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龙图腾网获悉南京科略环境科技有限责任公司申请的专利一种量化烟花爆竹对细颗粒物水平影响的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：CN119993307B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202510025306.0，技术领域涉及：G16C20/20；该发明授权一种量化烟花爆竹对细颗粒物水平影响的方法是由刘静达;蒋陈;孙璐航;方文圣设计研发完成，并于2025-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种量化烟花爆竹对细颗粒物水平影响的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了大气污染物评估技术领域的一种量化烟花爆竹对细颗粒物水平影响的方法，包括获取本地的气象因子和本地的PM2.5浓度数据；将所述气象因子和PM2.5浓度数据处理为训练集和验证集；根据训练集建立关于气象因子和PM2.5浓度数据的XGBoost模型。本发明通过本地的气象因子和本地的PM2.5浓度数据处理成的训练集训练出XGBoost模型，在XGBoost模型训练完成后，在需要计算燃放烟花爆竹对PM2.5浓度影响贡献量时，在输入气象因子相关的数据后，即可模拟计算出PM2.5浓度重构值数据，再将实际监测的PM2.5浓度数据与PM2.5浓度重构值数据做差，即可直接得出燃放烟花爆竹对PM2.5浓度影响贡献量的数值，该方法可以直接量化PM2.5浓度重构值数据，计算结果快速，效率高。

本发明授权一种量化烟花爆竹对细颗粒物水平影响的方法在权利要求书中公布了：1.一种量化烟花爆竹对细颗粒物水平影响的方法，其特征在于，包括： 获取本地的气象因子和本地的PM2.5浓度数据； 将所述气象因子和PM2.5浓度数据处理为训练集和验证集包括： 所述本地的气象因子和本地的PM2.5浓度数据中抽取部分为训练集；所述本地的气象因子和本地的PM2.5浓度数据中剩余部分为验证集；所述训练集为不燃放烟花爆竹时段监测的对应数据；所述验证集包含燃放烟花爆竹时段监测的对应数据； 根据训练集建立关于气象因子和PM2.5浓度数据的XGBoost模型； 所述验证集中的气象因子输入XGBoost模型，所述XGBoost模型根据验证集中的气象因子输出PM2.5浓度重构值数据，其中，PM2.5浓度重构值数据为XGBoost模型模拟未燃放烟花爆竹时的数据； 将所述验证集中的PM2.5浓度数据与PM2.5浓度重构值数据作差，得出量化浓度差值，以直观量化燃放烟花爆竹后对PM2.5浓度的影响，获取PM2.5CO比值法计算出非燃放时段的PM2.5浓度数据和CO浓度数据，计算出两者之间的比值，将该比值乘以燃放时段的CO浓度数据，得到燃放时段的PM2.5回归数据，将燃放时段的PM2.5浓度实测数据减去PM2.5回归数据，得出比值浓度差值，以得到烟花爆竹燃放对PM2.5的影响；将量化浓度差值与比值浓度差值做比对。

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