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龙图腾网获悉中国热带农业科学院热带作物品种资源研究所申请的专利一种土壤墒情与施肥量关系模型的构建方法及系统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：CN119091984B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202411098917.X，技术领域涉及：G16C20/10；该发明授权一种土壤墒情与施肥量关系模型的构建方法及系统是由魏志远;李玉芳;梁雨设计研发完成，并于2024-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种土壤墒情与施肥量关系模型的构建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种土壤墒情与施肥量关系模型的构建方法及系统，涉及土壤墒情模型构建技术领域，本发明通过构建多元线性回归模型，综合分析土壤颗粒成分占比、环境数据和施肥量之间的关系，精准预测施肥量。采用阶段性施肥与实时监测相结合的方法，精确计算肥料水分渗透比例，并利用环境数据进行动态修正。这种方法有效解决了现有技术中缺乏数据驱动的精准施肥指导的问题，提高了施肥策略的科学性和精准性。最终，优化了肥料资源的利用效率，减少了环境污染，促进了农业生产的可持续发展，实现了精准农业的目标。

本发明授权一种土壤墒情与施肥量关系模型的构建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种土壤墒情与施肥量关系模型的构建方法，其特征在于，具体步骤包括： S1：在不同地质区域分别划分若干组等面积的采样区，采集每个采样区的土壤样本，确定各个采样区中不同种类土壤颗粒的成分占比，再将每个采样区均分为试验区和对照区，并对试验区进行施肥试验； 采用筛分法生成土壤颗粒的成分占比，具体操作步骤为： 采集土壤样本时，分别在试验区和对照区采集等量土壤，混合后作为该采样区的土壤样本，再基于用户设定选用对应的低目筛网和高目筛网，并依次使用低目筛网、高目筛网对土壤样本进行筛分，将低目筛网上的土壤残留标定为大颗粒，高目筛网上的土壤残留标定为中颗粒，通过高目筛网的土壤标定为小颗粒； 分别测量大颗粒、中颗粒、小颗粒的重量，并与土壤样本的总重量进行比较，计算出大颗粒、中颗粒、小颗粒在土壤样本中的成分占比，并分别标定为δ1i、δ2i、δ3i，其中0≤δ1i,δ2i,δ3i≤1，且δ1i+δ2i+δ3i＝1； S2:对每个采样区的环境数据和土壤数据进行采集，基于施肥试验中试验区的施肥量和土壤数据，生成肥料水分的渗透比例，并利用对照区的土壤数据对其进行修正； 生成肥料水分的渗透比例，并利用环境数据对其进行修正的方法为： 将水溶性肥料均分为若干份，阶段性地施加在试验区上，得到试验土壤湿度与阶段时间之间的变化曲线，当试验土壤湿度稳定后进行采样并施加下一份水溶性肥料，反复执行该步骤直至最终稳定下来的试验土壤湿度z表示试验土壤湿度为1.1倍对照土壤湿度时所对应的采样编号，统计施加的水溶性肥料的份数，计算每个试验区对应的肥料水分渗透比例，再取均值计算肥料水分的渗透比例τ，计算方式为： 式中分别表示还未施加水溶性肥料时的试验土壤湿度和对照土壤湿度， 分别表示最终稳定时的试验土壤湿度和对照土壤湿度，z∈j； S3：构建多元线性回归模型，研究土壤颗粒成分占比、环境数据、施肥量与土壤数据之间的关系，将采集到的土壤颗粒成分占比、环境数据、施肥量与土壤数据划分为训练集和验证集，利用训练集对多元线性回归模型进行训练，利用验证集对多元线性回归模型进行验证； 所述多元线性回归模型可以表示为： 式中Mf表示施肥量，k1～k6分别表示与大颗粒占比、中颗粒占比、小颗粒占比、环境温度、环境湿度、施肥量相关的线性参数，将训练集代入多元线性回归模型，拟合生成线性参数k1～k6的值，再将验证集中的大颗粒占比、中颗粒占比、小颗粒占比、环境温度、环境湿度、最终稳定下来的试验土壤湿度代入多元线性回归模型，求解出由多元线性回归模型计算的施肥量，并与验证集中实际的施肥量进行比对，当二者误差小于5％时认为模型优化完成； S4：采集实际播种区域的土壤颗粒成分占比、环境数据、土壤数据，代入多元线性回归模型，计算出对应的施肥量并作为最佳施肥量进行推荐。

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