El stock de carbono (CS) es un indicador importante de la estructura y función de los ecosistemas forestales, y desempeña un papel importante en la mitigación del cambio climático, el mantenimiento del equilibrio del sistema ecológico, la promoción del comercio de carbono y otros valores socioeconómicos y ecológicos. L. es una especie de alto valor económico y ecológico, y su excelente composición nutricional, fuerte tolerancia a la sequía, características de producción sostenible y promoción de la agrodiversidad lo hacen importante para garantizar la seguridad alimentaria. Estimar con precisión el CS de L. ofrece una referencia fiable para su cría artificial y predicción de rendimiento. En primer lugar, se construyó un modelo de estimación independiente de CS de L., mientras que se construyó un modelo de compatibilidad de CS unitario y binario de L. utilizando error métrico no lineal. En segundo lugar, en el sistema de modelo de compatibilidad de CS, se construyó el modelo de CS total de L. mediante el método de Regresión No Lineal Aparentemente No Relacionada Logarítmica (LNSUR) con y como variables independientes. Los resultados muestran: (1) El modelo independiente de CS de la parte aérea (AGCS) fue ( = 0.909), y el modelo independiente de CS de la parte subterránea (BGCS) fue ( = 0.686). El modelo de compatibilidad de AGCS aborda eficazmente el problema de que las sumas de componentes no igualan el total, manteniendo un bajo (1.918); (2) El modelo LNSUR mejoró significativamente la precisión del modelo de BGCS ( = 0.787), y el CS total estimado también tuvo un menor (0.241~0.418); (3) El CS de toda la planta de L. en 15 parcelas de muestra se estimó utilizando el modelo independiente de CS y el modelo LNSUR con un de 0.964. Este estudio es el primer intento de construir un modelo de estimación de CS para L., que proporciona una base científica y tecnológica para el monitoreo de sus indicadores de valor económico y ecológico, como el rendimiento y la capacidad de sumidero de carbono.