【技术实现步骤摘要】
本公开涉及污染物浓度预测，尤其涉及一种预测污染物浓度的方法。
技术介绍
1、随着社会的发展，工厂和机动车辆的数目在增加。在工厂执行生产作业以及机动车辆在行驶的过程中，会向空气中排放一些可吸入颗粒物、二氧化氮以及一氧化碳等污染物，从而造成了空气污染的问题。通过环境监测站点对这些污染物进行监测，并根据监测到的数据对未来0～24小时内的污染物浓度进行短临预报，可以有效规划并治理空气污染的问题。
2、在实现本公开构思的过程中，专利技术人发现相关技术中至少存在如下问题：相关技术对于区域污染物浓度进行短临预报的方法，一般是利用污染物浓度预测系统采集一区域的历史污染物浓度数据，并根据该历史污染物浓度数据直接预测该区域的未来整体污染情况，在该预测过程中一般会存在对局部环境监测位点的污染物浓度预测准确率较低，或者是预测的资源消耗过高等问题，由于预测的准确率和预测的资源消耗难以同时兼顾到，导致了相关技术对于污染物浓度的预测存在效率低的问题。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，本公开提供了一种能够提高预测污染物浓度效率的预测污染物浓度的方法。
2、本公开的一个方面提供了一种预测污染物浓度的方法，包括：将待测污染物浓度的待测区域划分为多个子区域；根据上述子区域中环境监测站点的分布情况，从上述多个子区域中确定第一目标子区域，其中上述第一目标子区域中包括至少一个上述环境监测站点；获取在上述第一目标子区域中的，上述环境监测站点在预测时间段的气象数据；将上述气象数据和上述环境监测站点的历史环
3、根据本公开的实施例，上述方法还包括：在上述第一目标子区域中包括至少两个环境监测站点的情况下，将上述第一目标子区域划分为预定数目的单元；根据上述环境监测站点在上述单元中的分布情况，确定上述环境监测站点的位置数据以及上述目标单元，其中上述目标单元中包括至少一个上述环境监测站点；根据上述环境监测站点的位置数据，确定上述环境监测站点之间的距离参数；将上述距离参数、上述气象数据和上述环境监测站点的历史环境数据，输入到上述污染物浓度预测模型中，输出第二污染物浓度预测结果。
4、根据本公开的实施例，上述根据上述环境监测站点的位置数据，确定上述环境监测站点之间的距离参数，包括：在每个上述目标单元中只包括一个环境监测站点的情况下，从数据库中调用距离函数；将上述环境监测站点的位置数据输入到上述距离函数中，输出上述环境监测站点之间的距离参数。
5、根据本公开的实施例，上述距离函数包括最大距离函数和平均距离函数；将上述环境监测站点的位置数据输入到上述距离函数中，输出上述环境监测站点之间的距离参数，包括：将上述环境监测站点的位置数据输入到上述最大距离函数中，输出上述环境监测站点之间的最大距离；将上述环境监测站点的位置数据输入到上述平均距离函数中，输出上述环境监测站点之间的平均距离；根据上述环境监测站点之间的上述最大距离和上述平均距离，生成上述距离参数。
6、根据本公开的实施例，上述方法还包括：在上述目标单元中包括至少两个环境监测站点的情况下，对上述至少两个环境监测站点进行整合，以将上述至少两个环境监测站点视为一个整合环境监测站点；根据上述整合环境监测站点所在的目标单元的位置，生成上述整合环境监测站点的位置数据；将上述整合环境监测站点的位置数据输入到上述距离函数中，输出上述环境监测站点之间的距离参数。
7、根据本公开的实施例，环境监测站点配置有气象预测模型；上述环境监测站点在预测时间段的气象数据是通过如下方式得到的：向上述气象预测模型输入目标数据，输出上述环境监测站点在上述预测时间段的气象数据。
8、根据本公开的实施例，上述气象预测模型包括第一预测子模型和第二预测子模型，上述目标数据包括风数据以及历史温度数据和历史湿度数据；上述向上述气象预测模型输入目标数据，输出上述环境监测站点在上述预测时间段的气象数据，包括：向上述第一预测子模型中输入，在上述预测时间段内与地面在竖直方向上距离预定高度的风数据，输出上述环境监测站点在上述预测时间段的预测风速数据和预测风向数据；向上述第二预测子模型中输入，在上述历史时间段内的历史温度数据和历史的湿度数据，输出上述环境监测站点在上述预测时间段的预测温度数据和预测湿度数据；根据上述预测风速数据、上述预测风向数据、上述温度数据以及上述湿度数据，生成上述环境监测站点在上述预测时间段的气象数据。
9、根据本公开的实施例，上述将待测污染物浓度的待测区域划分为多个子区域，包括：获取上述待测区域在地面上的第一投影面积；根据预定的子区域在地面上的第二投影面积与上述第一投影面积之间的关系，将上述待测区域划分为多个具有相同上述第二投影面积的子区域。
10、根据本公开的实施例，上述根据上述环境监测站点在上述预测时间段的污染物浓度，生成上述待测区域的第一污染物浓度预测结果，包括：采用预定插值法，对上述环境监测站点在上述预测时间段的污染物浓度进行插值处理，得到上述待测区域的第一污染物浓度预测结果。
11、根据本公开的实施例，每个上述子区域与每个上述子区域之间重叠预定距离。
12、根据本公开实施例提供的预测污染物浓度的方法，通过将待测污染物浓度的待测区域划分为多个子区域；根据子区域中环境监测站点的分布情况，确定第一目标子区域；获取在第一目标子区域中，环境监测站点在预测时间段的气象数据；将气象数据和环境监测站点的历史环境数据输入到基于第一目标子区域构建的污染物浓度预测模型中，输出至少一个环境监测站点在预测时间段内的污染物浓度数据；根据该污染物浓度数据，生成待测区域的第一污染物浓度预测结果。由于在预测污染物浓度的过程中，将待测区域划分为多个子区域，并以子区域内的环境监测站点在预测时间段的污染物浓度数据为依据，实现对环境监测点位的准确预测，可以至少部分地克服相关技术对于区域预测存在的预测准确率较低的问题；同时，本公开实施例以子区域为单位构建污染物浓度预测模型，并利用该模型一次输出多个环境监测站点的污染物浓度数据，无需为每一个环境监测站点构建一个污染物浓度数据，可以至少部分的克服了相关技术对于区域预测存在的预测的资源消耗过高的问题，进而能够至少部分的克服相关技术对于预测的准确率和预测的资源消耗难以同时兼顾的问题，进而达到了提高预测污染物浓度的效率的技术效果。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种预测污染物浓度的方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述环境监测站点的位置数据，确定所述环境监测站点之间的距离参数，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述距离函数包括最大距离函数和平均距离函数；
5.根据权利要求3所述的方法，还包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其中，环境监测站点配置有气象预测模型；
7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述气象预测模型包括第一预测子模型和第二预测子模型，所述目标数据包括风数据以及历史温度数据和历史湿度数据；
8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将待测污染物浓度的待测区域划分为多个子区域，包括：
9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述环境监测站点在所述预测时间段的污染物浓度，生成所述待测区域的第一污染物浓度预测结果，包括：
10.根据权利要求8所述的方法，还包括：每个所述子区域与每个所述子区域之间重叠预定距离。
【技术特征摘要】
1.一种预测污染物浓度的方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述环境监测站点的位置数据，确定所述环境监测站点之间的距离参数，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述距离函数包括最大距离函数和平均距离函数；
5.根据权利要求3所述的方法，还包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其中，环境监测站点配置有气象预测模型；
7.根据权利要求6所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：王欣，刘保献，姚欢，吕云乾，李云婷，沈秀娥，
申请(专利权)人：北京市生态环境监测中心，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。