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龙图腾网获悉南开大学申请的专利基于机器学习算法的空气质量管理成效评估方法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：CN120105362B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510164102.5，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权基于机器学习算法的空气质量管理成效评估方法是由戴启立;张裕芬;冯银厂设计研发完成，并于2025-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习算法的空气质量管理成效评估方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于机器学习算法的空气质量管理成效评估方法，包括：S1，获取污染物本地源排放强度指征变量；S2，构建污染物机器学习模型，将污染物气象标准化浓度作为本地污染排放强度的指示变量，纳入机器学习训练污染物回归预测模型；评估污染排放变化和气象条件对环境浓度变化的贡献，确定拟评估时段的污染物浓度变化的基准参考时段，利用步骤S2构建的污染物机器学习模型，基于控制变量法进行不同排放和气象情景下的污染物浓度模拟，得到污染物在待评估年份排放强度在基准参考年份气象条件下的环境浓度，将预测的环境浓度与评估年份实际监测浓度的差值作为贡献，获得在拟评估年份相较于基准年份由污染减排导致的污染物浓度变化的量化评估。

本发明授权基于机器学习算法的空气质量管理成效评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习算法的空气质量管理成效评估方法，其特征在于：包括如下步骤： S1，获取污染物本地源排放强度指征变量，包括： S101，准备模型训练数据集，收集、选取目标区域两年内逐小时监测的SO2、NO2、CO、O3、PM10、PM2.5六项空气污染物浓度时序数据及环境气象参数、时间趋势变量数据，所述时间趋势变量用以表征具有周期性变化的污染排放或大气理化过程； S102，训练预测模型，针对选定某空气污染物，对所研究的时刻t，利用回归算法对污染物浓度与环境气象参数和时间趋势性变量进行建模，以完整两个自然年的全部小时数据集训练一个污染物预测模型，比较模型预测的污染物浓度与实际监测浓度的一致性和差异，计算相关系数和均方根误差，用以评估模型拟合效果； 其中是模型残差项，对任一时刻t，模型预测的污染物浓度为，则有： ；； 式中表示建模的环境气象参数；表示时间趋势变量；T表示地面温度，RH表示相对湿度，WS表示风速，WD表示风向、SP表示气压、SSR表示辐射强度、BLH表示混合层高度、TCC表示总云量、Prep表示降水量，Aircluster表示轨迹类别，Airlength表示轨迹长度；Hour表示每日的小时时序，Day-of-Week表示每星期的周天数，Day-of-Year表示阳历日期中的天数，LunarDay表示农历日的天数，Unixtime表示时间戳； S103，气象标准化处理，将随时序变化的气象条件对污染物浓度的干扰通过标准化到平均气象条件下，利用已训练的随机森林污染物预测模型f，对t时刻的污染物，预测污染物在随机选取的N组历史气象条件下的浓度，取污染物预测浓度的代数平均值，即t时刻污染物的气象标准化浓度为： 式中，k为选取的固定N组历史气象数据的第k个样本，为选取的固定N组的第k个历史气象数据下的模型预测的污染物浓度； S2，构建污染物机器学习模型，将污染物气象标准化浓度作为本地污染排放强度的指示变量，纳入机器学习训练污染物回归预测模型，包括： S201，准备模型训练数据集，目标区域两年内逐小时监测的SO2、NO2、CO、O3、PM10、PM2.5六项空气污染物浓度时序数据及环境气象参数、时间趋势性变量数据； S202，训练预测模型，对选定某空气污染物，利用回归算法对污染物浓度与环境气象参数和气象标准化浓度进行建模，是模型残差项，以完整两个自然年的全部小时数据集重新训练一个污染物预测模型，对任一时刻t，模型预测的污染物浓度为： ；； 式中表示建模的环境气象参数，T表示地面温度，RH表示相对湿度，WS表示风速，WD表示风向、SP表示气压、SSR表示辐射强度、BLH表示混合层高度、TCC表示总云量、Prep表示降水量，Aircluster表示轨迹类别，Airlength表示轨迹长度； S3，评估污染排放变化和气象条件对环境浓度变化的贡献，确定拟评估时段的污染物浓度变化的基准参考时段，利用步骤S2构建的污染物机器学习模型，基于控制变量法进行不同排放和气象情景下的污染物浓度模拟，得到污染物在待评估年份排放强度在基准参考年份气象条件下的环境浓度，将预测的环境浓度与评估年份实际监测浓度的差值作为贡献，获得在拟评估年份相较于基准年份由污染减排导致的污染物浓度变化的量化评估。

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