一种环境质量预测方法技术

本发明专利技术提供一种环境质量预测方法，属于数据预测领域，方法包括：获取历史环境质量数据及历史环境污染物排放量，并采用最小二乘法回归建立关系模型；获取每种产品的产量、产量修正系数、每种产品对每种污染物的单位产品污染物排放系数及每种产品对每种污染物的污染防治修正系数；针对任一种污染物，根据每种产品的产量、每种产品对污染物的单位产品污染物排放系数、每种产品的产量修正系数及每种产品对污染物的污染防治修正系数，确定污染物的排放量预测值；基于关系模型，根据污染物的排放量预测值确定环境质量预测值。本发明专利技术解决了现有环境质量预测方法数据时效性差、预测准确性不足的问题，提高了环境质量预测数据时效性和预测准确度。测准确度。

【技术实现步骤摘要】
一种环境质量预测方法
[0001]本申请是名为《一种基于社会经济数据的环境质量预测方法》的专利申请的分案申请，原申请的申请日为2021年04月06日，申请号为202110368011.5。


[0002]本专利技术属于数据预测领域，特别涉及一种环境质量预测方法。

技术介绍

[0003]环境质量预测是指预测社会经济活动对环境质量变化影响的活动，是环境决策和管理的基础。通过环境质量预测，可以提前发现环境污染趋势性、苗头性问题，从生态环境保护角度提出针对性的解决办法或建议，为环境管理决策提供技术支撑，有效推进生态环境的高水平保护助推经济的高质量发展。
[0004]201811327592.2提供一种测算待测区域污染物排放面浓度的测算方法，包括：获取所述污染物排放面最优化空间浓度分布模型的排放面，该最优化空间浓度分布模型基于预先构建的污染物空间浓度分布模型以及所述污染物排放面内的污染物浓度的实际分布而被建立；以及对所述最优化空间浓度分布模型的排放面，应用所述最优化空间浓度分布模型进行积分计算，测算所述待测区域污染物排放面浓度。
[0005]CN201710659978.2公开了一种污染物排放总量的智能预警方法，步骤为：信息分析；建立预警指标，获得预警指数，形成预警分级及警报综合评估数据；建立数据库及预警预测模型；模拟污染物排放总量质量随时间变化的规律，预测结果；生成空间分布图并显示。本专利技术通过污染物排放总量自身的性质、以及前面预测的污染物排放总量污染物浓度，对污染物排放总量进行危害评价；根据水环境的危害评价等级，调用事故危害数据库，给出事故危害的应急对策。
[0006]CN202010056897.5公开了一种基于大数据分析技术对环境质量进行监测的方法，包括以下步骤：S1：选择数据获取手段对社交媒体上的信息进行获取；S2：对获取的数据进行清洗和按照地区和时间段进行归类；S3：选取训练集和测试集构建高效的情感预测模型；S4：使用情感预测模型对每条数据进行关于环境的情感倾向预测，并计算出各个省份的环境质量指数。本专利技术中，主要通过收集社交媒体上大量关于环境问题的言论，通过构建环境质量预测模型来对与环境相关言论的情感倾向进行预测，并通过一定的公式来计算环境质量指数，用来表示各个地区不同时间段的环境质量。
[0007]现有方法虽然能够测算待测区域污染物排放浓度、实现污染物排放总量的智能预警、预测环境质量，但污染物排放预测模型的数据来源仅使用了环境质量数据，在数据时效性和预测准确度方面都存在欠缺。

技术实现思路

[0008]本专利技术的目的在于针对现有技术的不足，提供一种环境质量预测方法，解决现有环境质量预测方法数据时效性差、预测准确性不足的问题，提高环境质量预测数据的时效
性和预测准确度。
[0009]为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
[0010]一种环境质量预测方法，包括：
[0011]获取历史环境质量数据及历史环境污染物排放量；
[0012]根据所述历史环境质量数据及所述历史环境污染物排放量，采用最小二乘法回归建立关系模型；
[0013]获取每种产品的产量、每种产品对每种污染物的单位产品污染物排放系数、每种产品的产量修正系数及每种产品对每种污染物的污染防治修正系数；
[0014]针对任一种污染物，根据每种产品的产量、每种产品对所述污染物的单位产品污染物排放系数、每种产品的产量修正系数及每种产品对所述污染物的污染防治修正系数，确定所述污染物的排放量预测值；
[0015]基于所述关系模型，根据所述污染物的排放量预测值确定环境质量预测值。
[0016]可选地，采用以下公式确定污染物i的排放量预测值：
[0017][0018]其中，Y
i
为污染物i的排放量预测值，n为产品种类数量，X
k
为第k种产品的产量，产量与污染物排放量呈现正相关关系，是判断污染物排放预测值的重要依据。产品产量数据具有一定的趋势性、季节性特征。单位为万吨、万件、万块、万升等。β
ki
为第k种产品对污染物i的单位产品污染物排放系数，P
k
为第k种产品的产量修正系数，R
ki
为第k种产品对污染物i的污染防治修正系数。
[0019]可选地，单位产品污染物排放系数β
ki
为生产单位产量的产品所产生的污染物排放量。β
ki
为单位和X
k
对应的换算系数，以排放量预测值Y
i
单位取kg为例，则β
ki
单位为kg/万吨、kg/万块、kg/万升等。
[0020]可选地，产量修正系数P
k
为产品计划下的产量与上一周期产量的百分比，即调控后产量与调控前产量的百分比。产量调控会对第k种产品的产量产生影响，进而影响污染物排放量，因此引入产量修正系数进行修正。
[0021]可选地，采用自回归模型进行时间序列预测的方法，获取每种产品的产量修正系数。大多数产品的产量修正系数的取值范围大致在70％至130％之间。
[0022]可选地，产品对污染物的污染防治修正系数R
ki
为污染物防治前后单位产品污染物排放系数的百分比。即污染物防治前后单位产品污染物排放系数的百分比。污染防治工作对第k种产品的单位产品污染物排放系数β
ki
产生影响，进而影响第i种污染物排放量，因此引入污染防治修正系数的修正值。
[0023]可选地，污染物i为颗粒物、SO2、NOx、VOCs、COD、氨氮、总磷等中的一种。以重量计量污染物排放量的多少，根据污染物不同，常用的单位有万吨、吨、kg等；
[0024]可选地，采用以下公式计算下一年环境质量的预测值E
i
：
[0025]E
i
＝f(Y
i
)；
[0026]其中，E
i
为环境质量预测值(污染物i的浓度预测值)，Y
i
为污染物排放量的预测值。f为经验公式，以过去5年的环境质量数据和污染物排放量为基础，通过最小二乘法回归分析得出，该过程使用SPSS软件完成。
[0027]与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：
[0028]本专利技术方法引入了时效性更强、趋势更具可预测性的产品产量相关数据，产品产量相关数据比环境质量数据趋势性更明显、更具可预测性。通过污染物排放清单建立了产品产量和环境之间的定量耦合联系，可有效解决现阶段污染物排放数据统计滞后的问题，辅助预测环境质量变化，能够更加精准的定量化预测未来一段时期产品生产所产生的污染物排放及其造成的环境质量变化情况，提高了环境质量预测数据时效性和预测准确度。
具体实施方式
[0029]下面对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种环境质量预测方法，其特征在于，所述环境质量预测方法包括：获取历史环境质量数据及历史环境污染物排放量；根据所述历史环境质量数据及所述历史环境污染物排放量，采用最小二乘法回归建立关系模型；获取每种产品的产量、每种产品对每种污染物的单位产品污染物排放系数、每种产品的产量修正系数及每种产品对每种污染物的污染防治修正系数；针对任一种污染物，根据每种产品的产量、每种产品对所述污染物的单位产品污染物排放系数、每种产品的产量修正系数及每种产品对所述污染物的污染防治修正系数，确定所述污染物的排放量预测值；基于所述关系模型，根据所述污染物的排放量预测值确定环境质量预测值。2.根据权利要求1所述的环境质量预测方法，其特征在于，采用以下公式确定污染物i的排放量预测值：其中，Y
i
为污染物i的排放量预测值，n为产品种类数量，X
k
为第k种产品的产量，β
ki
为第k种产品对污染物i的单位产品污染物排放系数，P
k
为第k种...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄庆，罗彬，王恒，谢怡，田犀，马丽雅，杜敏，张卫兵，闫卫坡，罗静雯，盛祖添，张豇浜，张雨晴，蒲灵，
申请(专利权)人：四川省环境政策研究与规划院，
类型：发明
国别省市：