【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及大气污染监测，尤其涉及基于网格化数据的大气污染源精准溯源方法及系统。
技术介绍
1、为了有效控制大气污染，需要精准识别污染源并采取针对性到的治理措施。而在传统的大气污染监测与治理中，监测手段主要依赖于分布较为稀疏的固定监测站点，虽然这些站点能够提供一定区域内的空气质量数据，但由于覆盖范围的限制，往往难以实现小尺度区域内污染源的精准定位和溯源。此外，现有的监管方式在面对复杂的环境条件和多变的污染源时，很难做到快速、准确地判断污染来源，从而影响了大气污染治理的效率和效果。
2、因此，亟需研发基于网格化数据的大气污染源精准溯源方法及系统，来克服现有技术中的缺点。
技术实现思路
1、为了解决现有技术中监测站点缺乏针对性，难以充分考虑区域内的污染源分布和主导风向等因素，导致监测数据不足，以及现有的污染溯源方法主要依赖于单个站点的监测数据或少数网格员的现场巡查，难以实现精准溯源的问题，因此本专利技术提供了这样一种基于网格化数据的大气污染源精准溯源方法，包括有以下步骤：
...【技术保护点】
1.基于网格化数据的大气污染源精准溯源方法，其特征在于，包括有以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于网格化数据的大气污染源精准溯源方法，其特征在于，所述服务区域内的污染源影响因素包括主导风向、污染源分布、人口密度和地理地貌，根据所述污染源影响因素的重要程度，使用大气污染源精准溯源系统中部署的多因素污染源分析模型对所述污染源影响因素进行加权计算得到各网格的污染风险指数，由所述污染风险指数确定所述网格化微站监测设备的差异化点位布设方案。
3.根据权利要求2所述的基于网格化数据的大气污染源精准溯源方法，其特征在于，所述差异化点位布设方位包括区域边界...
【技术特征摘要】
1.基于网格化数据的大气污染源精准溯源方法，其特征在于，包括有以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于网格化数据的大气污染源精准溯源方法，其特征在于，所述服务区域内的污染源影响因素包括主导风向、污染源分布、人口密度和地理地貌，根据所述污染源影响因素的重要程度，使用大气污染源精准溯源系统中部署的多因素污染源分析模型对所述污染源影响因素进行加权计算得到各网格的污染风险指数，由所述污染风险指数确定所述网格化微站监测设备的差异化点位布设方案。
3.根据权利要求2所述的基于网格化数据的大气污染源精准溯源方法，其特征在于，所述差异化点位布设方位包括区域边界点位、重点区域点位、人口密集区点位；
4.根据权利要求1所述的基于网格化数据的大气污染源精准溯源方法，其特征在于，所述识别污染高值区具体包括：
5.根据权利要求4所述的基于网格化数据的大气污染源精准溯源方法，其特征在于，所述污染高值区判定的条件为：...
【专利技术属性】
技术研发人员：李玮，张伟，郭变香，殷小鸽，崔路凯，张凤美，李喆，王安帅，陈磊，贾金潼，林森，金鹏辉，宋鹏阳，
申请(专利权)人：罗克佳华科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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