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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种相对最优空气质量健康指数的构建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：CN117153288B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202311072204.1，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权一种相对最优空气质量健康指数的构建方法是由董光辉;胡立文;曾晓雯;黄文忠;周洋;林力孜;楚楚;张云婷设计研发完成，并于2023-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种相对最优空气质量健康指数的构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种相对最优空气质量健康指数的构建方法，如下：获取所在地区空气污染物及其内载组分数据、当地人群健康结局数据；以伪泊松分布连接函数依次构建空气污染物及其内载组分数据，对应每日平均浓度和每日总人群死亡人数、门诊就诊人数和住院数之间的相关关系；以危害效应最大的滞后下的空气污染物及其组分浓度与健康结局构建多污染物及组分贝叶斯模型；估计多污染物及组分风险系数和权重，计算超额健康风险；建立综合空气质量健康指数，根据当地人群不同健康结局数据，计算反映当地人群不同健康结局数据的健康风险的多种综合空气质量健康指数；通过对多种综合空气质量健康指数进行比较分析，筛选出相对最优空气质量健康指数。

本发明授权一种相对最优空气质量健康指数的构建方法在权利要求书中公布了：1.一种相对最优空气质量健康指数的构建方法，其特征在于：所述的方法步骤如下： S1：获取所在地区空气污染物及其内载组分数据、当地人群健康结局数据；所述空气污染物包括颗粒物、SO2、NO2、CO、O3；颗粒物对应的内载组分数据包括黑碳、有机物、硫酸盐、硝酸盐、铵盐； S2：通过准似然法调整当地人群健康结局数据过度分散的问题，以伪泊松分布连接函数依次构建空气污染物及其内载组分数据，对应每日平均浓度和每日总人群的死亡人数、门诊就诊人数和住院数之间的相关关系，即单污染物时间序列模型分析； S3：基于单污染物时间序列模型的分析结果，以危害效应最大的滞后下的空气污染物浓度与健康结局构建多污染物及组分贝叶斯模型； 所述多污染物及组分贝叶斯模型的公式表达式如下： 其中，EYt为第t天死亡人数Yt、或住院人数Yt、或门诊人数Yt的期望，表示第t天；为空气污染物及其内载组分混合物的总体效应值；Xi表示除颗粒物以外的第i个空气污染物，其中i=1,…,p，p表示除颗粒物以外的其他空气污染物的总数；Wi表示除颗粒物以外的第i个空气污染物的系数；xj表示某种颗粒物的第j个内载组分，其中j=1,…,c，c表示内载组分的总数；表示某种颗粒物的内载组分的系数；ε为颗粒物内载组分与颗粒物浓度的残差，用于纳入颗粒物中残余的难以测量或未测量组分对于健康的影响；则为各组分残差的系数；confounders为多种空气污染物及其内载组分对于健康影响的因素；为截距； S4：根据S3所述多污染物及组分贝叶斯模型，估计多污染物及组分风险系数和权重，进一步计算其综合带来的超额健康风险ERt； S5：基于多污染物及组分贝叶斯模型和其超额健康风险ERt，建立综合空气质量健康指数C-AQHI， S6：根据当地人群不同健康结局数据，分别计算反映当地人群不同健康结局数据的健康风险的多种综合空气质量健康指数C-AQHI； S7：通过对多种综合空气质量健康指数C-AQHI进行比较分析，筛选出相对最优空气质量健康指数。

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