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公开(公告)号：CN118467986B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410912746.3
申请日：2024-07-09
申请人： 北京中科三清环境技术有限公司 , 中科三清科技有限公司
IPC分类号： G06F18/21 , G06F18/214 , G06Q50/26
摘要： 本公开涉及一种减排措施落实程度的确定方法、装置与存储介质，涉及污染治理技术领域。包括：获取模拟区域的历史降幅、历史基尼系数与影响模拟区域的历史污染物浓度的目标气象要素；根据历史降幅、历史基尼系数与目标气象要素得到评估模型；将模拟区域执行目标减排措施下的目标基尼系数输入评估模型，得到模拟区域的第一降幅；根据第一降幅以及第二降幅，得到模拟区域的减排措施落实程度值。使用本公开提出的减排措施落实程度的确定方法，可以定量确定模拟区域执行减排措施的落实程度，可用于评估重大活动期间模拟区域执行减排措施的落实程度。
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公开(公告)号：CN117994661B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410174958.6
申请日：2024-02-07
申请人： 中科三清科技有限公司 , 北京中科三清环境技术有限公司
IPC分类号： G06V20/10 , G06V30/422 , G06V20/64
摘要： 本申请公开了一种槽脊线识别方法、系统、介质及电子设备，方法包括：获取待识别区域的格点数据和高空位势米数据，格点数据中的每个格点用于表示各经纬度上的高空风场数据；根据高空位势米数据，构建待识别区域的等值线地图；对高空风场数据进行噪声滤波，得到滤波的多个目标风场数据；通过视觉可辨识的预设符号将每个目标风场数据映射至预设分辨率的图像中，得到待识别区域的风场气象图；基于等值线地图和风场气象图，确定对应的槽脊线的经纬度坐标。因此，本申请对高空风场数据进行噪声滤波使得槽脊线区域更加明显；同时将风场数据抽象为视觉可辨别的符号，为机器学习提供最直接的信息，使槽脊线识别的误识率降低，从而提升槽脊线的识别精度。
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公开(公告)号：CN118428823B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410880760.X
申请日：2024-07-02
申请人： 中科三清科技有限公司 , 北京中科三清环境技术有限公司
IPC分类号： G06Q10/0639 , G06Q50/26 , G01N33/00
摘要： 本公开涉及一种监测站点位置的确定方法、装置、存储介质与电子设备，涉及大气污染治理技术领域。包括：确定不同网格分辨率下，待调整站点周围第一预设距离以外的第一污染源，对待调整站点周围第二预设距离以内的多个第一网格区域的第一贡献浓度；根据不同网格分辨率下第一污染源对多个第一网格区域的第一贡献浓度，得到第一污染源对待调整站点周围第三预设距离以内的多个第二网格区域的第二贡献浓度；根据第二贡献浓度，得到多个第二网格区域的网格污染物浓度；从多个第二网格区域中，筛选目标网格区域。使用本公开提出的监测站点位置的确定方法，可以为待调整站点的优化调整提供依据，避免待调整站点调整的盲目性。
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公开(公告)号：CN118313566B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410727011.3
申请日：2024-06-06
申请人： 中科三清科技有限公司 , 北京中科三清环境技术有限公司
IPC分类号： G06Q10/063 , G06N20/00 , G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06F18/214
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。
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公开(公告)号：CN118333820B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410727014.7
申请日：2024-06-06
申请人： 北京中科三清环境技术有限公司 , 中科三清科技有限公司
摘要： 本公开涉及一种污染源排放清单的更新方法、装置与存储介质，涉及大气污染治理技术领域。包括：确定污染源排放清单中污染源的污染物排放量的变化率与排放占比；变化率表征污染源在不同时间的污染物排放量的差异性，排放占比表征污染源与所有污染源排放同一污染物的污染物排放量之间的比值；根据变化率与排放占比，确定污染源的变化指数；从多个污染源的变化指数中，将符合预设条件的变化指数对应的污染源作为待更新污染源；对污染源排放清单中的待更新污染源进行更新。使用本公开提出的污染源排放清单的更新方法，可以减少更新污染源排放清单的人力物力。
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公开(公告)号：CN118262252B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410300352.2
申请日：2024-03-15
申请人： 中科三清科技有限公司 , 中国环境监测总站
IPC分类号： G06V20/13 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
摘要： 本申请公开了一种高低压中心识别方法、系统、介质及电子设备，方法包括：根据待识别地区的地面气压观测数据，构建待识别地区的待定位的等值线地图；将等值线地图输入预先训练的定位模型中，输出目标高低压中心区域；预先训练的定位模型是基于不同时段的等值线定位样本训练的，不同时段的等值线定位样本是在不同时段的等值线地图中标注高低压中心区域得到的，不同时段的等值线地图是根据不同时段的地面气压观测数据构建的；根据目标高低压中心区域，构建待识别地区的待分类天气图；将待分类天气图输入预先训练的高低压区域分类模型中，输出待分类天气图对应的高压中心和/或低压中心。因此，采用本申请实施例，能够提升高低压中心识别的准确率。
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公开(公告)号：CN118115892B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410300349.0
申请日：2024-03-15
申请人： 中科三清科技有限公司 , 中国环境监测总站
IPC分类号： G06V20/13 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/82
摘要： 本申请公开了一种基于分类模型的天气形势识别方法、系统、介质及电子设备，方法包括：判断待识别地区的多条闭合等值线中每条闭合等值线与其余闭合等值线的拓扑结构，得到每条闭合等值线的包含关系；根据每条闭合等值线的包含关系，确定每个最外层的目标等值线以及目标等值线对应的最小外包矩形；构建每个最小外包矩形的格点数据矩阵，并提取格点数据矩阵中的格点数据进行映射渲染，得到小矩形渲染图像；将小矩形渲染图像输入预先训练的天气形势分类模型中，输出待识别地区对应的低涡区域或高压区域，预先训练的天气形势分类模型是基于标注了低涡区域和高压区域的图像训练生成的。因此，采用本申请实施例，可提高天气形势的识别精度。
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公开(公告)号：CN118470939A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410897333.2
申请日：2024-07-05
申请人： 中科三清科技有限公司 , 陕西省环境监测中心站
摘要： 本发明涉及计算机技术领域，公开了一种基于卫星遥感数据的灾害预警信息生成方法和装置，包括：获取观测区域的电子地图、多源卫星遥感数据、地质灾害分布图；将多个交通枢纽站点映射至地质灾害分布图，得到多个映射交通枢纽站点后进行划分，得到风险映射交通枢纽站点子集和非风险映射交通枢纽站点子集；对于风险映射交通枢纽站点，根据光学遥感数据和雷达遥感数据确定地质灾害风险概率和地质灾害级别；对于非风险映射交通枢纽站点，确定光学遥感数据或雷达遥感数据生成对应的地质灾害风险概率；生成观测区域的地质灾害风险预警信息。由此，实现了对于交通枢纽站点的针对性预警。
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公开(公告)号：CN118467986A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410912746.3
申请日：2024-07-09
申请人： 北京中科三清环境技术有限公司 , 中科三清科技有限公司
IPC分类号： G06F18/21 , G06F18/214 , G06Q50/26
摘要： 本公开涉及一种减排措施落实程度的确定方法、装置与存储介质，涉及污染治理技术领域。包括：获取模拟区域的历史降幅、历史基尼系数与影响模拟区域的历史污染物浓度的目标气象要素；根据历史降幅、历史基尼系数与目标气象要素得到评估模型；将模拟区域执行目标减排措施下的目标基尼系数输入评估模型，得到模拟区域的第一降幅；根据第一降幅以及第二降幅，得到模拟区域的减排措施落实程度值。使用本公开提出的减排措施落实程度的确定方法，可以定量确定模拟区域执行减排措施的落实程度，可用于评估重大活动期间模拟区域执行减排措施的落实程度。
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公开(公告)号：CN118313566A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410727011.3
申请日：2024-06-06
申请人： 中科三清科技有限公司 , 北京中科三清环境技术有限公司
IPC分类号： G06Q10/063 , G06N20/00 , G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06F18/214
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。
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