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申请/专利权人：中科三清科技有限公司;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量的网格的方法、装置与存储介质，涉及大气污染治理技术领域。包括：针对多个网格区域中的任一网格区域，将网格区域的网格排放量输入至目标预报模型，得到网格区域的网格贡献量；目标预报模型是采用训练样本集对初始预报模型进行训练后得到；训练样本集包括第一训练样本与第二训练样本，第一训练样本包括网格区域的第一排放量样本与第一贡献量样本，第二训练样本包括网格区域的第二排放量样本与第二贡献量样本；第一排放量样本与第二排放量样本不同；从多个网格区域中，筛选出网格贡献量位于前M个的目标网格区域。使用本公开提出的识别高贡献量的网格的方法，可以得到更加准确的网格贡献量。

主权项：1.一种识别高贡献量的网格的方法，其特征在于，包括：针对多个网格区域中的任一网格区域，将所述网格区域的网格排放量输入至目标预报模型，得到所述网格区域的网格贡献量；所述目标预报模型是采用训练样本集对初始预报模型进行训练后得到；所述训练样本集包括第一训练样本与第二训练样本，所述第一训练样本包括所述网格区域的第一排放量样本与第一贡献量样本，所述第二训练样本包括所述网格区域的第二排放量样本与第二贡献量样本；所述网格区域是模拟的目标区域中的子区域；所述网格排放量、第一排放量样本与所述第二排放量样本指示所述网格区域的污染物排放量，所述网格贡献量、所述第一贡献量样本与所述第二贡献量样本指示所述网格区域对所述目标区域的空气质量的影响程度；所述第一排放量样本与所述第二排放量样本不同；所述第一贡献量样本与所述第二贡献量样本是空气质量模型模拟出的贡献量样本；从所述多个网格区域中，筛选出网格贡献量位于前M个的目标网格区域，M大于或等于1；其中，所述方法还包括：根据敏感性系数、所述第一训练样本与所述第二训练样本，拟合出与所述敏感气象要素关联的初始预报模型；所述敏感气象要素是对所述第二贡献量样本的影响值大于预设影响值的气象要素，所述敏感性系数用于指示所述网格区域排放的污染物在监测站点的滞留时长；以所述第一训练样本与所述第二训练样本对所述初始预报模型进行训练，得到所述目标预报模型。

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