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龙图腾网获悉陕西省环境监测中心站申请的专利沙尘天气落区预报方法和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：CN120085395B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202510560289.0，技术领域涉及：G01W1/10；该发明授权沙尘天气落区预报方法和系统是由王蕾;曹磊;黄艳;和莹;张佳音;罗仪宁;王琼;赵蓓;郭晋君;杨玉珍设计研发完成，并于2025-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本沙尘天气落区预报方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种沙尘天气落区预报方法及系统，该预报方法基于分布式沙尘监测传感器网络系统实现，包括构建由PM10、PM2.5传感器、气象传感器和光学能见度传感器组成的源区监测设备、传输路径监测设备和潜在落区监测设备；通过边缘计算节点实时采集并预处理监测的参数数据，建立沙尘源区‑传输‑落区关联模型，计算沙尘扩散指数和源区活跃度指数；根据关联模型的计算结果，利用改进的时空向量自回归模型预测沙尘传输路径和落区范围，并生成包含落区范围、沙尘强度等级和到达时间的预报产品；本发明能够显著提高沙尘落区预报的准确率和时效性，为沙尘灾害防范提供科学决策支持。

本发明授权沙尘天气落区预报方法和系统在权利要求书中公布了：1.沙尘天气落区预报方法，其特征在于，所述预报方法基于分布式沙尘监测传感器网络系统实现，包括以下步骤： 步骤S1：构建分布式沙尘监测传感器网络系统，所述系统包括由PM10、PM2.5传感器、气象传感器和光学能见度传感器组成的源区监测设备、传输路径监测设备和潜在落区监测设备； 步骤S2：通过边缘计算节点实时采集并预处理监测的参数数据，所述参数数据包括PM10、PM2.5浓度、风速、风向、湿度、气压和能见度参数；综合考虑所述参数数据，建立沙尘源区-传输-落区关联模型，用于计算沙尘扩散指数、沙尘源区活跃度指数； 步骤S3：根据所述关联模型的计算结果，利用改进的时空向量自回归模型预测沙尘传输路径和落区范围，并生成沙尘落区预报产品，所述沙尘落区预报产品包括落区范围、沙尘强度等级和到达时间； 所述根据所述关联模型的计算结果，利用改进的时空向量自回归模型预测沙尘传输路径和落区范围，其中，预测沙尘传输路径为结合SDI指数和DSAI指数，计算传输概率： ，其中，为从源区到落区的传输概率，为历史上从源区到落区的沙尘事件次数，为源区的沙尘事件总次数，为源区的沙尘扩散指数，为所有区域的平均沙尘扩散指数，为源区的沙尘源区活跃度指数，为所有区域的平均沙尘源区活跃度指数； 落区预测点集合基于沙尘特征向量得到，所述沙尘特征向量的计算考虑了SDI指数和实时监测的参数数据，其数学表达式为： ；其中，为位置在时间的沙尘特征向量，包括：SDI指数、PM10浓度和扩散速率，对应的空间位置点，构成落区预测点集合，为落区预测点总数； 为位置在时间的沙尘特征向量；为位置在时间的气象特征向量，包括：风速、风向和湿度；为位置的邻域位置在时间的沙尘特征向量；为位置的空间邻域集合；为时间自回归矩阵，结合提取的局地特征，通过最小二乘法估计得到： ；表示数据集中的最大时间索引；为外生变量影响矩阵，通过最小二乘法估计得到： ；为空间相关矩阵，初始值由传输概率确定，并通过迭代优化更新；为随机误差项；为时间自回归阶数，取值范围为1至3；为外生变量滞后阶数，取值范围为1至2； 空间相关矩阵的初始值表示为：；其中，为从位置到其邻域位置的传输概率； 空间相关矩阵的迭代优化更新方法采用最小二乘法：；其中，为第次迭代的空间相关矩阵，为学习率，取值范围为0.01至0.05，为损失函数，定义为：，其中，为观测到的沙尘特征向量，为模型预测的沙尘特征向量，表示向量的欧几里得范数； 所述沙尘落区预报产品中的落区范围采用概率等值线表示，通过核密度估计方法利用SDI指数计算：；其中，为位置的沙尘影响概率密度，为核函数，采用高斯核函数：，为带宽参数，取值为平均站点间距的1.5倍。

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陕西省环境监测中心站，其通讯地址为：710054 陕西省西安市雁塔区西影路环保大厦；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”。