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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利高时空分辨率下的PM2.5和臭氧混合污染的预测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：CN116679356B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202310580664.9，技术领域涉及：G01W1/10；该发明授权高时空分辨率下的PM2.5和臭氧混合污染的预测方法是由宾娟;李晓东设计研发完成，并于2023-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本高时空分辨率下的PM2.5和臭氧混合污染的预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种高时空分辨率下的PM2.5和臭氧混合污染的预测方法，包括以下步骤：先以历史的空气质量数据为因变量，与历史的空气质量数据对应的驱动因子数据为自变量，获得最优的PM2.52.5和臭氧的浓度预测模型，然后以六边形网格作为预测单元提取对应的显著相关的驱动因子，输入到PM2.52.5和臭氧的浓度预测模型中，获得高时空分辨率下的PM2.52.5和臭氧浓度空间分布预测图，最后将它们在空间上相交，得到PM2.52.5和臭氧的混合污染预测图。本发明预测方法，具有适用性好、可靠性好等优点，能够准确预测PM2.52.5和臭氧混合污染情况，对于大气中PM2.52.5和臭氧的防治具有重要的指导意义，使用价值高，应用前景好。

本发明授权高时空分辨率下的PM2.5和臭氧混合污染的预测方法在权利要求书中公布了：1.一种高时空分辨率下的PM2.5和臭氧混合污染的预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集待预测区域历史的空气质量数据和与所述历史的空气质量数据对应的驱动因子数据；所述历史的空气质量数据包括待预测区域监测站点历史上每小时测定的PM2.5和臭氧的浓度数据；所述驱动因子数据包括坐标、气象因素、遥感因素、人口密度、土地覆盖率、道路密度和景观指数； S2、将待预测区域监测站点历史上每小时测定的PM2.5和臭氧的浓度数据转换成年平均值、季度平均值、周末平均值、工作日平均值和特殊日平均值，与所述驱动因子数据中的相关因子分别构建不同时间段对应的PM2.5和臭氧的LUR模型、PM2.5和臭氧的改进型RF模型； S3、对步骤S2中得到的不同时间段对应的PM2.5和臭氧的LUR模型、PM2.5和臭氧的改进型RF模型分别进行验证，筛选出决定系数R2最大且均方根误差RMSE最低的LUR模型或RF模型作为PM2.5和臭氧的浓度预测模型； S4、将待预测区域划分成若干个六边形网格，以六边形网格作为预测单元； S5、从各个六边形网格区域内提取与所述PM2.5和臭氧的浓度预测模型中对应的显著相关的驱动因子； S6、将各个六边形网格区域内的与所述PM2.5和臭氧浓度显著相关的驱动因子分别输入到所述PM2.5和臭氧的浓度预测模型中，获得各个六边形网格区域对应的PM2.5和臭氧的浓度，得到高时空分辨率下的PM2.5浓度空间分布预测图和臭氧浓度空间分布预测图； S7、将高时空分辨率下的PM2.5浓度空间分布预测图和臭氧浓度空间分布预测图在空间上相交，得到待预测区域内的PM2.5和臭氧的混合污染预测图。

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