南京大学江奕轩获国家专利权
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龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种基于日尺度硝酸盐湿沉降云下/云中清除反演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：CN120450092B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510927622.7，技术领域涉及：G06N20/20；该发明授权一种基于日尺度硝酸盐湿沉降云下/云中清除反演方法是由江奕轩;张秀英;张刘臻设计研发完成，并于2025-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于日尺度硝酸盐湿沉降云下/云中清除反演方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于日尺度硝酸盐湿沉降云下云中清除反演方法，属于遥感大气环境应用学领域，基于卫星数据结合后向轨迹模型，计算降水事件前云中污染物浓度参数以量化远程污染输送效应；基于卫星观测、地面观测等多源数据构建随机森林机器学习模型，集成气象因子、污染物浓度参数、云属性参数、社会经济因子及地形因子等进行日尺度沉降估算；采用交叉验证优化模型并通过偏差校正提升空间泛化能力；解析各因子贡献，并输出日尺度湿沉降通量网格化数据。本发明采用上述的一种基于日尺度硝酸盐湿沉降云下云中清除反演方法，首次实现日分辨率湿沉降估算，精准捕捉夏季强降水事件的短期沉降动态，并量化云中清除效应对清洁区域的贡献。
本发明授权一种基于日尺度硝酸盐湿沉降云下/云中清除反演方法在权利要求书中公布了：1.一种基于日尺度硝酸盐湿沉降云下云中清除反演方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取并预处理OMINO2柱浓度、MODIS云属性、气象数据、社会经济数据、地形数据，得到分辨率统一的输入因子的栅格数据集； 获取逐次降水事件的地面监测网络的NO3 -湿沉降数据； 利用HYSPLIT后向轨迹模型计算云中清除参数，并结合OMINO2柱浓度数据构建云下清除参数，分析云中清除参数和云下清除参数得到污染物浓度参数； 将污染物浓度参数和云属性、气象数据、社会经济数据、地形数据组合为特征因子数据集，利用特征因子数据集和NO3 -湿沉降数据构建最优随机森林估算模型； 通过Z-score方法校正系统偏差，得到最终的最优随机森林估算模型； 应用SHAP值解析因子贡献，输出各因子在不同区域的贡献程度； 将输入因子栅格数据集输入到最终的最优随机森林估算模型估算日尺度的NO3 -湿沉降网格数据。
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