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龙图腾网获悉兰州大学;甘肃省建筑设计研究院有限公司申请的专利一种城市大气污染实时监测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：CN121276003B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511862338.2，技术领域涉及：G01N33/00；该发明授权一种城市大气污染实时监测方法及系统是由朱荣;王博;蒋友严设计研发完成，并于2025-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种城市大气污染实时监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种城市大气污染实时监测方法及系统。方法包括：通过多源监测设备获取污染物浓度、气象及地理位置数据；采用时空克里金插值和小波阈值去噪进行数据融合，生成高质量城市污染分布初始场；利用编码器‑解码器结构的机器学习模型进行预测，其中编码器为卷积长短时记忆网络，解码器为融合气象因子的动态图卷积网络，生成动态污染态势图；基于风场流线进行污染区域识别，并通过拉格朗日粒子扩散模型反向模拟结合控制变量法精准溯源。实现了污染监测从数据融合、精准预测到定量溯源的全流程优化，显著提升了城市大气污染监管的精准性和时效性。

本发明授权一种城市大气污染实时监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种城市大气污染实时监测方法，其特征在于，包括： 获取目标区域的多源大气污染数据，所述多源大气污染数据包括污染物浓度数据、气象数据以及地理位置数据； 基于所述地理位置数据的时间戳与地理位置信息，采用预设的数据处理规则将所述地理位置数据和所述污染物浓度数据进行时空对齐与融合处理，得到所述目标区域的城市污染分布初始场； 将所述城市污染分布初始场输入至预先训练好的大气污染扩散机器学习模型中，结合所述气象数据，推演未来预设时段内污染物的扩散趋势与浓度变化，生成动态污染态势图； 基于所述动态污染态势图，采用预设的污染区域识别策略识别出浓度异常区域，并根据预设城市地理信息系统中的污染源清单，计算所述浓度异常区域与潜在污染源的空间关联概率，以确定最终的污染源，其中，所述基于所述动态污染态势图，采用预设的污染区域识别策略识别出浓度异常区域包括： 基于所述动态污染态势图，提取未来预设时段内的主导风向和风速信息，构建动态风场流线； 从所述动态污染态势图中识别出所有污染浓度超过第一浓度阈值的网格点，作为潜在异常点集； 对所述潜在异常点集进行基于流场分割的聚类分析：将位于同一条或一组汇聚流线下游的潜在异常点归并为同一个候选区域，并剔除在流线方向上的孤立高点； 计算每个候选区域的污染强度综合指数I，计算公式为：I=平均浓度×区域投影面积×持续超标时数区域质心与最近潜在污染源的欧氏距离； 将所述污染强度综合指数超过第二浓度阈值的候选区域，最终识别为需要进行溯源的浓度异常区域。

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