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龙图腾网获悉北京大学;中国公路工程咨询集团有限公司;中咨数据有限公司申请的专利观测与模拟集成的城市CO2排放羽流监测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：CN119830731B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411896688.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权观测与模拟集成的城市CO2排放羽流监测方法及系统是由绳梦雅;侯芸;曾招城;张蕴灵;郑英君;刘尚义;华健聪;张鹏;胡林;赵爽设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本观测与模拟集成的城市CO2排放羽流监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于温室气体排放监测技术领域，公开了观测与模拟集成的城市CO2排放羽流监测方法及系统。该方法包括：多源数据收集和预处理；基于机器学习和多源卫星观测的大气CO2柱浓度XCO2预测模型构建；利用大气传输模型的人为CO2浓度长期模拟；模拟出每小时的人为CO2浓度数据；基于最优估计的人为CO2排放估算模型及结果验证。本发明案自动化程度高，能够在多源数据融合和模型模拟的基础上自动识别排放羽流，减少了人工干预的需求，提高了监测效率，适用于大规模城市排放源监测和管理。

本发明授权观测与模拟集成的城市CO2排放羽流监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.观测与模拟集成的城市CO2排放羽流监测方法，其特征在于，该方法包括： S1，多源数据收集和预处理； S2，构建基于机器学习和多源卫星观测的XCO2预测模型； S3，利用大气传输模型的人为CO2浓度模拟结果，模拟出每小时的人为CO2浓度数据； S4，验证基于最优估计的人为CO2排放估算模型及结果； 在步骤S2中，构建基于机器学习和多源卫星观测的XCO2预测模型，包括： S201，利用XCO2，st数据作为目标变量，基于机器学习算法构建XCO2预测模型；利用多源数据，包括CO、NO2、植被指数NDVI、降水量PRE、地表太阳辐射SSR、地表气压SurfP、气温TEM、10米高度的东西风速U10和南北风速V10、月值时间标签作为预测变量，对每个格网gi、每个月份ti组成的数据样本进行训练；XCO2预测模型表达式为： 式中，XCO2，st[gi，ti]为格网gi、月份ti对应的XCO2,st值，CO[gi，ti]为格网gi、月份ti对应的CO浓度值，NO2[gi，ti]为格网gi、月份ti对应的NO2浓度值，NDVI[gi，ti]为格网gi、月份ti对应的植被指数，PRES[gi，ti]为格网gi、月份ti对应的降水量，SSR[gi，ti]为格网gi、月份ti对应的地表太阳辐射值，SurfP[gi，ti]为格网gi、月份ti对应的地表气压值，TEM[gi，ti]为格网gi、月份ti对应的气温值，U10[gi，ti]和U10[gi，ti]分别为格网gi、月份ti对应的10米高度东西风速、南北风速，ti为月份，gi为格网； S202，通过十折交叉验证、特征重要性分析、地面观测对比方法对重构的XCO2时空连续数据集进行验证和精度评价。

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