总氮含量、总磷含量和铵态氮含量、地上生物量，地下生物量，土壤水含量，土壤有机碳含量和土壤净初级生产力在内的土壤功能指标；对所获得的理，得到土壤生态系统多功能指数；对收集的全球散点数据做反距离加权差值，得到全球的土壤EMF模拟热图，获得全球的土壤生态系统多功能模拟栅格数据。
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公开(公告)号：CN115032051A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210632423.X
申请日：2022-06-07
Applicant: 南开大学
Abstract: 一种测定培养实验中土壤呼吸二氧化碳组分的δ13C值的装置和方法，属于分析测试领域，本方法针对不同的环境媒介中土壤呼吸的CO2通量，利用过量的NaOH溶液对CO2吸附，以Ca2+将CO32‑沉淀。随后将悬浊液冷冻干燥，充分研磨混匀后，用GeovisION同位素比质谱仪系统测定固体粉末中的总碳含量和δ13C值。本发明所述方法适用多类环境中的土壤样本同位素标记研究，且可以将CO2气体转化为固体密封储存，便于集中分析。能够满足复杂环境样本中的同位素检测工作，土壤呼吸中的CO2回收率高，方法简单可靠，具有实际应用价值。
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