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优化碳信用组合是气候减缓的关键挑战，尤其在巴西塞拉多等高生物多样性生态区。该研究探索了量子近似优化算法（QAOA）结合零噪声外推技术（ZNE）在多目标国土规划问题中的实际应用。研究人员建立了一个包含88个变量的组合优化模型，涉及碳封存、生物多样性连通性和社会影响指标，并在中等规模IBM量子硬件（ibm_torino和ibm_fez）上执行。七次独立硬件运行结果表明，QAOA+ZNE工作流程始终优于经典贪心算法基线。该量子方法获得的平均组合得分为58.47±6.98，较经典启发式算法（44.42）提升31.6%，具有高度统计显著性（p=0.0009）和大效应量（Cohen's d=2.01）。其中ZNE技术外推的是组合目标的期望值，而非离散的无噪声组合解。间隔13天后的验证实验证实了该方法对硬件校准漂移的时间稳定性。这些发现确立了环境科学领域的实证量子效用，表明当前NISQ时代设备结合严格误差抑制后，能识别短视经典方法忽略的复杂国土协同效应。该工作流程为高精度环境保护政策提供了可扩展的方法学模板。