空气污染异常定位机制制造技术

空气污染异常定位机制。提供一种用于检测空气污染异常的机制。识别多个空气污染监控站的每个的历史空气污染模式。对于多个空气污染监控站的每个，响应于从特定空气污染监控站接收到实时数据，对实时数据与和特定空气污染监控站相关的历史空气污染模式进行比较；基于实时数据与和特定空气污染监控站相关的历史空气污染模式的比较产生浓度差值；确定所述浓度差值是否大于预定的置信度阈值；对于相关的浓度差值大于预定的置信度阈值的多个空气污染监控站中的子集中的每一个，向管理员产生检测到的空气污染水平的异常指示。

【技术实现步骤摘要】

本申请一般地涉及一种改进的数据处理装置和方法，更具体地涉及利用空气质量监控站定位空气污染异常的机制。
技术介绍
空气污染的产生是由于粒子、生物分子或者其它有害物质进入地球大气层形成的，给人类造成疾病、死亡，对其它生物(例如粮食作物)、自然或建筑环境产生危害。空气污染可能来自人为，即，源于人类活动或自然来源的影响或对象。一些主要的人为源包括：交通、煤的燃烧、工业生产以及粉尘排放。地球的大气层是一个对支持地球上的生命很重要的、复杂的自然气体系统。因为空气污染导致的平流层臭氧枯竭被认为是对人类健康和地球生态系统的威胁。控制空气污染的人为形成的一些当前控制措施包括：交通管制、工业生产限制以及技术进步。
技术实现思路
在一个示意性实施例中，提供一种在数据处理系统中检测空气污染异常的方法，该示意性实施例识别多个空气污染监控站中的每个的历史空气污染模式。对于多个空气污染监控站的每个：该示意性实施例响应于从特定空气污染监控站接收到实时数据，对实时数据与和特定空气污染监控站相关的历史空气污染模式进行比较；基于实时数据与和特定空气污染监控站相关的历史空气污染模式的比较产生浓度差值(a density difference value)；确定所述浓度差值是否大于预定的置信度阈值(confidence threshold)；该示意性实施例对于相关的浓度差值大于预定的置信度阈值的多个空气污染监控站中的子集中的每一个，向管理员产生检测到的空气污染等级的异常指示。在该示意性实施例中，向管理员的指示使管理员执行一个或多个动作以纠正检测到的空气污染等级中的异常。在其它示意的实施例中，提供了计算机程序产品包括具有计算机可读程序的计算机可用或可读介质。当计算机可读程序在计算装置上执行时使计算装置执行上面描述的关于该方法示意的实施例的各种操作之一或各种操作的组合。在另一个示意的实施例中，提供一种系统或装置。该系统或装置可以包括一个或多个处理器以及与一个或多个处理器耦合的存储器。该存储器可以包括指令，当一个或多个处理器执行所述指令时，所述指令使一个或多个处理器执行上面描述的关于该方法示意的实施例的各种操作之一或各种操作的组合。本专利技术的这些和其他特征以及优点，将在下面对本专利技术的示例实施例的详细描述中进行描述，或者基于此对于本领域技术人员来说将变得明显。附图说明通过参考下面结合附图对于例示实施例的详细描述，可以更好地理解本专利技术以及其优选使用方式以及进一步的目标和优点，其中：图1是可以实现示意的实施例的各个方面的分布式数据处理系统的示例图。图2是可以实现示意的实施例的各个方面的计算装置的示例框图。图3描述了根据示意的实施例的空气污染异常检测机制。图4A-4D描述了根据示意的实施例的识别空气污染异常的位置的说明。图5描述了根据示意的实施例的由空气污染异常检测机制在检测空气污染异常中执行的示例性操作。图6描述了根据示意的实施例的由空气污染异常检测机制在识别与多个空气污染监控站的每个相关的时空特征中执行的示例性操作。具体实施方式为了更好地控制空气污染，识别一个或多个空气污染源是很重要的。虽然很多工厂自我监控其空气污染的生产，然而空气污染监控设备无论安装还是维护都非常昂贵。因此，这种空气污染的监控设备经常不安装、不监控或者不维修，因此发生了严重的空气污染违规行为。示意性实施例提供一种利用在空气污染源中和/或附近的多个空气监控站通过对实时监控数据与分析的与空气污染监控站相关的时间和空间特性进行比较来检测空气污染异常的机制。该机制根据附近空气污染监控站之间的天气情况和相关性，通过分析空气污染时间和空间特性，然后定位潜在的空气污染异常来检测潜在的空气污染异常。在开始讨论例示实施例的各个方面之前，首先应该了解的是，在该描述中，术语“机制”将用于指代本专利技术的执行各种操作、功能等的元素。如同这里所使用的，“机制”可以是例示实施例的各个功能或方面的以装置、过程或计算机程序产品形式的实现。在过程的情况下，该过程由一个或多个设备、装置、计算机、数据处理器系统等实现。在计算机程序产品的情况下，由在计算机程序产品中包含的计算机代码或指令表示的逻辑由一个或多个硬件设备执行，以便实现与特定“机制”相关联的功能或执行相关联的操作。这样，这里所描述的机制可以实现为专用硬件、在通用硬件上执行的软件、存储在介质上以便可以由专用或通用硬件容易地执行的软件指令、用于执行功能的过程或方法以及上述的任意组合。本说明书和权利要求中对于例示实施例中特定的特征和元素会用到术语“一”、“至少一个”和“一个或多个”。应该理解，这些术语和短语意图表明在特定的例示实施例中存在至少一个特定特征或元素，但也可以存在多于一个的特定特征或元素。也就是说，这些术语/短语并非意图将说明书或者权利要求书限制到存在单个特征/元素，或者要求存在多个这样的特征/元素。相反，这种术语/短语仅要求存在至少一个单个特征/元素，在本说明书和权利要求书的范围内，也存在着有多个这样的特征/元素的可能性。另外，应该理解，下面的描述对于例示实施例中的各个元素使用了多个各种示例，以便进一步显示例示实施例的实现示例，并帮助理解例示实施例的机制。这些示例并非旨在限制性的，或是对于实现例示实施例的机制的各种可能性的穷举。对于所属
的普通技术人员来说，在该描述的基础上，对于这些各个元素存在许多其他替代实现是显而易见的，其可以被用来附加到或者替换这里所提供的示例，而不偏离本专利技术的精神和范围。各示例性实施例可以用于许多不同类型的数据处理环境。为了对示例性实施例的特定元素和功能的描述提供上下文，以下提供图1和图2作为示例环境，其中可以实现示例性实施例的各个方面。应该理解，图1和2只是示例并且并非旨在断言或暗示有关其中可以实现本专利技术的各个方面或实施例的环境的任何限制。在不偏离本专利技术的精神和范围的情况下可以对所示环境做出许多修改。图1示出其中可以实现示例性实施例的各个方面的实例分布式数据处理系统的图形表示。分布式数据处理系统100可以包括其中可以实现示例性实施例的各个方面的计算机网络。分布式数据处理系统100包含至少一个网络102，其是用于在分布式数据处理系统100中连接在一起的各种设备和计算机之间提供通信链路的介质。网络102可以包括连接，例如有线、无线通信链路或光缆。在所示实例中，服务器104和服务器106以及存储单元108连接到网络102。此外，客户端110、112和114也连接到网络102。这些客户端110、112和114例如可以是个人计算机、网络计算机等。在所示实例中，服务器104为客户端110、112和114提供数据，例如引导文件、操作系统映像和应用。在所示实例中，客户端110、112和114是服务器104的客户端。分布式数据处理系统100可以包括额外的未示出的服务器、客户端和其它设备。在所示实例中，分布式数据处理系统100是具有代表全球范围内网络收集的网络102以及使用传输控制协议/网际协议(TCP/IP)协议集来相互通信的网关的因特网。在因特网的核心是主节点或主机之间的高速数据通信线路的主干，它包括数以千计的路由数据和消息的商业、政府、教育以及其它计算机系统。当然，分布式数据处理系统100也可以实现为包括许多不同类本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种在数据处理系统中检测空气污染异常的方法，该方法包括：由所述数据处理系统中的处理器识别多个空气污染监控站中的每个的历史空气污染模式；对于所述多个空气污染监控站的每个：由所述处理器响应于从特定空气污染监控站接收到实时数据，对所述实时数据与和所述特定空气污染监控站相关的历史空气污染模式进行比较；由所述处理器基于所述实时数据与和所述特定空气污染监控站相关的历史空气污染模式的比较产生浓度差值；由所述处理器确定所述浓度差值是否大于预定的置信度阈值；对于相关的浓度差值大于所述预定的置信度阈值的多个空气污染监控站中的子集中的每一个，由所述处理器向管理员产生检测到的空气污染水平的异常指示，其中所述指示使所述管理员执行一个或多个动作以纠正所述检测到的空气污染水平中的异常。

【技术特征摘要】
2015.06.16 US 14/740,7131.一种在数据处理系统中检测空气污染异常的方法，该方法包括：由所述数据处理系统中的处理器识别多个空气污染监控站中的每个的历史空气污染模式；对于所述多个空气污染监控站的每个：由所述处理器响应于从特定空气污染监控站接收到实时数据，对所述实时数据与和所述特定空气污染监控站相关的历史空气污染模式进行比较；由所述处理器基于所述实时数据与和所述特定空气污染监控站相关的历史空气污染模式的比较产生浓度差值；由所述处理器确定所述浓度差值是否大于预定的置信度阈值；对于相关的浓度差值大于所述预定的置信度阈值的多个空气污染监控站中的子集中的每一个，由所述处理器向管理员产生检测到的空气污染水平的异常指示，其中所述指示使所述管理员执行一个或多个动作以纠正所述检测到的空气污染水平中的异常。2.如权利要求1所述的方法，其中所述历史空气污染模式识别与所述特定空气污染监控站相关的时间特性。3.如权利要求1所述的方法，其中所述历史空气污染模式识别所述多个空气污染监控站中的与所述特定空气污染监控站和一个或多个其它空气污染监控站相关的空间特性。4.如权利要求1所述的方法，进一步包括：对于其相关的浓度差值大于所述预定的置信度阈值的所述多个空气污染监控站的子集中每个：由所述处理器识别影响区域的交叉域，其中所述交叉域提供潜在异常区域的识别；以及由所述处理器向管理员产生潜在异常区域的指示，其中所述指示使管理员执行一个或多个动作以利用潜在异常区域纠正所述检测到的空气污染水平中的异常。5.如权利要求4所述的方法，其中识别影响区域的交叉域包括：由所述处理器根据所述确定的浓度差值按照顺序放置所述多个空气污染监控站的子集；由所述处理器基于根据所述确定的浓度差值的顺序和使用获得的风向数据，将所述多个空气污染监控站的子集逐个地分组；由所述处理器基于距离，识别一个或多个离所述多个空气污染监控站的子集的每个最近的非检测空气污染监控站；以及由所述处理器识别与一个或多个最近的非检测空气污染监控站的每个以及所述多个空气污染监控站的子集相关的影响区域。6.如权利要求5所述的方法，其中基于空气污染监控站的预定数目限制所述分组。7.如权利要求1所述的方法，其中由所述方法产生的所述历史空气污染模式包括：对于所述多个空气污染监控站的每个：由所述处理器计算每两个相邻时隙之间的污染水平变化；由所述处理器存储每两个相邻时隙之间的每个计算的空气污染水平变化作为所述关联的空气污染监控站的单独的时间变化数据；由所述处理器计算在空气污染监控站的预定距离内每个空气污染监控站与所述多个空气污染监控站中的其余空气污染监控站的一个或多个之间的污染水平变化；由所述处理器存储每个计算的在空气污染监控站的预定距离内每个空气污染监控站与所述多个空气污染监控站的其余空气污染监控站的一个或多个之间的污染水平变化作为相关的空气污染监控站的的单独的空间变化数据；以及由所述处理器分析所述时间变化数据和所述空间变化数据，从而识别历史时间/空间特性以产生所述历史空气污染模式。8.一种在数据处理系统中检测空气...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘亮，曲俊媚，尹文君，朱朝强，庄威，
申请(专利权)人：国际商业机器公司，
类型：发明
国别省市：美国;US