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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于三分支EMA-CKAN和生态约束的森林NEP模拟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：CN120930505B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202511430838.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于三分支EMA-CKAN和生态约束的森林NEP模拟方法及系统是由王博;张昊伟;阎志军;盛庆红;何俊超;刘宇;欧作斌;陶俊峰设计研发完成，并于2025-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于三分支EMA-CKAN和生态约束的森林NEP模拟方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于三分支EMA‑CKAN和生态约束的森林NEP模拟方法及系统，构建三分支EMA‑CKAN网络，包括三条并行EMA‑CKAN子网，把森林碳通量分解为顶部冠层总初级生产力、底部冠层总初级生产力与生态呼吸三个子问题分别建模，既保留各过程的物理独立性又能通过共享表征与耦合机制实现相互制约，在每个子网的前两层三维CKAN之后嵌入EMA多尺度注意力机制，之后再堆叠两层三维CKAN，对经注意力增强的特征进行更深层次的语义提取与融合；并基于生态约束函数在网络内部以可微分的形式合成NEP，使模型在追求统计拟合的同时受到物理一致性的约束，协同改善了训练稳定性、抗噪性与物理可解释性。

本发明授权一种基于三分支EMA-CKAN和生态约束的森林NEP模拟方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于三分支EMA-CKAN和生态约束的森林NEP模拟方法，其特征在于，包括： 构建三分支EMA-CKAN网络，包括三条并行EMA-CKAN子网，把森林碳通量分解为顶部冠层总初级生产力GPP、底部冠层总初级生产力GPP与生态呼吸Re三个子问题分别建模，并基于生态约束函数在网络内部以可微分的形式合成NEP，所述生态约束函数为： ； 其中，为NEP预测偏差，为质量约束，为能量约束，为温度约束，为总体权重，取值为0-0.2之间，权重、、均为非负数，且++=1； 以及 在每个子网的前两层三维CKAN之后嵌入EMA多尺度注意力机制，并在EMA多尺度注意力机制之后堆叠两层三维CKAN，用于对经注意力增强的特征进行更深层次的语义提取与融合； 优化所述构建三分支EMA-CKAN网络，包括： 构建数据集，包括需要的森林类型通量站点原位测量数据、相应站点10km范围内面域遥感数据、气象数据和土壤数据； 将数据集划分为训练数据集、测试数据集和验证数据集； 以遥感数据、气象数据和土壤数据为三分支EMA-CKAN网络的输入，学习顶部冠层与底部冠层总初级生产力、生态呼吸Re和遥感数据、气象数据和土壤数据相关关系，将物理模型参数标定过程转化为端到端的神经网络训练任务，计算生态约束函数，循环训练多次直到三分支EMA-CKAN网络的验证数据集精度收敛； 使用决定系数、均方根误差指标检查三分支EMA-CKAN网络对训练样本拟合性能，获得最优的三分支EMA-CKAN网络； 在划分数据集之前，对数据集进行预处理，包括： 计算站点上森林顶部冠层、底部冠层截留的光合有效辐射； ； ； 为顶部冠层光合有效辐射，为底部冠层光合有效辐射；为地表反照率；为冠层下方的散射光合有效辐射；为冠层内部辐射散射项；为叶倾角；为太阳天顶角；和分别为入射太阳辐射的漫散射和直射分量，由入射太阳辐射与晴空指数估算；为顶部冠层叶面积指数，为底部冠层叶面积指数；为植被聚集度指数，取决于森林类型； 将站点公开的day尺度通量数据叠加到8-day尺度上，同时删除了部分异常数据，包括参量观测空缺、不符合作物生长模式、观测数值异常； 将域遥感数据、气象数据和土壤数据通过双线性插值的方法，重采样为500m； 遥感数据、气象数据和土壤数据使用三次样条插值改变时间分辨率，使其与通量数据的8-day对齐； 处理后的8-day尺度遥感数据、气象数据和土壤数据同8-day尺度的通量数据进行组合，使得时间对齐；按照6：2：2的比例划分为训练集、验证集和测试集；且每一个站点数据在训练集、验证集和测试集出现2个月以上。

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