一种基于克里金插值的PM2.5新增移动站点选址方法技术

本发明专利技术提供一种基于克里金插值的PM2.5新增移动站点选址方法，包括对初始数据进行前期分析，包括对已设置监测站点的PM2.5浓度数据的预处理、站点间距离统计以及研究区域格网的划分，将每个格网作为一个备选站点；选取研究区域某一时刻的若干已设置监测站点的数据并选取最佳变异函数模型进行计算；计算各个网格的PM2.5浓度的预测值，计算各个网格的克里金估计误差方差，计算研究区域内所有备选网格站点的克里金估计误差方差并划分等级进行比较；计算新增不同等级的备选网格站点后的整体区域方差。本发明专利技术利用对监测站点加密，从新增移动站点的角度进行选址优化，利用较少的监测站点估计更准确的PM2.5浓度信息，更加有效地开展大气污染防治工作。

【技术实现步骤摘要】
一种基于克里金插值的PM2.5新增移动站点选址方法
本专利技术属于地理信息空间分析
，涉及一种基于克里金插值的PM2.5新增移动站点选址方法。
技术介绍
在对城市近地面PM2.5浓度进行监测管理时，需要通过地面监测站获取PM2.5浓度数据并进行分析，为PM2.5浓度掌控管理提供可靠依据。但是随着大气环境保护矛盾的日益突出和对PM2.5研究的迫切需要，监测站网其本身的缺点也日益显露。在理想条件下，监测点位越多，分布范围越广，所反映出的信息就越完整，但是PM2.5监测站点的布设、运行以及维护需要付出大量的人力、物力、财力，因此不可能将监测站点分布至城市的各个角落。而现如今的PM2.5监测站点大多数为人为随机选址，监测站点分布过于稀疏导致不能获取区域的关键信息，或在某一块区域站点分布过于密集导致信息冗余，从而使得监测站网的空间布局缺乏科学性。因此，PM2.5监测站点选址优化工作日益重要。目前只能通过对站点布局进行优化来表征出整个区域的大气环境质量，而目前的固定监测站点的位置是固定不变的，要想利用现有的固定站点的数据对监测站点布局进行优化，可以对新增站点的位置进行研究分析，寻到到最优的新增站点位置，从而提高监测站网整体的插值精度。综上所述，利用当前PM2.5监测站点所获取的信息进行插值分析可能会对分析结果造成较大误差，通过新增站点可以提高整体监测站网络的插值精度，原始的方法不能寻找到新增移动站点的最佳位置，故提出一种新的站点优化方法。相关参考文献如下：[1]SophocleousM,PaschettoJE,OleaRA.Ground‐WaterNetworkDesignforNorthwestKansas,UsingtheTheoryofRegionalizedVariables[J].Groundwater,1982,20(1):48-58.[2]CesareLD,MyersDE,PosaD.Estimatingandmodelingspace-timecorrelationstructures[J].Statistics&ProbabilityLetters,2001,51(1):9-14.[3]黄中伟.玉林市大气环境监测点位优化设置研究[J].沿海企业与科技,2004,(S1):42-44.[4]段玉森,魏海萍,黄嵘,等.上海市TSP-Pb空气质量监测点位优化研究[J].环境科学与管理,2007,23(9):131-134.[5]李莎,舒红,徐正全.东北三省月降水量的时空克里金插值研究[J].水文,2011,31(3):31-35.[6]ShenY,WuY.OptimizationofmarineenvironmentalmonitoringsitesintheYangtzeRiverestuaryanditsadjacentsea,China[J].Ocean&CoastalManagement,2013,73(73):92-100.[7]秦怡雯,钱瑜,荣婷婷.基于大气特征污染物的监测布点选址优化研究[J].中国环境科学,2015,35(4):1056-1064.[8]刘莎.空间数据与时空数据的分析方法及比较[D].长安大学,2015.[9]倪敏捷.基于克里金插值法的海湾水环境监测网络优化研究——以福建泉州湾为例[D].厦门大学,2015.[10]宣腾,李锦辉,李典庆,宋磊.基于普通克里金法的勘探位置优化方法[J].武汉大学学报(工学版),2016,49(05):714-719+739.
技术实现思路
本专利技术的目的在于针对城市中固定监测站点的数目有限且分布缺乏科学性，如果只在这些站点返回的数据基础上进行分析，可能会对分析结果造成较大误差这一问题，提出一种基于克里金插值的PM2.5新增移动站点选址方法。本专利技术技术方案提供一种基于克里金插值的PM2.5新增移动站点选址方法，包括以下步骤：步骤a，对初始数据进行前期分析，包括对已设置监测站点的PM2.5浓度数据的预处理、站点间距离统计以及研究区域格网的划分，将每个格网作为一个备选站点；步骤b，计算普通克里金变异函数，包括选取研究区域某一时刻的若干已设置监测站点的数据并选取最佳变异函数模型进行计算；步骤c，计算各个网格的PM2.5浓度的预测值，并计算各个网格的克里金估计误差方差，通过误差方差的原理计算研究区域内所有备选网格站点的克里金估计误差方差并划分等级进行比较；步骤d，计算新增不同等级的备选网格站点后的整体区域方差，比较整体方差与其对应新增站点等级的关系，达到验证作用。而且，所述步骤b的实现方式如下，假设区域化变量Z(x)满足本征假设和二阶平稳假设，其数学期望为m，协方差函数c(h)及变异函数γ(h)存在，表示如下，E[Z(x)]＝mc(h)＝E[Z(x)Z(x+h)]-m2式中，h表示区域化变量间的空间距离；克里金插值法是通过估计区域变量z(x)在待插站点x0位置的值来近似接近真实值，预测公式如下，式中，Z*(x0)是插值后的估计值，Z(xi)是采样值，样本总数为n，λi是各空间样本点的权重系数，权重系数λi的计算必须满足以下两个条件，①Z*(xi)是Z(xi)的无偏估计量；②估计方差最小，估计方差用协方差函数表示如下，式中，c(x0,x0)表示待插网格站点x0的协方差，c(xi,xj)表示已有监测站点间的协方差，c(xi,x0)表示已有监测站点与待插网格站点x0间的协方差；要使估计方差最小，根据拉格朗日乘数法，令假设的拉格朗日函数式中，μ为拉格朗日乘子，为估计方差，令F对λi和μ的偏导数等于0，得到克里金方程组如下，整理后得式(4)如下，而且，步骤c实现方式如下，在变异函数存在的条件下，根据协方差函数c(h)及变异函数γ(h)的关系式：c(h)＝c(0)-γ(h)，用变异函数表示的普通克里金方程组和克里金估计方差如下：普通克里金方程组:克里金估计误差方差:式中，γ(xi,xj)为已有监测站点i和j之间的变异函数，γ(xj,x0)为已有监测站点j和待插网格站点x0之间的变异函数，μ为拉格朗日乘数；通过变换克里金方程组得到克里金方程矩阵，矩阵形式如(7)所示，Kλ＝D解方程组(7)，求出权重系数λi和拉格朗日乘数μ，代入式(5)和(6)，求出估计值和估计方差。而且，所述步骤d的实现方式如下，为了验证新增移动站点的正确性，对研究区域内右上角的格网的克里金估计误差方差按照绝对值从小到大分为1、2、3、4四个等级，在每个等级分别选取站点进行新增；分别从不同方差等级的区域选取格网作为新增站点并计算新增格网后整个研究区域格网的平均克里金估计误差方差通过对比新增不同方差等级的格网后的整个研究区域的普通克里金估计误差方差得出，在新增格网所在的方差等级越高，新增后区域的平均克里金估计误差的方差就越小，由初始数据经过普通克里金插值后区域内格网的克里金估计误差的方差绝对值的大小与研究区域内的新增移动站点的优先级成正比。本专利技术利用对监测站点加密的方法，重点分析在现有固定监测站点的基础上，从新增移动站点和新增固定站点两个角度，对南昌市区PM2.5监测站网进行新增站点选址优化，从而利用较少的监测站点估计更准确的PM2.5浓度信息，从而更加有效地开展大气污本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于克里金插值的PM2.5新增移动站点选址方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤a，对初始数据进行前期分析，包括对已设置监测站点的PM2.5浓度数据的预处理、站点间距离统计以及研究区域格网的划分，将每个格网作为一个备选站点；步骤b，计算普通克里金变异函数，包括选取研究区域某一时刻的若干已设置监测站点的数据并选取最佳变异函数模型进行计算；步骤c，计算各个网格的PM2.5浓度的预测值，并计算各个网格的克里金估计误差方差，通过误差方差的原理计算研究区域内所有备选网格站点的克里金估计误差方差并划分等级进行比较；步骤d，计算新增不同等级的备选网格站点后的整体区域方差，比较整体方差与其对应新增站点等级的关系，达到验证作用。

【技术特征摘要】
1.一种基于克里金插值的PM2.5新增移动站点选址方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤a，对初始数据进行前期分析，包括对已设置监测站点的PM2.5浓度数据的预处理、站点间距离统计以及研究区域格网的划分，将每个格网作为一个备选站点；步骤b，计算普通克里金变异函数，包括选取研究区域某一时刻的若干已设置监测站点的数据并选取最佳变异函数模型进行计算；步骤c，计算各个网格的PM2.5浓度的预测值，并计算各个网格的克里金估计误差方差，通过误差方差的原理计算研究区域内所有备选网格站点的克里金估计误差方差并划分等级进行比较；步骤d，计算新增不同等级的备选网格站点后的整体区域方差，比较整体方差与其对应新增站点等级的关系，达到验证作用。2.如权利要求1所述的一种基于克里金插值的PM2.5新增移动站点选址方法，其特征在于：所述步骤b的实现方式如下，假设区域化变量Z(x)满足本征假设和二阶平稳假设，其数学期望为m，协方差函数c(h)及变异函数γ(h)存在，表示如下，E[Z(x)]＝mc(h)＝E[Z(x)Z(x+h)]-m2式中，h表示区域化变量间的空间距离；克里金插值法是通过估计区域变量z(x)在待插站点x0位置的值来近似接近真实值，预测公式如下，式中，Z*(x0)是插值后的估计值，Z(xi)是采样值，样本总数为n，λi是各空间样本点的权重系数，权重系数λi的计算必须满足以下两个条件，①Z*(xi)是Z(xi)的无偏估计量；②估计方差最小，估计方差用协方差函数表示如下，式中，c(x0,x0)表示待插网格站点x0的协方差，c(xi,xj)表示已有监测站点间的协方差，c(xi,x0)表示已有监测站点与待插网格站点x0间...

【专利技术属性】
技术研发人员：李小龙，张天昊，程朋根，谭永滨，王毓乾，
申请(专利权)人：东华理工大学，
类型：发明
国别省市：江西,36