一种基于空气污染传播模式的空气污染治理方法技术

本发明专利技术公开了一种基于空气污染传播模式的空气污染治理方法，包括以下步骤：(1)根据气象数据和空气污染数据，针对每一时刻每个空气监测站点，构建其与周边空气监测站点基于采样仿真的空气污染运输建模，以此得到空气污染运输实例；(2)根据空气污染运输实例，采用广度搜索的算法对时空上连续的空气污染运输实例进行连接，构成大量的空气污染传播网络；(3)对大量的空气污染传播网络进行频繁子图挖掘，提取频繁出现的污染传播路径，得到空气污染传播模式；(4)根据该空气污染传播模式采用相应的空气治理措施。该空气污染治理方法能够根据空气污染传播模式采取相应的空气治理手段，提升了空气治理效果。

A method of air pollution control based on air pollution transmission mode

The invention discloses an air pollution treatment method based on the air pollution transmission mode, which comprises the following steps: (1) according to the meteorological data and air pollution data, for each air monitoring station at each time, construct the air pollution transportation model based on sampling simulation with the surrounding air monitoring station, so as to obtain an air pollution transportation example; (2) according to the air pollution transportation practice For example, the algorithm of breadth search is used to connect the continuous air pollution transportation cases in time and space to form a large number of air pollution transmission networks; (3) frequent sub graph mining is carried out for a large number of air pollution transmission networks to extract the frequent pollution transmission path to obtain the air pollution transmission mode; (4) corresponding air governance measures are adopted according to the air pollution transmission mode. The air pollution treatment method can take corresponding air treatment means according to the air pollution transmission mode, and improve the air treatment effect.

【技术实现步骤摘要】
一种基于空气污染传播模式的空气污染治理方法
本专利技术属于空气污染治理领域，具体涉及一种基于空气污染传播模式的空气污染治理方法。
技术介绍
近年来，空气污染由于其对现代社会的许多方面的严重影响，如公共卫生环境和可持续发展，已成为全球关注的问题。减轻空气污染的首要前提之一是了解污染物如何在大空间范围内传播，从而使专家能够确定污染的起源和演变过程。然而，由于复杂和动态风场导致的污染物运输不确定，捕获此类传播过程仍然具有很大的挑战性。随着数据传感和管理技术的进步，基于大规模的广泛分布的气象站或者空气质量监测站收集得到的数据，已经有许多监测，分析和预测空气污染的数据驱动解决方案被提出，如空气质量预测和局部污染溯源。为了分析空气污染的传播，在环境科学领域中提出了最先进的方法HYSPLIT。这种方法能自动推断污染物在大气中如何扩散并影响一个区域。虽然一定程度上确定了给定区域的潜在污染源，但HYSPLIT无法考虑：a)动态污染物传播固有的不确定性，和b)多个城市之间复杂的相互影响。而在数据科学领域中也提出了很多基于贝叶斯学习，格兰杰因果性的方法，但是这些方法不能够捕捉连续跨地区的空气污染传播。申请公布号为CN105528753A的专利申请公开了一种基于网络病毒传播模型的空气污染溯源方法，具体包括以下步骤：获取相关子图；构造大气污染转移方程；单点溯源分析；该基于网络病毒传播模型的空气污染溯源方法，能够准确地按照时间要求寻找源头的空间位置，并且能得到源头的影响强度。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于空气污染传播模式的空气污染治理方法，该空气污染治理方法能够很好地捕捉空气污染传播在空间上的不确定性，刻画大范围的、涉及多个地区的空气污染传播路径，根据该空气污染传播模式采用对应的空气治理手段。本专利技术的技术方案为：一种基于空气污染传播模式的空气污染治理方法，包括以下步骤：(1)根据气象数据和空气污染数据，针对每一时刻每个空气监测站点，构建其与周边空气监测站点基于采样仿真的空气污染运输建模，以此得到空气污染运输实例；(2)根据空气污染运输实例，采用广度搜索的算法对时空上连续的空气污染运输实例进行连接，构成大量的空气污染传播网络；(3)对大量的空气污染传播网络进行频繁子图挖掘，提取频繁出现的候选空气污染传播模式，得到空气污染传播模式；(4)根据该空气污染传播模式采用相应的空气治理措施。优选地，步骤(1)的具体过程为：在目标空气质量监测站一定半径范围内随机释放s个空气包裹，根据气象数据中的风速和风向动态地更新每一个空气包裹的位置，直到空气包裹到达下一个邻近空气质量监测站，空气污染运输时间eijt.tt为所有包裹到达该邻近空气质量监测站的时间平均值；假设到达邻近空气质量监测站的空气包裹数目为sr，目标空气质量监测站与该邻近空气质量监测站之间的空气污染物运输概率eijt.p＝sr/s；运输的空气污染物浓度eijt.tc为目标空气质量监测站在释放空气包裹时刻的污染物浓度乘以空气污染物运输概率eijt.p；空气污染运输对邻近空气质量监测站造成的影响eijt.a为运输的空气污染物浓度eijt.tc除以污染物到达该邻近空气质量监测站时该站点的空气污染物浓度；则空气污染运输实例eijt表示为{目标空气质量监测站i，空气污染运输时间eijt.tt，邻近空气质量监测站j，运输的空气污染物浓度eijt.tc，空气污染物运输概率eijt.p，空气污染运输对邻近空气质量监测站造成的影响eijt.a}。优选地，步骤(2)的具体过程为：当且仅当两个空气污染运输实例涉及到同一个空气质量监测站，并且这两个空气污染运输实例在该空气质量监测站的时间点是一样的，则这两个空气污染运输实例在时空上连续；(a)通过层级索引来加速空气污染运输实例的快速查询：将所有空气污染运输实例分别按照传输开始时间和传输结束时间建立索引，再分别按照上游空气质量监测站和下游空气质量监测站进行进一步的索引；(b)进行拼接时，从某一个空气污染运输实例开始，寻找与其在时空上连续的其他空气污染运输实例进行拼接，直至无法找到能够进行拼接的空气污染运输实例为止，即得到一个空气污染传播网络，同时，对访问过的空气污染传播实例进行标记；(c)遍历每一个未被访问过的空气污染运输实例，重复步骤(b)，直至所有空气污染运输实例均被访问过，得到大量的空气污染传播网络。优选地，步骤(3)的具体过程为：定义污染浓度阈值λp和频繁阈值λe；从一条边、两个节点的候选空气污染传播模式开始，不断地通过增加一条边来生成新的候选空气污染传播模式，计算每一个候选空气污染传播模式的支持度；当一个候选空气污染传播模式出现在某个空气污染传播网络，并且在该空气污染传播网络相应的边上运输的空气污染浓度eijt.tc大于污染浓度阈值λp，即eijt.tc＞λp，则该空气污染传播网络支持该候选空气污染传播模式，称这个空气污染传播网络是该候选空气污染传播模式的一个匹配传播网络，一个候选空气污染传播模式的支持度为其匹配传播网络的个数除以总时间尺度；当且仅当候选空气污染传播模式的支持度大于频繁阈值λe，该候选的空气污染传播模式是频繁的，是一个空气污染传播模式。其中，所述污染浓度阈值λp为20～35，频繁阈值λe为0.35～0.5。进一步地，所述污染浓度阈值λp为30，频繁阈值λe为0.4。本专利技术通过基于采样的仿真和基于图的表达与挖掘方法来刻画连续的、涉及多个地区的空气污染传播过程，并且解决了过程中涉及到的不确定性。本专利技术用于从气象和空气质量数据中发现空气污染传播模式，通过基于采样的仿真和基于图的表达与挖掘方法来刻画连续的、涉及多个地区的污染传播过程，并且解决了过程中涉及到的不确定性。相比已有的空气污染传播分析方法，本专利技术有如下几个优点：1)能支持基于拓扑结构的空气污染传播分析，例如具有星形拓扑结构的空气污染传播模式意味着中心地区很可能是一个主要的污染源头，向周边地区传播空气污染物。2)基于采样的污染物运输仿真和基于统计意义上的显著性污染传播模式提取，共同解决了污染传播过程中的随机性和不确定性。因此，最终得到的空气污染传播模式更具分析价值、更可信。3)刻画了空气污染在空气质量检测站点层面上复杂的相互影响和传播过程，能够支持更具体的分析和决策，例如基于传播模式中的上游站点的污染事件进行空气污染预警，实现对空气污染的治理。4)此外，本专利技术中确定的空气污染传播模式在时空大数据分析、环境治理等相关领域上有着广泛应用的潜力。相比之前的方法，本专利技术能够很好地捕捉空气污染传播在空间上的不确定性，刻画大范围的、涉及多个地区的空气污染传播。从而在时空大数据分析、环境治理等相关领域上有着广泛应用的潜力。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做简单地介绍，显而易见本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于空气污染传播模式的空气污染治理方法，包括以下步骤：/n(1)根据气象数据和空气污染数据，针对每一时刻每个空气监测站点，构建其与周边空气监测站点基于采样仿真的空气污染运输建模，以此得到空气污染运输实例；/n(2)根据空气污染运输实例，采用广度搜索的算法对时空上连续的空气污染运输实例进行连接，构成大量的空气污染传播网络；/n(3)对大量的空气污染传播网络进行频繁子图挖掘，提取频繁出现的候选空气污染传播模式，得到空气污染传播模式；/n(4)根据该空气污染传播模式采用相应的空气治理措施。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于空气污染传播模式的空气污染治理方法，包括以下步骤：
(1)根据气象数据和空气污染数据，针对每一时刻每个空气监测站点，构建其与周边空气监测站点基于采样仿真的空气污染运输建模，以此得到空气污染运输实例；
(2)根据空气污染运输实例，采用广度搜索的算法对时空上连续的空气污染运输实例进行连接，构成大量的空气污染传播网络；
(3)对大量的空气污染传播网络进行频繁子图挖掘，提取频繁出现的候选空气污染传播模式，得到空气污染传播模式；
(4)根据该空气污染传播模式采用相应的空气治理措施。


2.如权利要求1所述的基于空气污染传播模式的空气污染治理方法，其特征在于，步骤(1)的具体过程为：
在目标空气质量监测站一定半径范围内随机释放s个空气包裹，根据气象数据中的风速和风向动态地更新每一个空气包裹的位置，直到空气包裹到达下一个邻近空气质量监测站，空气污染运输时间eijt.tt为所有包裹到达该邻近空气质量监测站的时间平均值；
假设到达邻近空气质量监测站的空气包裹数目为sr，目标空气质量监测站与该邻近空气质量监测站之间的空气污染物运输概率eijt.p＝sr/s；
运输的空气污染物浓度eijt.tc为目标空气质量监测站在释放空气包裹时刻的污染物浓度乘以空气污染物运输概率eijt.p；
空气污染运输对邻近空气质量监测站造成的影响eijt.a为运输的空气污染物浓度eijt.tc除以污染物到达该邻近空气质量监测站时该站点的空气污染物浓度；
则空气污染运输实例eijt表示为{目标空气质量监测站i，空气污染运输时间eijt.tt，邻近空气质量监测站j，运输的空气污染物浓度eijt.tc，空气污染物运输概率eijt.p，空气污染运输对邻近空气质量监测站造成的影响eijt.a}。


3.如权利要求1所述的基于空气污染传播模式的空气污染治理方法，其特征在于，步骤(2)的具体过程为：
当且仅当两个空气污染运输实例涉及到同一个空气质量监测站，并且这两...

【专利技术属性】
技术研发人员：巫英才，邓紫坤，翁荻，陈佳慧，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33