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龙图腾网获悉陕西科技大学申请的专利一种用于大气污染防治的空气质量预测管理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：CN120277346B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510737371.6，技术领域涉及：G06F18/15；该发明授权一种用于大气污染防治的空气质量预测管理方法及系统是由李小飞;李昂;高飞设计研发完成，并于2025-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于大气污染防治的空气质量预测管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种用于大气污染防治的空气质量预测管理方法及系统，涉及环境监测技术领域；方法主要包括：根据目标城市和相邻城市的工业排放数据、交通排放数据、实时污染物浓度监测数据，分别计算目标城市和相邻城市的空气质量预测数据；通过目标城市及其相邻城市的气象预测数据、地理信息数据，以及相邻城市的空气质量预测数据，对目标城市的空气质量预测数据进行更新得到目标城市的最终空气质量预测数据；确定目标城市的最终空气质量预测数据是否大于预置异常值；若大于预置异常值根据最终空气质量预测数据产生的原因，管理控制目标城市或其相邻城市的工业排放、交通排放。

本发明授权一种用于大气污染防治的空气质量预测管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于大气污染防治的空气质量预测管理方法，其特征在于，方法包括： S101，获取目标城市及其相邻城市的气象预测数据、工业排放数据、交通排放数据、地理信息数据、实时污染物浓度监测数据； S102，根据目标城市和相邻城市的工业排放数据、交通排放数据、实时污染物浓度监测数据，分别计算目标城市和相邻城市的空气质量预测数据； S103，通过目标城市及其相邻城市的气象预测数据、地理信息数据，以及相邻城市的空气质量预测数据，对目标城市的空气质量预测数据进行更新得到目标城市的最终空气质量预测数据； S104，确定目标城市的最终空气质量预测数据是否大于预置异常值； S105，若大于预置异常值，则确定最终空气质量预测数据产生的原因； S106，根据最终空气质量预测数据产生的原因，管理控制目标城市或其相邻城市的工业排放、交通排放； S103包括： S1031，通过目标城市及其相邻城市的地理信息数据计算静态衰减值；通过目标城市及其相邻城市的气象预测数据计算风向修正值、风速修正值； 通过目标城市及其相邻城市的气象预测数据计算风向修正值、风速修正值之前，方法还包括：获取目标城市的历史气象数据，并对历史气象数据进行小波变换提取季风周期；确定每个季风周期中的季风主导风向、季风平均风速；对所有长度的季风周期中的季风主导风向、季风平均风速分别进行加权计算更新季风主导风向、季风平均风速；通过更新的季风主导风向、季风平均风速以及目标城市及其相邻城市的气象预测数据计算风向修正值、风速修正值； S1032，根据静态衰减值、风向修正值、风速修正值计算目标城市及其相邻城市之间的城市污染权重值；其中，将静态衰减值、风向修正值、风速修正值的乘积结果，确定为目标城市及其相邻城市之间的城市污染权重值； S1033，通过城市污染权重值、目标城市及其相邻城市的空气质量预测数据、气象预测数据，对目标城市的空气质量预测数据进行更新得到目标城市的最终空气质量预测数据；其中包括：将城市污染权重值、目标城市及其相邻城市的空气质量预测数据、气象预测数据转换为特征向量矩阵；将特征向量矩阵输入到时间空间卷积模型，得到目标城市的最终空气质量预测数据； 时间空间卷积模型处理城市间传输关系，时间空间卷积模型损失函数由预测误差损失和物理约束损失构成；时间空间卷积模型处理城市间传输关系，每层传播公式： 其中，为激活函数，为根据城市污染权重值确定的动态邻接矩阵，每小时更新一次；为目标城市及其相邻城市的空气质量预测数据、气象预测数据转换的特征向量矩阵，为可训练权重矩阵； 损失函数，当两个损失值的加权值小于预定数值时，完成对时间空间卷积模型的训练，其中预测误差损失的计算公式为： ； ； 其中，为模型对城市𝑖在𝑡+1时刻的预测浓度，为城市𝑖在𝑡+1时刻的真实监测浓度；为浓度变化量，表示污染物在时间上的累积或消散，传输量为城市间净输入输出量，其通过公式计算得出； 将特征向量矩阵输入到时间空间卷积模型，得到目标城市的最终空气质量预测数据之后，方法还包括：获取目标城市的昼夜扩散指数；根据目标城市的昼夜扩散指数对目标城市的最终空气质量预测数据进行更新； 其中，获取目标城市的昼夜扩散指数，包括：获取目标城市的白天扩散系数和夜间扩散系数；计算目标城市的白天扩散系数和夜间扩散系数的比值得到初始昼夜扩散指数；根据目标城市的绿化覆盖率和目标城市的初始昼夜扩散指数计算得到目标城市的昼夜扩散指数。

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