一种大气污染异常识别与成因分析方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种大气污染异常识别与成因分析方法，所述方法包括：采集预设时间及区域的空气质量实测数据，并根据预设空气质量预测模型，获取相同预设时间及区域的空气质量预测数据；计算所述空气质量实测数据与所述空气质量预测数据之间差值的绝对值；判断所述绝对值是否位于预设置信区间之外；若是，则所述空气质量发生异变，获取空气质量异变因子并进行相关性分析来确定影响空气质量的事件。本发明专利技术还公开了一种大气污染异常识别与成因分析装置。采用本发明专利技术，可以对空气质量变化带来的影响评估出影响程度，以预防和规避有害事件和优化完善有益事件，加强空气质量监管和改善空气质量。

A method, device and storage medium of air pollution anomaly identification and cause analysis

【技术实现步骤摘要】
一种大气污染异常识别与成因分析方法、装置及存储介质
本专利技术涉及环保监测领域，特别是涉及一种大气污染异常识别与成因分析方法、装置及存储介质。
技术介绍
大气污染物，指由于人类活动或自然过程排入大气的并对人和环境产生有害影响的那些物质。在干洁的大气中，恒量气体的组成是微不足道的。但是在一定范围的大气中，出现了原来没有的微量物质，其数量和持续时间，都有可能对人、动物、植物及物品、材料产生不利影响和危害。当大气中污染物质的浓度达到有害程度，以至破坏生态系统和人类正常生存和发展的条件，对人或物造成危害的现象叫做大气污染。目前，空气健康常规监测与预测日益成熟，但政策因素、公众行为或一些突发的事件会导致城区空气质量发生显著变化，成为空气质量的异常事件。但是，没有针对异常事件的监测和分析方法，因此无法对这些异常事件进行规避或治理。
技术实现思路
为了解决上述问题，本专利技术的目的是提供一种大气污染异常识别与成因分析方法，可以对空气质量变化带来的影响评估出影响程度，以预防和规避有害事件和优化完善有益事件，从而提高空气质量水平。...

【技术保护点】
1.一种大气污染异常识别与成因分析方法，其特征在于，包括：/n采集预设时间及区域的空气质量实测数据，并根据预设空气质量预测模型，获取相同预设时间及区域的空气质量预测数据；/n计算所述空气质量实测数据与所述空气质量预测数据之间差值的绝对值；/n判断所述绝对值是否位于预设置信区间之外；/n若是，则所述空气质量发生异变，获取空气质量异变因子并进行相关性分析来确定影响空气质量的事件。/n

【技术特征摘要】
1.一种大气污染异常识别与成因分析方法，其特征在于，包括：
采集预设时间及区域的空气质量实测数据，并根据预设空气质量预测模型，获取相同预设时间及区域的空气质量预测数据；
计算所述空气质量实测数据与所述空气质量预测数据之间差值的绝对值；
判断所述绝对值是否位于预设置信区间之外；
若是，则所述空气质量发生异变，获取空气质量异变因子并进行相关性分析来确定影响空气质量的事件。


2.如权利要求1所述的大气污染异常识别与成因分析方法，其特征在于，所述空气质量预测模型的构建过程包括:
(1)利用土地利用回归模型；



其中，所述Ai为系数，所述Xi为自变量，所述Xi为目标坐标点计算的空间特征量；
或者(2)利用大气扩散模型；



上式中：
ū代表平均风速，单位为m/s；
Q代表源强，是指污染物排放速率，单位为g/s；
Σy代表侧向扩散参数，是指污染物在y方向分布的标准偏差；
Σz代表竖向扩散参数，是指污染物在z方向分布的标准偏差(m)。


3.如权利要求1所述的大气污染异常识别与成因分析方法，其特征在于，所述置信区间的获取过程包括：
获取若干个预设时间或预设区域的所述绝对值；
计算所述若干个所述绝对值的平均值、标准差和标准误差；
根据置信区间，确定置信度；
所述置信区间的下限值为所述平均值减去标准误差与标准正态分布值的乘积；
所述置信区间的上限值为所述平均值加上标准误差与标准正态分布值的乘积。


4.如权利要求1所述的大气污染异常识别与成因分析方法，其特征在于，所述方法还包括：
判断所述空气质量发生异变程度的高低；
A＝D-b(D>b)或A＝a-D(a<D)
其中，所述A为异变值，所述D为所述异变值，所述a为所述置信区间的下限值，所述b为所述置信区间的上限值，所述A越大，则所述空气质量发生异变程度越高。


5....

【专利技术属性】
技术研发人员：冯斌，陈多宏，张干，赵时真，沈劲，孙景，莫杨之，
申请(专利权)人：广州博进信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44