买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉南京创蓝科技有限公司;广西壮族自治区生态环境监测中心申请的专利一种基于多源数据耦合的空气质量预测和污染溯源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：CN121075474B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511624439.6，技术领域涉及：G16C20/20；该发明授权一种基于多源数据耦合的空气质量预测和污染溯源方法是由葛鹏;潘润西;周德荣设计研发完成，并于2025-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源数据耦合的空气质量预测和污染溯源方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据溯源技术领域，揭露了一种基于多源数据耦合的空气质量预测和污染溯源方法及系统，所述方法包括：对预获取的气象数据、污染源数据、排放源数据和地形地貌数据进行数据标准化处理，生成空气质量标准化数据，基于预设的大气化学模型对空气质量标准化数据进行污染物分布模拟，进而对当前监测大气环境进行污染浓度预测，得到的污染预测结果，对比预设的污染浓度阈值，并进行复核，以得到最终高污染预警信号，对污染预测结果和空气质量标准化数据进行精细化排放分析，得到污染排放数据，采用路径优化算法对所述空气质量标准化数据进行污染溯源，以得到污染源位置，本发明可以提高一种基于多源数据耦合的空气质量预测和污染溯源的准确性。

本发明授权一种基于多源数据耦合的空气质量预测和污染溯源方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据耦合的空气质量预测和污染溯源方法，其特征在于，所述方法包括： S1，对预获取的气象数据、污染源数据、排放源数据和地形地貌数据进行数据标准化处理，以生成空气质量标准化数据； 所述对预获取的气象数据、污染源数据、排放源数据和地形地貌数据进行数据标准化处理，以生成空气质量标准化数据，包括： 构建包含预获取的气象数据、污染源数据、排放源数据和地形地貌数据的原始数据集； 对所述原始数据集进行可信度评估以得到可信度评分； 基于所述可信度评分计算动态融合权重； 基于所述动态融合权重对所述原始数据集进行加权融合，以得到空气质量标准化数据； S2，基于预设的大气化学模型，对所述空气质量标准化数据进行污染物分布模拟，生成包含各项元素的含量和浓度化学分析结果的污染物分布数据； 所述对所述原始数据集进行可信度评估以得到可信度评分，包括： 基于所述原始数据集，构建包含用电量－排污量耦合校验规则的可信度评分模型，其中，所述可信度评分模型采用的数学公式如下： 式中，为原始数据集中第个原始数据向量的初始可信度分数，为原始数据集中第个原始数据向量的数据采集设备校准记录评分，为原始数据集中第个原始数据向量的历史数据波动性评分，为原始数据集中第个原始数据向量的空间一致性评分，、及分别为校准记录权重系数、波动性权重系数及空间一致性权重系数； 采用所述用电量－排污量耦合校验规则对所述初始可信度分数进行校验，以得到可信度评分，其中，所述用电量－排污量耦合校验规则的具体校验规则如下： 通过计算当前用电量与历史用电量均值的比值，得到用电量变化率； 通过计算当前排污量与历史排污量均值的比值，得到排污量变化率； 当所述用电量变化率大于预设的用电量变化阈值，且所述排污量变化率小于预设的排污量变化阈值时，对所述初始可信度分数添加降级因子，对所述初始可信度分数进行降级惩罚，以得到可信度评分； 当所述用电量变化率小于等于预设的用电量变化阈值，且所述排污量变化率大于预设的排污量变化阈值时，所述初始可信度分数即为可信度评分； S3，基于所述污染物分布数据对当前监测大气环境进行污染浓度预测，生成所述当前监测大气环境的污染预测结果； S4，基于预设的污染浓度阈值，过滤所述污染预测结果中的异常值，以得到初始高污染预警信号，对所述初始高污染预警信号进行可信度复核，以得到最终高污染预警信号； S5，对所述污染预测结果和所述空气质量标准化数据进行精细化排放分析，以得到污染排放数据； S6，基于所述最终高污染预警信号和所述污染排放数据，采用路径优化算法对所述空气质量标准化数据进行污染溯源，以得到所述当前监测大气环境的污染源位置。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京创蓝科技有限公司;广西壮族自治区生态环境监测中心，其通讯地址为：211135 江苏省南京市麒麟科技创新园智汇路300号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。