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龙图腾网获悉安徽省生态环境科学研究院(安徽省生态环境规划院、安徽省生态环境工程咨询设计院);安徽省生态环境监测中心(安徽省重污染天气预报预警中心、安徽省机动车排气污染监控中心)申请的专利一种VOCs时空分布规律分析系统及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：CN121253702B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202511279442.9，技术领域涉及：G01N30/02；该发明授权一种VOCs时空分布规律分析系统及方法是由王鑫;余晶京;张敏;胡雅琴;王晓辉;朱超;朱琦;张红;汪水兵设计研发完成，并于2025-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种VOCs时空分布规律分析系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种VOCs时空分布规律分析系统及方法，涉及空气污染检测技术领域，其中一种VOCs时空分布规律分析方法包括：布设VOCs监测点位网络；执行多时段采样；采用预浓缩‑气相色谱质谱联用技术进行组分分析；构建VOCs浓度空间分布模型，生成时空分布图谱；分析VOCs组分来源，识别主要污染源类型；构建VOCs时空分布特征指标体系。本发明采用空间布点策略，确保监测点位覆盖具有代表性；优化采样时间序列和频次安排，提高组分分析的准确性和完整性；引入优化的空间插值算法，提升了空间分布图谱的准确性和可靠性；集成了多种源解析方法，通过模型交叉验证消除单一模型的局限性。

本发明授权一种VOCs时空分布规律分析系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种VOCs时空分布规律分析方法，其特征在于，包括： 构建分层空间布点策略，基于目标区域的地形地貌特征、气象条件参数、污染源强度分布和敏感受体分布数据，确定代表性监测区域，在目标区域及其周边环境中布设VOCs监测点位网络； 设计时间梯度采样方案，对所布设的各监测点位执行多季节、多时段、多频次采样，采集VOCs样品，记录采样时段的气象参数及周边排放活动； 采用预浓缩-气相色谱质谱联用技术对采集的VOCs样品进行组分分析，应用多重质量控制标准筛选分析数据，建立VOCs组分浓度矩阵，确定目标区域VOCs组分谱及浓度分布特征； 基于监测点位的地理空间坐标信息及各点位VOCs浓度特征数据，结合地理信息系统技术，运用优化的反距离权重插值算法构建VOCs浓度空间分布模型，生成时空分布图谱； 生成时空分布图谱的方法包括： 数据准备：将监测点位的坐标信息和VOCs浓度数据导入地理信息系统软件； 参数优化：通过交叉验证法确定最优的距离幂次、地形调节参数和风场调节参数； 网格化处理：将研究区域划分为100m×100m的规则网格，作为插值计算的基本单元； 插值计算：对每个网格中心点应用优化的反距离权重插值算法，计算VOCs浓度估计值； 反距离权重插值算法的优化为：引入地形因子和风场因子，表达式如下： 其中，表示待插值点处的VOCs浓度估计值；表示已知监测点处的VOCs浓度实测值；表示监测点对插值点的权重，由以下公式计算： 其中，表示监测点到待插值点的欧氏距离；表示监测点到待插值点的欧氏距离；为距离幂次；为监测点位总数；、分别为监测点和监测点处的地形影响因子；、分别为监测点和监测点处的风场影响因子，计算公式如下： ； ； 其中，和分别表示监测点和待插值点的高程；为地形调节参数；表示从监测点到待插值点的方向角；表示风向角；表示风速；为风场调节参数； 可视化表达：基于插值结果，生成VOCs浓度等值面图、三维表面图的可视化成果； 集成主成分分析和正定矩阵因子分解模型，建立多模型交叉验证框架，分析VOCs组分来源特征，计算各VOCs组分对不同污染源的贡献率，识别主要污染源类型； 通过特征物种比值法和污染源指示物分析，识别VOCs排放模式及时空演变规律，构建包含组分浓度变化率、空间聚集度、时间波动指数和源贡献指数在内的VOCs时空分布特征指标体系。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人安徽省生态环境科学研究院(安徽省生态环境规划院、安徽省生态环境工程咨询设计院);安徽省生态环境监测中心(安徽省重污染天气预报预警中心、安徽省机动车排气污染监控中心)，其通讯地址为：230088 安徽省合肥市蜀山区长江西路10号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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