【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及环境监测，尤其涉及一种基于聚类算法的大气环境监测方法。
技术介绍
1、
2、城市大气环境的监测主要由环境管理部门管理，对存在于大气中的污染物进行定点、连续的测量和分析。根据监测结果实时存储并加以分析之后，合理评估空气质量，并提供寻求污染源的判定依据。
3、例如公告号为：cn115326661b的专利技术专利公告的一种基于大气环境的监测方法、系统和可读存储介质，包括：预设区域的不同的坐标位置分别设置有多个前端监测设备；基于多个前端监测设备的坐标位置分别采用密度聚类算法进行聚类分析，计算得到多个聚类区以及对应的聚类中心；基于每个聚类区，选取距离对应聚类中心最近的前端监测设备作为主监测设备；通过前端监测设备实时监测获取各自坐标位置处的大气环境数据；基于每个聚类区，通过主监测设备收集其他前端监测设备监测的大气环境数据并进行大气环境数据汇整，得到每个聚类区的汇整数据并进行上报；基于每个聚类区的汇整数据进行数据分析处理，得到大气环境画像。
4、例如公开号为：cn110895526a的专利技术专利公开的一种大气监测系统中数据异常的修正方法，包括：利用最小-最大规范化方法对特征数据进行预处理，再结合该节点的历史数据按第一级基于信息熵的异常检测算法计算出传感器节点的异常概率，当节点的异常概率高于阈值时，执行第二级基于k-means的异常检测算法，获取该节点相近节点的特征向量，对该节点和相近节点进行聚类分簇，在分簇结果之上计算该节点特征向量与所在聚类中心之间的距离，判断该传感器节点是否没有异常。p>
5、但本申请专利技术人在实现本申请实施例中专利技术技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：
6、现有技术中，由于不同地区的大气环境条件可能存在较大差异，且环境状况受多种因素影响，存在难以提供全面的环境评估的问题。
技术实现思路
1、本申请实施例通过提供一种基于聚类算法的大气环境监测方法，解决了现有技术中存在难以提供全面的环境评估的问题，实现了对指定地区的大气环境进行全面性监测。
2、本申请实施例提供了一种基于聚类算法的大气环境监测方法，包括以下步骤：将待进行大气环境监测的指定地区通过聚类算法对各个监测设备的坐标进行聚类分析，得到不同的大气环境聚类区域；获取各个大气环境聚类区域中各个监测设备收集到的大气环境数据，同时对大气环境数据进行实时质量控制和预处理；对于每个大气环境聚类区域根据大气环境数据分析出环境监测指数数据，所述环境监测指数数据包括温度湿度指数、紫外线指数、大气压力指数、污染物浓度指数和风速监测指数；根据环境指数数据计算出环境质量监测综合指数；根据环境质量监测指数分析出大气环境聚类区域的环境异常点，并发出警报。
3、进一步的，所述大气环境聚类区域的具体获得方法为：获取待进行大气环境监测的指定地区中所有监测设备的地理坐标位置数据；确定聚类半径以及密度阈值；根据各个监测设备的地理坐标位置数据，使用密度聚类算法对监测设备的坐标位置进行分析；根据聚类分析的结果，将每个聚类记为一个大气环境区域。
4、进一步的，所述环境质量监测综合指数的具体分析方法为：为待进行大气环境监测的指定地区中的各个大气环境聚类区域编号；获取各个大气环境聚类区域对应的环境监测指数数据；构建环境质量监测综合指数模型公式；具体的环境质量监测综合指数模型公式为：式中，ψ为环境质量监测综合指数，e为自然常数，和分别为第q个大气环境聚类区域对应的温度湿度指数、紫外线指数、大气压力指数、污染物浓度指数和风速监测指数，q为大气环境聚类区域的编号，q＝1,2,...,q，q为大气环境聚类区域的总数，ε1,ε2,ε3,ε4和ε5分别为温度湿度指数、紫外线指数、大气压力指数、污染物浓度指数和风速监测指数在环境质量监测综合指数中的权重系数，ζ为环境质量监测综合指数的修正因子。
5、进一步的，所述温度湿度指数的具体分析方法为：提取每个大气环境聚类区域对应的大气环境数据中的温度数据和湿度数据，并分别为其编号；构建温度湿度指数模型公式；具体的温度湿度指数模型公式为：式中，为第q个大气环境聚类区域中第i个温度数据，i为温度数据的编号，i＝1,2,...,i，i为温度数据总数，为第q个大气环境聚类区域中第j个湿度数据，j为湿度数据的编号，j＝1,2,...,j，j为湿度数据总数，α1为温度值在温度湿度指数中对应的权重系数，α2为湿度值在温度湿度指数中对应的权重系数，χ为温度和湿度的影响因子叠加值，δ为温度湿度指数的修正因子。
6、进一步的，所述紫外线指数的具体分析方法为：提取每个大气环境聚类区域对应的大气环境数据中的太阳辐射值、云覆盖率和大气透明度，并分别为其编号；构建紫外线指数模型公式；具体的紫外线指数模型公式为：式中，为第q个大气环境聚类区域中第m个太阳辐射值，m为太阳辐射值的编号，m＝1,2,...,m，m为太阳辐射值总数，β1为太阳辐射值在紫外线指数中对应的权重系数，为第q个大气环境聚类区域中第n个云覆盖率，n为云覆盖率的编号，n＝1,2,...,n，n为云覆盖率总数，β2为云覆盖率在紫外线指数中对应的权重系数，为第q个大气环境聚类区域中第o个大气透明度，o为大气透明度的编号，o＝1,2,...,o，o为大气透明度总数，β3为大气透明度在紫外线指数中对应的权重系数，γ为紫外线指数的修正系数。
7、进一步的，所述大气压力指数的具体分析方法为：提取每个大气环境聚类区域对应的大气环境数据中的海拔数据和大气压力数据，并分别为其编号；构建大气压力指数模型公式；具体的大气压力指数模型公式为：式中，ahq为第q个大气环境聚类区域对应的海拔数据，为标准海拔数据，φ1为海拔数据在大气压力指数中对应的权重系数，apq为第q个大气环境聚类区域对应的大气压力数据，为标准大气压力数据，φ2为大气压力数据在大气压力指数中对应的权重系数，λ为大气压力指数的修正系数。
8、进一步的，所述污染物浓度指数的具体分析方法为：提取每个大气环境聚类区域对应的大气环境数据中的颗粒物浓度指数、硫氧化物浓度值、氮氧化物浓度值、一氧化碳浓度值和挥发性有机化合物浓度值，并分别为其编号；构建污染物浓度指数模型公式；具体的污染物浓度指数模型公式为：式中，θq为第q个大气环境聚类区域对应的颗粒物浓度指数，为颗粒物浓度值在污染物浓度指数中对应的权重系数，soq、noq和coq分别为第q个大气环境聚类区域对应的硫氧化物浓度值、氮氧化物浓度值、一氧化碳浓度值，为硫氧化物浓度值、氮氧化物浓度值、一氧化碳浓度值在污染物浓度指数中对应的权重叠加系数，voq为第q个大气环境聚类区域对应的挥发性有机化合物浓度值，为挥发性有机化合物浓度值在污染物浓度指数中对应的权重系数，θ为污染物浓度指数的修正系数。
9、进一步的，所述颗粒物浓度指数的具体分析方法为：提取每个大气环境聚类区域对应的大气环境数据中的pm2.5颗粒物浓度值和pm10颗粒物浓度值，并分别为其编号；构建颗粒物浓度指数模型公式；具体的颗粒物浓度指数本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于聚类算法的大气环境监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述基于聚类算法的大气环境监测方法，其特征在于，所述大气环境聚类区域的具体获得方法为：
3.如权利要求1所述基于聚类算法的大气环境监测方法，其特征在于，所述环境质量监测综合指数的具体分析方法为：
4.如权利要求3所述基于聚类算法的大气环境监测方法，其特征在于，所述温度湿度指数的具体分析方法为：
5.如权利要求3所述基于聚类算法的大气环境监测方法，其特征在于，所述紫外线指数的具体分析方法为：
6.如权利要求3所述基于聚类算法的大气环境监测方法，其特征在于，所述大气压力指数的具体分析方法为：
7.如权利要求3所述基于聚类算法的大气环境监测方法，其特征在于，所述污染物浓度指数的具体分析方法为：
8.如权利要求7所述基于聚类算法的大气环境监测方法，其特征在于，所述颗粒物浓度指数的具体分析方法为：
9.如权利要求3所述基于聚类算法的大气环境监测方法，其特征在于，所述风速监测指数的具体分析方法为：
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...【技术特征摘要】
1.一种基于聚类算法的大气环境监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述基于聚类算法的大气环境监测方法，其特征在于，所述大气环境聚类区域的具体获得方法为：
3.如权利要求1所述基于聚类算法的大气环境监测方法，其特征在于，所述环境质量监测综合指数的具体分析方法为：
4.如权利要求3所述基于聚类算法的大气环境监测方法，其特征在于，所述温度湿度指数的具体分析方法为：
5.如权利要求3所述基于聚类算法的大气环境监测方法，其特征在于，所述紫外线指数的具体分析方法为：
6.如...
【专利技术属性】
技术研发人员：莫梓峰，黄以锋，张成，万为叨，
申请(专利权)人：广东万为控制技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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