基于智能数据挖掘的大气环境自动化分析方法技术

本发明专利技术公开一种基于智能数据挖掘的大气环境自动化分析方法，包括S1：采集空气质量监测站点的空气质量监测数据和路网中每个路段的交通流量数据；S2：基于空间分析方法，根据空气质量监测数据和空气质量监测站点编码的关联建立第一图层，根据交通流量数据和路网道路ID的关联建立第二图层；S3：在第一图层中输入优化的空间插值参数，并基于反距离权重插值方法进行空间插值得到AQI值，再根据AQI值进行对应渲染得到AQI渲染图；S4：基于交通流量数据对第二图层进行分段渲染得到交通流量渲染图；S5：按AQI值进行降序排列并和AQI渲染图、交通流量渲染图相结合得到AQI示意图；S6：实时动态更新S1中数据库，读取制图模块将AQI示意图导出。出。出。

【技术实现步骤摘要】
基于智能数据挖掘的大气环境自动化分析方法


[0001]本专利技术涉及环保
，特别涉及基于智能数据挖掘的大气环境自动化分析方法。

技术介绍

[0002]空气质量是建设生态文明的重要指标，受到广泛关注。十九大报告提出着力解决突出环境问题，其中包括“持续实施大气污染防治行动，打赢蓝天保卫战”。将不同维度的大气质量监测数据进行可视化制图展示，可以为环保部门提供高可读性、直观性的决策支持。
[0003]现阶段，在专题图制图技术方面，基于每日及每小时的监测数据手动制图需要消耗大量的人力，且耗时长，重复性高。因此迫切需要研究一种自动化技术为实时空气质量监测数据制图提供高效的技术支持，以满足快速制图的需求。

技术实现思路

[0004]针对现有技术中可视化制图耗费时间较长的问题，本专利技术提出一种基于智能数据挖掘的大气环境自动化分析方法，通过一种优化的空间插值分析方法，对多维度的每日及每小时空气质量监测数据进行可视化制图。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术提供以下技术方案：
[0006]基于智能数据挖掘的大气本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于智能数据挖掘的大气环境自动化分析方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S1：采集空气质量监测站点的空气质量监测数据和路网中每个路段的交通流量数据，分别形成第一数据表和第二数据表，并保存到数据库；S2：基于空间分析方法，根据空气质量监测数据和空气质量监测站点编码的关联建立第一图层，根据交通流量数据和路网道路ID的关联建立第二图层；S3：在第一图层中输入优化的空间插值参数，并基于反距离权重插值方法进行空间插值得到AQI值，再根据AQI值进行对应渲染得到AQI渲染图；S4：基于交通流量数据对第二图层进行分段渲染得到交通流量渲染图；S5：判断及筛选AQI值大于预设报警值对应的空气质量监测站点，按AQI值进行降序排列并和AQI渲染图、交通流量渲染图相结合得到AQI示意图；S6：实时动态更新S1中数据库，读取制图模块将AQI示意图导出。2.如权利要求1所述的基于智能数据挖掘的大气环境自动化分析方法，其特征在于，所述S1中，空气质量监测站点和路网中每个路段均拥有唯一编码。3.如权利要求1所述的基于智能数据挖掘的大气环境自动化分析方法，其特征在于，所述S2具体包括以下步骤：S2
‑
1：基于创建要素图层方法，创建一个用于与第一数据表建立关联关系的临时图层，通过添加连接的方法，将第一数据表连接到临时图层，建立起空气质量监测数据与空气质量监测站点的关联关系；S2
‑
2：再将S2
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1中的临时图层另存为带有时间标识的第一图层，以便用于进行空间插值操作，动态实现带有时间标识的第一图层命名；S2
‑
3：重复S2
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1及S2
‑
2操作，建立起交通流量数据与路网的关联关系，并生成带有时间标识的第二图层，以便用于进行路网流量分段颜色渲染操作，动态实现带有时间标识的第二图层命名。4.如权利要求1所述的基于智能数据挖掘的大气环境自动化分析方法，其特征在于，所述S3中，优化空间插值参数的方法为：S3
‑
1：将监测污染源得到的AQI2值，按照经验值30％影响系数累加到在同一个网格中的空气质量监测站点监测AQI1值中，即优化空间插值参数的公式为AQI＝AQI1+0.3*AQI2。5.如权利要求1所述的基于智能数据挖掘的大气环境自动化分析方法，其特征在于，所述S3中，基于反距离权...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗斌，刘寓，黄心，付娟娟，罗庆俊，曹欣，朱勃，周兵，曾可，龚巧灵，邓可欣，向茹熙，王陆潇，杨朝玲，谭婷婷，魏之欣，陈相均，聂慧林，
申请(专利权)人：重庆市生态环境大数据应用中心，
类型：发明
国别省市：