污染源的确定方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种污染源的确定方法、装置、设备及存储介质。包括：对目标区域进行网格划分，获得多个网格区域；获取各个网格区域的静态污染指数、各个网格区域与设定监控站点的位置关系以及所述设定监控站点监测的空气质量数据；根据所述静态污染指数、所述位置关系及所述空气质量数据确定各个网格区域的影响指数；根据所述影响指数和所述静态污染指数确定动态污染指数；根据所述动态污染指数确定污染源。本公开实施例提供的污染源的确定方法，对目标区域进行网格划分，根据各网格区域的动态污染指数来确定污染源，可以实现对道路污染源的追踪，提高确定污染源的准确性。

【技术实现步骤摘要】
污染源的确定方法、装置、设备及存储介质
本专利技术实施例涉及空气质量预测
，尤其涉及一种污染源的确定方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
近年来，人类活动已经成为影响我国大气质量的首要因素，而交通活动造成的污染物排放已成为城市大气污染的重要来源之一。道路源方面机动车排放污染量大,而且随之的空气防控发展存在滞后不足。如果排放控制不足，治理不到位，严重威胁人们居住的环境和身心健康。受限于现有微型站不足我们只能在交通要道旁监测当前污染度以及颗粒物数据，但由于道路交通实时动态变化的特殊性，导致数据采集不准确，并且无法追踪溯源到责任人，如果想要纠察具体道路污染源还需要人为辅助验证，对于与人力、物力、财力都是极大的损耗。同样，复杂的道路污染源构成也使得我们在精准定位污染源过程中难上加难，仅能依靠阶段性污染数据累计来判断，由于技术手段不足对其治理也只停留在关注污染产生后的“只测不管”阶段。因此，有必要研究交通道路上的人类活动和大气污染的关系，评估道路污染源的排放情况，实现精准挖掘污染源，解决环境决策最后一公里的问题。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种污染源的确定方法、装置、设备及存储介质，以实现对污染源的定位追踪。第一方面，本专利技术实施例提供了一种污染源的确定方法，包括：对目标区域进行网格划分，获得多个网格区域；获取各个网格区域的静态污染指数、各个网格区域与设定监控站点的位置关系以及所述设定监控站点监测的空气质量数据；根据所述静态污染指数、所述位置关系及所述空气质量数据确定各个网格区域的影响指数；根据所述影响指数和所述静态污染指数确定动态污染指数；根据所述动态污染指数确定污染源。进一步地，获取各个网格区域的静态污染指数，包括：获取各个网格区域的信息点POI数据；根据所述POI数据确定各个网格区域的静态污染指数。进一步地，根据所述静态污染指数、所述位置关系及所述空气质量数据确定各个网格区域的影响指数，包括：基于第一设定机器学习算法对所述静态污染指数、所述位置关系及所述空气质量数据进行拟合，获得各个网格区域的影响指数。进一步地，根据所述影响指数和所述静态污染指数确定动态污染指数，包括：基于第二设定机器学习算法对所述影响指数和所述静态污染指数进行拟合，获得动态污染指数。进一步地，根据所述动态污染指数确定污染源，包括：对所述动态污染指数进行排序，提取排序靠前设定数量的网格区域，作为目标网格区域；在所述目标网格区域中确定污染源。进一步地，在所述目标网格区域中确定污染源，包括：根据所述目标网格区域中的POI数据确定污染源。第二方面，本专利技术实施例还提供了一种污染源的确定装置，包括：网格区域获取模块，用于对目标区域进行网格划分，获得多个网格区域；数据获取模块，用于获取各个网格区域的静态污染指数、各个网格区域与设定监控站点的位置关系以及所述设定监控站点监测的空气质量数据；影响指数确定模块，用于根据所述静态污染指数、所述位置关系及所述空气质量数据确定各个网格区域的影响指数；动态污染指数确定模块，用于根据所述影响指数和所述静态污染指数确定动态污染指数；污染源确定模块，用于根据所述动态污染指数确定污染源。进一步地，数据获取模块，还用于：获取各个网格区域的信息点POI数据；根据所述POI数据确定各个网格区域的静态污染指数。第三方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机设备，所述设备包括：包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如本专利技术实施例所述的污染源的确定方法。第四方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理装置执行时实现如本专利技术实施例所述的污染源的确定方法。本专利技术实施例公开了一种污染源的确定方法、装置、设备及存储介质。首先对目标区域进行网格划分，获得多个网格区域；然后获取各个网格区域的静态污染指数、各个网格区域与设定监控站点的位置关系以及设定监控站点监测的空气质量数据；再然后根据静态污染指数、位置关系及空气质量数据确定各个网格区域的影响指数；再然后根据影响指数和静态污染指数确定动态污染指数；最后根据动态污染指数确定污染源。本公开实施例提供的污染源的确定方法，对目标区域进行网格划分，根据各网格区域的动态污染指数来确定污染源，可以实现对道路污染源的追踪，提高确定污染源的准确性。附图说明图1是本专利技术实施例一中的一种污染源的确定方法的流程图；图2是本专利技术实施例二中的一种污染源的确定装置的结构示意图；图3是本专利技术实施例三中的一种计算机设备的结构示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本专利技术，而非对本专利技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本专利技术相关的部分而非全部结构。实施例一图1为本专利技术实施例一提供的一种污染源的确定方法的流程图，本实施例可适用于确定道路污染源的情况，该方法可以由污染源的确定装置来执行，该装置可由硬件和/或软件组成，并一般可集成在具有污染源的确定功能的设备中，该设备可以是服务器或服务器集群等电子设备。如图1所示，该方法具体包括如下步骤：步骤110，对目标区域进行网格划分，获得多个网格区域。其中，目标区域可以是城市或者县区等。对目标区域进行网格划分的方式可以是将目标区域划分为多个设定大小的网格。每个网格的大小可以预设设置，如可以是1km*1km或者0.5km*0.5km。步骤120，获取各个网格区域的静态污染指数、各个网格区域与设定监控站点的位置关系以及设定监控站点监测的空气质量数据。其中，静态污染指数可以信息点(PointofInformation，POI)数据确定。本实施例中，POI数据可以包括各网格区域在设定时间段内经过的车辆型号、车辆使用时长以及网格区域内包含建筑物信息等。POI数据可以从地图APP对的数据库中获取。网格区域与设定监控站点的位置关系可以包括网格区域的中心与设定监控站点间的距离以及网格区域相对于设定监控站点的方位。空气质量数据可以包括二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)、可吸入颗粒物(IP)等信息。具体的，获取各个网格区域的静态污染指数的方式可以是：获取各个网格区域的信息点POI数据；根据POI数据确定各个网格区域的静态污染指数。其中，POI数据包括各网格区域在设定时间段内经过的车辆型号、车辆使用时长以及网格区域内包含建筑物信息，可以根据这些数据确定网格区域在设定时间段内的静态污染指数。本实施例中，可以基于AI机器学习算法对POI数据进行拟合，获得各个网格区域的静态污染指数。步骤130，根据静态污染指数、位置关系及空气质量数据确定各个网格区域的影响指数。其中，影响指本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种污染源的确定方法，其特征在于，包括：/n对目标区域进行网格划分，获得多个网格区域；/n获取各个网格区域的静态污染指数、各个网格区域与设定监控站点的位置关系以及所述设定监控站点监测的空气质量数据；/n根据所述静态污染指数、所述位置关系及所述空气质量数据确定各个网格区域的影响指数；/n根据所述影响指数和所述静态污染指数确定动态污染指数；/n根据所述动态污染指数确定污染源。/n

【技术特征摘要】
1.一种污染源的确定方法，其特征在于，包括：
对目标区域进行网格划分，获得多个网格区域；
获取各个网格区域的静态污染指数、各个网格区域与设定监控站点的位置关系以及所述设定监控站点监测的空气质量数据；
根据所述静态污染指数、所述位置关系及所述空气质量数据确定各个网格区域的影响指数；
根据所述影响指数和所述静态污染指数确定动态污染指数；
根据所述动态污染指数确定污染源。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取各个网格区域的静态污染指数，包括：
获取各个网格区域的信息点POI数据；
根据所述POI数据确定各个网格区域的静态污染指数。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述静态污染指数、所述位置关系及所述空气质量数据确定各个网格区域的影响指数，包括：
基于第一设定机器学习算法对所述静态污染指数、所述位置关系及所述空气质量数据进行拟合，获得各个网格区域的影响指数。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述影响指数和所述静态污染指数确定动态污染指数，包括：
基于第二设定机器学习算法对所述影响指数和所述静态污染指数进行拟合，获得动态污染指数。


5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述动态污染指数确定污染源，包括：
对所述动态污染指数进行排序，提取排序靠前设定数量的网格区域，作为目标网格区域；<...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭银波，宋洋，陶友明，
申请(专利权)人：北京软通智慧城市科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11