-
公开(公告)号：CN119774157A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202311290868.5
申请日：2023-10-07
Applicant: 上海市环境监测中心(上海长三角区域空气质量预测预报中心)
Abstract: 本发明提供了一种全自动化样品管理交接传输设备，包括实验室信息管理系统、扫描窗口、履带传送装置、接样平台、机械臂和冷库，其中，扫描窗口位于履带传送装置最前端；接样平台与履带传送装置相连接；冷库位于扫描窗口后，以及冷库通过履带传送装置与扫描窗口相连接；履带传送装置贯穿冷库；机械臂安装在履带传送装置两侧，通过机械臂抓取样品，分类储存至冷库的各区；实验室信息管理系统，与扫描窗口、履带传送装置、接样平台、机械臂和冷库通信连接。本发明的全自动化样品管理交接传输设备节约样品领取及流转时间，降低人工，提高效率，降低样品丢失、过分损耗、失效的可能性，样品流转时间全程留痕，溯源简单。
-
公开(公告)号：CN118298955B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202410477143.5
申请日：2024-04-19
Applicant: 上海市环境监测中心(上海长三角区域空气质量预测预报中心)
Abstract: 本申请提供一种臭氧浓度生成曲线构建方法、系统、介质及终端，包括：基于空气质量模型对目标区域进行运行计算获得各前体物减排情景对应的敏感性系数以及臭氧浓度模拟值；所述前体物减排情景包括：基础情景、减排50％情景和减排75％情景；所述敏感性系数包括：一阶敏感性系数、二阶敏感性系数和交叉敏感性系数；基于各减排情景对应的敏感性系数以及臭氧浓度模拟值采用三阶优化方法进行计算获得臭氧浓度估算值；基于所述臭氧浓度估算值生成EKMA曲线。本申请不仅可以提高臭氧浓度估算准确率，同时，与传统基于观测模型运行多组试验绘制EKMA曲线的方法相比，减少了模型的运行次数，大大节省了内存资源，提高了计算效率。
-
公开(公告)号：CN112836862B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202110057355.4
申请日：2021-01-15
Applicant: 上海市环境监测中心(上海长三角区域空气质量预测预报中心)
IPC: G06F16/29 , G06N20/00 , G06F18/214 , G01W1/10
Abstract: 本发明提供了一种基于机器学习算法的集合预报方法、系统及介质，涉及空气质量预报技术领域，该方法包括：步骤1：依据污染物浓度以及气象预报在内的相关数据，构建模型的训练数据；步骤2：利用多种机器学习方法耦合优化模型搭建；步骤3：将得到的训练数据作为多种机器学习方法耦合优化模型的输入，得到未来时间段空气质量预报。本发明能够引入气象条件如温度、湿度、风速、风向、降水和气压等要素对污染物浓度的影响，同时耦合了多种机器学习算法，提高空气质量模式的预报准确率。
-
公开(公告)号：CN117726046A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202410172098.2
申请日：2024-02-07
Applicant: 中科三清科技有限公司 , 上海市环境监测中心(上海长三角区域空气质量预测预报中心)
Abstract: 本发明提供一种点源排放预测方法、装置、存储介质及电子设备，其中，该方法包括：获取目标排放污染关系模型，以及获取污染物浓度预测数据集和目标污染物在目标点源下的排放速率集合，目标排放污染关系模型用于指示污染物浓度与排放速率之间的关系；基于污染物浓度预测数据集，确定预测迭代数据集；基于目标排放污染关系模型、预测迭代数据集以及排放速率集合，确定排放速率集合中各个排放速率的目标预测概率；基于各个排放速率的目标预测概率，确定目标排放速率，并将目标排放速率作为目标污染物在目标点源及目标时间范围下的排放速率。本发明实施例便捷地进行点源排放预测，并提高点源排放预测效率。
-
公开(公告)号：CN111996154A
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202011016253.X
申请日：2020-09-24
Applicant: 上海市环境监测中心(上海长三角区域空气质量预测预报中心)
Abstract: 本发明提供了一种枯草芽孢杆菌黑色变种培养基及其制备方法与应用，所述培养基的每1000mL体系中，培养基组成包括：胰蛋白胨0.5～4.0g，葡萄糖0.5～2.0g，氯化钠0.5～1.0g，磷酸氢二钾0.5～1.0g，七水硫酸镁0.5～1.0g，L-天冬酰胺0.5～1.0g，L-酪氨酸0.5～1.0g，干酪素溶液10mL～60mL，微量盐溶液1～2mL，琼脂18～20g，余量为蒸馏水。本发明的枯草芽孢杆菌黑色变种培养基，诱导作用强，市面上枯草芽孢杆菌黑色变种产品均适用，而且在诱导产生稳定黑色素时，该培养基操作简单，成本低，筛选效果强，还为其芽孢的配置应用提供菌种保障。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119106797A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411058127.9
申请日：2024-08-02
Applicant: 上海市环境监测中心(上海长三角区域空气质量预测预报中心) , 上海地听信息科技有限公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/26 , G06F16/29
Abstract: 本发明公开了一种大气污染溯源分析方法，包括：获取目标区域内监测点的实测气象数据；根据气象情景库确定与实测气象数据相匹配的气象情景数据，其中，气象情景库包括多种气象情景数据；根据污染溯源库确定与气象情景数据相匹配的污染溯源数据，其中，污染溯源库包括与多种气象情景数据一一对应的多种污染溯源数据；根据CALPUFF模式确定相匹配的污染溯源数据的排放源，以及排放源对应的浓度贡献值。本发明适用于具有较高密集程度、排放源数量众多、污染物组分复杂的工业园区，可以精确到工业园区内某个排放源的具体污染特征及污染物的浓度贡献值，实现精准、高效、可靠溯源。本发明还公开了一种计算机存储介质，以及本发明还公开了一种计算机程序产品。
-
公开(公告)号：CN118310974A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410467419.1
申请日：2024-04-18
Applicant: 中国科学院上海技术物理研究所 , 上海市环境监测中心(上海长三角区域空气质量预测预报中心)
IPC: G01N21/17 , G01N21/25 , G06V20/10 , G06V10/30 , G06V10/36 , G06V10/771 , G06V10/772 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于Catboost和近端高光谱遥感影像的内陆小水体TN和TP监测方法，属于水质监测技术领域。利用遥感和机器学习方法进行水质监测，为内陆水体富营养化监测与管理提供了可靠的技术手段。针对当前卫星数据监测小型水体空间、光谱分辨率不足的问题，本发明的方法利用近端高光谱遥感影像数据构建了TN和TP的反演模型，包括：影像数据采集和预处理；地面数据采集并预处理；影像与地面数据配准；特征波段选取与模型建立；将模型应用到影像上获取空间分布。本发明的方法可以应用到内陆小型湖泊和河流中，实现小型水体的准确检测。
-
公开(公告)号：CN118298955A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410477143.5
申请日：2024-04-19
Applicant: 上海市环境监测中心(上海长三角区域空气质量预测预报中心)
Abstract: 本申请提供一种基于三阶优化的臭氧浓度生成曲线构建方法、系统、介质及终端，包括：基于空气质量模型对目标区域进行运行计算获得各前体物减排情景对应的敏感性系数以及臭氧浓度模拟值；所述前体物减排情景包括：基础情景、减排50％情景和减排75％情景；所述敏感性系数包括：一阶敏感性系数、二阶敏感性系数和交叉敏感性系数；基于各减排情景对应的敏感性系数以及臭氧浓度模拟值采用三阶优化方法进行计算获得臭氧浓度估算值；基于所述臭氧浓度估算值生成EKMA曲线。本申请不仅可以提高臭氧浓度估算准确率，同时，与传统基于观测模型运行多组试验绘制EKMA曲线的方法相比，减少了模型的运行次数，大大节省了内存资源，提高了计算效率。
-
公开(公告)号：CN119721766A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411807611.7
申请日：2024-12-10
Applicant: 上海市环境监测中心(上海长三角区域空气质量预测预报中心)
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/26 , G06V20/40 , G06T19/00
Abstract: 本发明涉及一种基于VR的环境监测考核方法、装置、设备及介质，属环境监测领域。其中，该方法包括搭建环境监测考核模拟场景；用户通过VR设备进入环境监测考核模拟场景，在干扰场景的干扰下进行环境监测考核，环境监测考核包括无组织监测适宜度考核、风速风向测量考核、恶臭污染源头定位考核、下风向布点考核、仪器操作考核。本发明实现了将VR应用于臭气浓度采样全流程的考核，实现臭气浓度采样流程的标准化和采样操作的规范化。
-
公开(公告)号：CN112836862A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202110057355.4
申请日：2021-01-15
Applicant: 上海市环境监测中心(上海长三角区域空气质量预测预报中心)
Abstract: 本发明提供了一种基于机器学习算法的集合预报方法、系统及介质，涉及空气质量预报技术领域，该方法包括：步骤1：依据污染物浓度以及气象预报在内的相关数据，构建模型的训练数据；步骤2：利用多种机器学习方法耦合优化模型搭建；步骤3：将得到的训练数据作为多种机器学习方法耦合优化模型的输入，得到未来时间段空气质量预报。本发明能够引入气象条件如温度、湿度、风速、风向、降水和气压等要素对污染物浓度的影响，同时耦合了多种机器学习算法，提高空气质量模式的预报准确率。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
18
records
(took 0.043 seconds)
