大气污染高值区域的定位方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供大气污染高值区域的定位方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：基于目标点位的历史监测数据，确定目标点位的潜在污染区；对潜在污染区进行网格划分，得到多个子网格；当目标点位在t时刻处于污染增长阶段，目标子网格在t时刻之前的预设时间段内也处于污染增长阶段，且在t时刻目标子网格与目标点位的空气质量数据的差值均大于预设阈值时，则确定该目标子网格处于高值潜在区；其中，空气质量数据是通过地面类监测设备、移动类监测设备或高空类监测设备中的至少两类设备监测得到的；对高值潜在区内的所有目标子网格的空气质量数据进行排序，确定影响目标点位的高值区域。本发明专利技术可以快速地确定影响目标点位的高值区域。域。域。

【技术实现步骤摘要】
大气污染高值区域的定位方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及环境监测
，尤其涉及一种大气污染高值区域的定位方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着大气污染防治措施的不断深入，空气质量已经有了明显的改善。空气质量的好坏反映了空气污染程度，它是依据空气中污染物浓度的高低来判断的。空气污染是一个复杂的现象，在特定时间和地点空气污染物浓度受到许多因素影响。来自固定污染源和流动污染源的人为污染物的排放是影响空气质量的最主要因素之一，城市的发展密度、地形地貌和气象等也是影响空气质量的重要因素。
[0003]空气污染依然是影响空气质量的主要因素之一，而目前需要较长的时间才能确定污染高值区域，无法在污染期间及时定位污染的高值区域，成为目前亟需解决的技术问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供了一种大气污染高值区域的定位方法、装置、设备及存储介质，以解决目前高值区域的定位需要较长时间的问题。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供了一种大气污染高值区域的定位方法，其特征在于，包括：
[0006]基于目标点位的历史监测数据，确定目标点位的潜在污染区；
[0007]对潜在污染区进行网格划分，得到多个子网格；
[0008]当目标点位在t时刻处于污染增长阶段，目标子网格在t时刻之前的预设时间段内也处于污染增长阶段，且在t时刻目标子网格与目标点位的空气质量数据的差值均大于预设阈值时，则确定该目标子网格处于高值潜在区；其中，空气质量数据是通过地面类监测设备、移动类监测设备或高空类监测设备中的至少两类设备监测得到的，每类监测设备监测到的空气质量数据为同类数据，不同类监测设备监测到的空气质量数据为不同类数据；
[0009]对高值潜在区内的所有目标子网格的空气质量数据进行排序，确定影响目标点位的高值区域。
[0010]在一种可能的实现方式中，对高值潜在区内的所有目标子网格的空气质量数据进行排序，确定影响目标点位的高值区域，包括：
[0011]对高值潜在区内的所有目标子网格的同类空气质量数据进行排序，并根据排序结果对每个目标子网格进行编号；
[0012]对每个目标子网格在每类监测设备下的编号进行求和，确定每个目标子网格对目标点位的影响值；
[0013]将影响值最大的目标子网格确定为影响目标点位的高值区域。
[0014]在一种可能的实现方式中，对每个目标子网格在每类监测设备下的编号进行求和，确定每个目标子网格对目标点位的影响值，包括：
[0015]将每个目标子网格在每类监测设备下的编号，输入至预先构建的评价模型中，得到每个目标子网格对目标点位的影响值；
[0016]其中，评价模型P
j
为：
[0017]P
j
＝R
Dj
*0.35+R
Yj
0.35+R
Gj
*0.3；
[0018]其中，j为目标子网格的编号，R
Dj
为通过地面类监测设备确定的目标子网格的编号，R
Yj
为通过移动类监测设备确定的目标子网格的编号，R
Gj
为通过高空类监测设备确定的目标子网格的编号。
[0019]在一种可能的实现方式中，对高值潜在区内的所有目标子网格的同类空气质量数据进行排序，并根据排序结果对每个目标子网格进行编号，包括：
[0020]当高值潜在区内的目标子网格内设有多个相同类型的监测设备，则基于同类型的每个监测设备监测得到的空气质量数据进行排序处理，确定目标子网格在该类空气质量数据下的编号；
[0021]对高值潜在区内的所有目标子网格的同类空气质量数据进行排序，并根据排序结果对每个目标子网格进行编号。
[0022]在一种可能的实现方式中，当高值潜在区内的目标子网格内设有多个相同类型的监测设备，则基于同类型的每个监测设备监测得到的空气质量数据进行排序处理，确定目标子网格在该类空气质量数据下的编号，包括：
[0023]基于目标子网格内的同类型的每个监测设备监测得到的空气质量数据、以及预设排序模型，确定目标子网格在该类空气质量数据下的编号；
[0024]其中，预设排序模型R为：
[0025][0026]其中，n为同一目标子网格内的同类型的监测设备的总数量，Xi为该子网格内同类型的监测设备i监测的空气质量数据在同类空气质量数据中的排名，Xmax为该子网格内的同类型的监测设备监测的最大空气质量数据的排名，Xmin为该子网格内的同类型的监测设备监测的最小空气质量数据的排名。
[0027]在一种可能的实现方式中，基于目标点位的历史监测数据，确定目标点位的潜在污染区，包括：
[0028]获取目标点位的历史监测数据，其中，历史监测数据包括目标点位的环境监测数据和气象监测数据，环境监测数据包括按照时间序列排列的各类污染物的浓度值，气象监测数据包括按照时间序列排列的气象数据；
[0029]基于目标点位的环境监测数据，提取处于污染增长阶段以及污染高值点的环境监测数据；
[0030]基于处于污染增长阶段以及污染高值点的环境监测数据，以及处于污染增长阶段以及污染高值点的气象监测数据，确定目标点位的污染物分布图；
[0031]基于目标点位的污染物分布图，确定目标点位的潜在污染区。
[0032]在一种可能的实现方式中，当目标点位在t时刻处于污染增长阶段，目标子网格在t时刻之前的预设时间段内也处于污染增长阶段，且在t时刻目标子网格与目标点位的空气质量数据的差值均大于预设阈值时，则确定该目标子网格处于高值潜在区，包括：
[0033]基于目标点位的污染物小时浓度数据，当目标点位在t时刻的空气质量数据与t
‑
1时刻的空气质量数据之比大于100％，且在t+1时刻的空气质量数据与t时刻的空气质量数据之比大于100％时，则确定目标点位在t时刻处于污染增长阶段；
[0034]基于目标子网格的污染物小时浓度数据，当目标子网格在t
‑△
t时刻的空气质量数据与t
‑△
t
‑
1时刻的空气质量数据之比大于100％，且在t
‑△
t+1时刻的空气质量数据与t
‑△
t时刻的空气质量数据之比大于100％时，则确定目标子网格在t
‑△
t时刻处于污染增长阶段；
[0035]当目标点位在t时刻的空气质量数据与目标子网格在t时刻的空气质量数据的差值，与目标子网格在t时刻的空气质量数据比值大于预设阈值时，则确定该目标子网格处于高值潜在区。
[0036]第二方面，本专利技术实施例提供了一种大气污染高值区域的定位装置，包括：确定潜在区模块，用于基于目标点位的历史监测数据，确定目标点位的潜在污染区；
[0037]划分网格模块，用于对潜在污染区进行网格划分，得到多个子网格；
[0038]确定高值潜在区模块本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种大气污染高值区域的定位方法，其特征在于，包括：基于目标点位的历史监测数据，确定所述目标点位的潜在污染区；对所述潜在污染区进行网格划分，得到多个子网格；当所述目标点位在t时刻处于污染增长阶段，目标子网格在t时刻之前的预设时间段内也处于污染增长阶段，且在t时刻所述目标子网格与所述目标点位的空气质量数据的差值均大于预设阈值时，则确定该目标子网格处于高值潜在区；其中，所述空气质量数据是通过地面类监测设备、移动类监测设备或高空类监测设备中的至少两类设备监测得到的，每类监测设备监测到的空气质量数据为同类数据，不同类监测设备监测到的空气质量数据为不同类数据；其中，所述目标子网格为任意一个子网格；对所述高值潜在区内的所有目标子网格的空气质量数据进行排序，确定影响所述目标点位的高值区域。2.如权利要求1所述的定位方法，其特征在于，所述对所述高值潜在区内的所有目标子网格的空气质量数据进行排序，确定影响所述目标点位的高值区域，包括：对所述高值潜在区内的所有目标子网格的同类空气质量数据进行排序，并根据排序结果对每个目标子网格进行编号；对每个目标子网格在每类监测设备下的编号进行求和，确定每个目标子网格对所述目标点位的影响值；将影响值最大的目标子网格确定为影响所述目标点位的高值区域。3.如权利要求2所述的定位方法，其特征在于，所述对每个目标子网格在每类监测设备下的编号进行求和，确定每个目标子网格对所述目标点位的影响值，包括：将每个目标子网格在每类监测设备下的编号，输入至预先构建的评价模型中，得到每个目标子网格对所述目标点位的影响值；其中，所述评价模型P
j
为：P
j
＝R
Dj
*0.35+R
Yj
0.35+R
Gj
*0.3；其中，j为目标子网格的编号，R
Dj
为通过地面类监测设备确定的目标子网格的编号，R
Yj
为通过移动类监测设备确定的目标子网格的编号，R
Gj
为通过高空类监测设备确定的目标子网格的编号。4.如权利要求2或3所述的定位方法，其特征在于，所述对所述高值潜在区内的所有目标子网格的同类空气质量数据进行排序，并根据排序结果对每个目标子网格进行编号，包括：当所述高值潜在区内的目标子网格内设有多个相同类型的监测设备，则基于同类型的每个监测设备监测得到的空气质量数据进行排序处理，确定所述目标子网格在该类空气质量数据下的编号；对所述高值潜在区内的所有目标子网格的同类空气质量数据进行排序，并根据排序结果对每个目标子网格进行编号。5.如权利要求4所述的定位方法，其特征在于，所述当所述高值潜在区内的目标子网格内设有多个相同类型的监测设备，则基于同类型的每个监测设备监测得到的空气质量数据进行排序处理，确定所述目标子网格在该类空气质量数据下的编号，包括：基于所述目标子网格内的同类型的每个监测设备监测得到的空气质量数据、以及预设
排序模型，确定所述目标子网格在该类空气质量数据下的编号；其中，预设排序模型R为：其中，n为同一目标子网格内的同类型的监测设备的总数量，Xi为该子网格内同类型的监测设备i监测的空气质量数据在同类空气质量数据中的排名，Xmax为该子网格内的同类型的监测设备监测的最大空气质量数据的排名，Xmin为该子网格...

【专利技术属性】
技术研发人员：田灵娣，马景金，张彤，张朝，张佳崎，郑娜，王春迎，
申请(专利权)人：河北先进环保产业创新中心有限公司，
类型：发明
国别省市：