【技术实现步骤摘要】
预测颗粒物浓度的方法、装置、存储介质及电子设备
本公开涉及空气质量监测领域，具体地，涉及一种预测颗粒物浓度的方法、装置、存储介质及电子设备。
技术介绍
以PM2.5为代表的颗粒物造成的空气污染问题已成为我国当前最迫切、最突出的环境问题，其对公众造成的心理和身体健康危害的严重性引起了社会的广泛关注。目前准确获取空气中颗粒物浓度大多依靠地面空气质量监测站点，而我国当前的国家城市环境空气质量监测网中地面空气质量监测站点的空间分布极不均匀，主要分布在城区或者城市郊区，而稍偏远的城镇和乡村并没有监测点位。这就造成空气质量评价、空气污染防治和精准治霾在区域上还存在很多“盲区”。因此，当前获取空气中颗粒物浓度的方式并不能准确地获取到各个位置的颗粒物浓度，无法满足当前空气污染防治的需求。
技术实现思路
本公开的目的是提供一种预测颗粒物浓度的方法、装置、存储介质及电子设备。为了实现上述目的，本公开的第一方面提供一种预测颗粒物浓度的方法，所述方法包括：获取目标区域内当前时刻的气溶胶光学厚度AOD遥感影...
【技术保护点】
1.一种预测颗粒物浓度的方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取目标区域内当前时刻的气溶胶光学厚度AOD遥感影像图；/n从所述AOD遥感影像图获取目标气溶胶光学厚度，其中，所述目标气溶胶光学厚度为所述目标区域内的目标待测位置在所述AOD遥感影像图中对应像元的气溶胶光学厚度；/n获取所述目标待测位置处目标环境影响因子的目标数据；/n将所述目标气溶胶光学厚度和所述目标数据作为预先训练的颗粒物浓度预测模型的输入，得到所述目标待测位置处的颗粒物浓度。/n
【技术特征摘要】
1.一种预测颗粒物浓度的方法，其特征在于，所述方法包括：
获取目标区域内当前时刻的气溶胶光学厚度AOD遥感影像图；
从所述AOD遥感影像图获取目标气溶胶光学厚度，其中，所述目标气溶胶光学厚度为所述目标区域内的目标待测位置在所述AOD遥感影像图中对应像元的气溶胶光学厚度；
获取所述目标待测位置处目标环境影响因子的目标数据；
将所述目标气溶胶光学厚度和所述目标数据作为预先训练的颗粒物浓度预测模型的输入，得到所述目标待测位置处的颗粒物浓度。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述颗粒物浓度预测模型是通过以下方式训练得到的：
获取所述目标区域内历史时刻上的样本位置处的颗粒物样本浓度；
获取历史时刻上所述目标区域内的AOD样本遥感影像图，并获取所述样本位置在所述AOD样本遥感影像图中对应像元的样本气溶胶光学厚度；
获取所述颗粒物样本浓度对应的所述目标环境影响因子的样本数据；
将所述颗粒物样本浓度、所述样本气溶胶光学厚度以及样本数据作为一组模型训练数据；
获取多组所述模型训练数据，以形成模型训练数据集；
通过Cubist模型对所述模型训练数据集进行机器学习，以得到所述颗粒物浓度预测模型。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标环境影响因子通过以下方式确定：
获取所述颗粒物样本浓度对应的多个预设环境影响因子的待确定数据；
将所述颗粒物样本浓度和所述待确定数据作为预设地理探测器模型的输入，得到每个预设环境影响因子的权重值；
将权重值大于或等于预设权重阈值的预设环境影响因子，作为所述目标环境影响因子。
4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述颗粒物浓度预测模型包括多个所述颗粒物浓度预测子模型，不同的颗粒物浓度预测子模型对应不同的环境特征，所述将所述目标气溶胶光学厚度和所述目标数据作为预先训练的颗粒物浓度预测模型的输入，得到所述待测区域内的颗粒物浓度包括：
确定所述目标气溶胶光学厚度和所述目标数据对应的环境特征；
从多个所述颗粒物浓度预测子模型中，确定与所述环境特征对应的目标颗粒物浓度预测子模型；
将所述目标气溶胶光学厚度和所述目标数据作为所述目标颗粒物浓度预测子模型的输入，得到所述目标待测位置处的颗粒物浓度。
5.一种预测颗粒物浓度的装置，其特征在于，所述装置包括：
第一获取模块，用于获取目标区域内当前时刻的气溶胶光学厚度AOD遥感影像图；
第二获取模块，用于从所述AO...
【专利技术属性】
技术研发人员：周磊，王娅妮，王思宇，杜明义，靖常峰，
申请(专利权)人：北京建筑大学，
类型：发明
国别省市：北京;11
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