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申请/专利权人：北京中科三清环境技术有限公司

摘要：本公开涉及一种识别高贡献浓度的热点网格的方法与装置，涉及大气污染来源解析技术领域，包括：将目标区域的气象数据、网格标记文件与不同污染源的污染源排放清单作为空气质量模型的输入参数，得到网格区域的绝对贡献浓度样本；将目标区域的气象数据作为后向轨迹模型的输入参数，得到网格区域的相对贡献浓度样本；根据绝对贡献浓度样本与相对贡献浓度样本，建立目标拟合模型；目标拟合模型用于根据相对贡献浓度预测绝对贡献浓度；将相对贡献浓度输入至目标拟合模型，得到网格区域的绝对贡献浓度。使用本公开提出的识别高贡献浓度的热点网格的方法，可以快速地得到准确的网格区域的网格贡献浓度。

主权项：1.一种识别高贡献浓度的热点网格的方法，其特征在于，包括：将目标区域的气象数据、网格标记文件与不同污染源的污染源排放清单作为空气质量模型的输入参数，得到网格区域的绝对贡献浓度样本；所述网格标记文件用于表示所述目标区域内不同所述网格区域的标识；将所述目标区域的气象数据作为后向轨迹模型的输入参数，得到所述网格区域的相对贡献浓度样本；所述相对贡献浓度样本与所述绝对贡献浓度样本是所述网格区域对所述目标区域的污染物浓度的贡献浓度；根据所述绝对贡献浓度样本与所述相对贡献浓度样本，建立目标拟合模型；所述目标拟合模型用于根据相对贡献浓度预测绝对贡献浓度；将相对贡献浓度输入至所述目标拟合模型，得到网格区域的绝对贡献浓度；其中，所述根据所述绝对贡献浓度样本与所述相对贡献浓度样本，建立目标拟合模型，包括：确定目标天气型下所述网格区域的敏感气象要素，所述敏感气象要素是对所述网格区域的绝对贡献浓度样本的影响满足预设条件的气象要素；根据所述敏感气象要素的气象函数与所述相对贡献浓度样本构建初始拟合模型；将所述气象数据作为所述初始拟合模型的输入参数，得到所述初始拟合模型预测的预测贡献浓度；在所述初始拟合模型预测的预测贡献浓度与所述绝对贡献浓度样本之间的误差不满足收敛条件的情况下，更新所述气象函数，并基于更新后的所述气象函数再次得到所述初始拟合模型预测的预测贡献浓度，直至所述误差满足所述收敛条件；在所述误差满足所述收敛条件的情况下，将所述误差满足所述收敛条件时的初始拟合模型作为所述目标拟合模型。

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