【技术实现步骤摘要】
基于北斗网格的空气质量预警方法和装置
[0001]本公开的实施例一般涉及环境检测
,并且更具体地,涉及基于北斗网格的空气质量预警方法和装置。
技术介绍
[0002]近年来,空气污染问题严峻,引起了广泛的关注。合理的空气质量预报能够帮助有关部门制定相应决策,以限制人为排放,同时引导公众规避污染峰值期。目前区域空气质量数值模式已经成为短时临近和中期预报的主要手段。
[0003]数值预报的不确定性主要来源于大气初始状态的不确定性和预报模式的不确定性,大气运动的非线性特征决定了无论来自于初始场还是来自模式本身极小的误差在模式积分过程中将被放大,导致数值预报在一定时间后失去可预报性。
[0004]并且,现有技术中的空气质量预报通常是针对用户的当前位置进行短时临近和中期预报,而没有考虑用户的位置变化状况,而当用户处于移动状态下,不能对用户未来所处位置处的空气质量进行预报,例如用户在驾驶车辆出行或者乘坐火车出行,在固定时间段内的位置变化比较大,使得用户难以预测突发状况,影响用户的体验。
技术实现思路
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于北斗网格的空气质量预警方法,其特征在于,包括:获取终端的位置信息数据;根据所述位置信息数据确定所述终端的下一位置对应的第一北斗网格;获取所述第一北斗网格周围第一预设区域范围内的排放源信息和气象信息;根据所述排放源信息和所述气象信息通过预先训练的污染物分布预测模型确定所述第一北斗网格周围第二预设区域范围内的污染物的浓度的分布状况;响应于所述第二预设区域范围内所述终端位置处的污染物的浓度超过预设阈值,向所述终端发送空气质量报警信息。2.根据权利要求1所述的基于北斗网格的空气质量预警方法,其特征在于,所述污染物分布预测模型通过以下方式训练得到:以预设数量的排放源信息和排放源信息对应的气象信息为训练样本集,对所述训练样本集中的训练样本进行标注,标注出所述训练样本的对应的在不同时刻在不同区域污染物的分布状况;将所述训练样本集中的训练样本输入到预先建立的神经网络模型,对所述训练样本集中的训练样本进行学习,输出训练样本对应的在不同时刻在不同区域污染物的分布状况,当输出的训练样本对应的在不同时刻在不同区域污染物的分布状况与标注的训练样本对应的在不同时刻在不同区域污染物的分布状况的差异度大于预设阈值时,对神经网络模型的卷积层的参数进行修正;重复上述过程,直到输出的训练样本中对应的在不同时刻在不同区域污染物的分布状况与标注的训练样本对应的在不同时刻在不同区域污染物的分布状况的差异度小于预设阈值。3.根据权利要求1所述的基于北斗网格的空气质量预警方法,其特征在于,所述获取终端的位置信息数据,包括:按照预设时间间隔获取终端的位置信息数据;所述根据所述位置信息数据确定所述终端对应的第一北斗网格,包括:根据所述终端的历史位置信息数据预测所述终端的下一预报时刻的位置信息,根据所述下一预报时刻的位置信息确定所述终端对应的第一北斗网格。4.根据权利要求1所述的基于北斗网格的空气质量预警方法,其特征在于,所述获取所述第一北斗网格周围第一预设区域范围内的排放源信息,包括:获取所述第一北斗网格周围步长为第一预设数值的与所述第一北斗网格的网格层级相同的北斗网格内的排放源信息;或者,获取所述第一北斗网格的上级网格周围步长为第二预设数值的与所述上级网格的网格层级相同的北斗网格内的排放源信息。5.根据权利要求4所述的基于北斗网格的空气质量预警方法,其特征在于,...
【专利技术属性】
技术研发人员:陈宗娇,邢树威,祖彪,张晓峰,白璐,裴志强,李影,陈震,
申请(专利权)人:辽宁省生态环境监测中心,
类型:发明
国别省市:
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