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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种基于多源异构的大气污染物预警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：CN121633411B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610157703.8，技术领域涉及：G01N33/00；该发明授权一种基于多源异构的大气污染物预警方法是由陈晓红;李威;胡东滨;刘晓亮;丁相江设计研发完成，并于2026-02-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源异构的大气污染物预警方法在说明书摘要公布了：本发明实施例中提供了一种基于多源异构的大气污染物预警方法，属于数据处理技术领域，具体包括：步骤1，多源异构数据加密接入与传输；步骤2，数据质量控制与缺测处理；步骤3，时空对齐与尺度变换；步骤4，特征工程与变量构造；步骤5，融合建模与污染物预测；步骤6，动态阈值与风险评分；步骤7，在线学习与漂移检测；步骤8，不确定性评估与可解释性输出；步骤9，预警发布与闭环迭代。通过本发明的方案，提高了响应能力和预警精准。

本发明授权一种基于多源异构的大气污染物预警方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源异构的大气污染物预警方法，其特征在于，包括： 步骤1，多源异构数据加密接入与传输：接入地面空气质量监测站、遥感卫星、区域气象站及污染源排放清单的多源数据，采用加密算法对传输数据全程加密，并基于优化的传输协议进行传输，同时根据数据重要性与使用频率自动选择存储介质； 步骤2，数据质量控制与缺测处理：对经加密传输后的多源数据执行异常值剔除与缺测值补全，其中，异常值剔除采用统计原则，缺测值补全采用滑动窗口卡尔曼滤波算法； 步骤3，时空对齐与尺度变换：将经质量控制后的数据统一至预设空间分辨率的网格载体与预设时间步长的时间载体，其中空间尺度变换采用插值算法； 步骤4，特征工程与变量构造：基于时空对齐后的数据构造多维度特征，并将其融合为特征矩阵，通过方差阈值法剔除其中的冗余特征，其中，所述多维度特征包括时间特征、空间特征、气象特征和排放特征，时间特征包含前24小时浓度序列与时间衰减因子，空间特征包含相邻网格浓度差与区域排放强度均值，气象特征包含风向三角函数与风速-扩散系数，排放特征包含排放-时间匹配因子； 步骤5，融合建模与污染物预测：构建时空图卷积网络作为融合模型，以特征矩阵为输入构建空间图，通过空间卷积与时间卷积处理，输出未来预设时段的小时级污染物浓度预测值； 步骤6，动态阈值与风险评分：基于国家空气质量标准确定基准阈值，并采用熵权法动态调整预警阈值，根据预测浓度与动态阈值的偏差计算风险评分，以映射至对应的预警等级； 步骤7，在线学习与漂移检测：采用分布散度检测方法检测数据分布漂移，当检测到漂移时触发在线学习，以微调融合模型的参数； 步骤8，不确定性评估与可解释性输出：通过采样方法评估预测不确定性，并采用特征归因分析方法识别污染核心驱动因子，输出不确定性等级与驱动因子贡献热力图； 步骤9，预警发布与闭环迭代：基于风险评分与可解释性输出结果分级发布预警，收集预警后的实际监测数据与反馈数据，并按不同周期分别优化数据层、预警层及模型层参数，形成预警闭环。

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