基于微站等多维数据的潜在大气污染源识别方法与流程

技术特征：
1.基于多维数据的潜在大气污染源识别方法，其特征在于，所述方法包括：s1、获取目标区域的污染物因子s浓度数据，对目标区域进行网格划分，并对所述浓度数据进行插值处理，计算各个网格污染物因子s在单位时间内的浓度数据均值；s2、对所述浓度数据均值进行预处理，获得处理后浓度数据均值；s3、对目标区域的历史排放清单进行网格化处理，将目标区域中的污染物排放量分配到对应网格中，获得单网格排放量；所述网格大小与s1中相同；s4、对浓度数据均值、地面气象数据进行多因子分析，筛选出与污染物因子s具有强相关关系的气象数据对应的气象因子；s5、对下一单位时间的污染物因子s浓度进行预测，获得预测浓度值；s6、针对每一网格，基于所述预测浓度值、实测浓度值，确定对应网格是否存在潜在遗漏污染源；当存在潜在遗漏污染源时，通过排放量预测，得到存在潜在遗漏污染源所在网格的排放量，并更新网格清单。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述s2中，预处理包括补值，所述补值方式为：式中：c
m,d,t
：第m月d天t时刻缺失值；c
m,d,h
：m月d天h时刻数值；k：当天已有数据长度个数；l：当月某一时刻已有数据个数。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述s4中，所述多因子分析，通过计算污染物因子s与气象因子的相关性计算，所述相关性计算方式为：式中：x
t
为污染物因子s单位时间浓度数据；y
t
为单个气象因子单位时间数据；和分别表示x和y的平均值。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述s6中，所述确定对应网格是否存在潜在遗漏污染源的方式为：s61、计算每一网格同一单位时间内预测浓度值、实测浓度值之间的均方误差值mapet；s62、计算每一网格单位时间内浓度预测值均值、实测浓度值均值的均方误差值mapeavg；s63、当对于一网格，mapet＞mapeavg时，该网格计一次浓度异常，当该网格浓度异常次
数满足一预设条件时，则确定该网格存在潜在遗漏污染源，此时定义该网格为疑似网格。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，当确定疑似网格后，进一步包括：s64、针对疑似网格，计算该疑似网格单位时间内预测浓度值、实测浓度值之间的差值；s65、对所有疑似网格的所述差值进行排序，排序前一定比例的疑似网格，记一次高值；s66、统计一研究时间长度内，各疑似网格的高值次数k；s67、根据高值次数k对所有疑似网格排序，并基于排序情况对所述疑似网格进行分级。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述更新网格清单包括：s68、针对疑似网格，基于网格的污染物因子s的历史浓度数据、网格历史排放清单数据，建立排放量预测模型，确定排放量预测模型参数；s69、基于污染物因子s的所述预测浓度值，以及排放量预测模型，得到潜在遗漏污染源在所述疑似网格的排放量，并更新网格清单。7.基于多维数据的潜在大气污染源识别系统，其特征在于，所述系统包括：网格划分模块，用于对目标区域进行网格划分；污染物浓度数据处理模块，用于获取目标区域的污染物因子s浓度数据，并对所述浓度数据进行插值处理，计算各个网格污染物因子s在单位时间内的浓度数据均值；数据预处理模块，用于对所述浓度数据均值进行预处理，获得处理后浓度数据均值；排放清单模块，用于基于目标区域历史排放清单，将目标区域中的污染物排放量分配到对应网格中，获得单网格排放量；以及，用于基于潜在遗漏污染源判断模块得到的存在潜在遗漏污染源所在网格的排放量，更新排放清单；多因子分析模块，用于对浓度数据均值、地面气象数据进行多因子分析，筛选出与污染物因子s具有强相关关系的气象数据对应的气象因子；浓度预测模块，用于对下一单位时间的污染物因子s浓度进行预测，获得预测浓度值；潜在遗漏污染源判断模块，用于针对每一网格，基于所述预测浓度值、实测浓度值，确定对应网格是否存在潜在遗漏污染源；当存在潜在遗漏污染源时，通过排放量预测，得到存在潜在遗漏污染源所在网格的排放量。8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述浓度预测模块包含多个预测模型单元，所述预测模型单元采用不同预测模型；基于各个所述预测模型的平均绝对百分误差、均方误差，确定最优预测模型，并以最优预测模型的结果作为浓度预测模块的输出。9.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述潜在遗漏污染源判断模块中，确定对应网格是否存在潜在遗漏污染源的方式为：计算每一网格同一单位时间内预测浓度值、实测浓度值之间的均方误差值mapet；以及计算每一网格单位时间内浓度预测值均值、实测浓度值均值的均方误差值mapeavg；当对于一网格，mapet＞mapeavg时，该网格计一次浓度异常，当该网格浓度异常次数满足一预设条件时，则确定该网格存在潜在遗漏污染源，此时定义该网格为疑似网格。10.基于多维数据的潜在大气污染源识别装置，其特征在于，所述装置包括数据输入设备、存储设备及处理器，所述处理器可以调用所述存储设备中的指令，以执行如权利要求1
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6任一所述的基于多维数据的潜在大气污染源识别方法。

技术总结
本方案提供了一种基于多维数据的潜在大气污染源识别方法、系统及装置，该系统包括：网格划分模块，用于对目标区域进行网格划分；污染物浓度数据处理模块，用于计算各个网格污染物因子s在单位时间内的浓度数据均值；数据预处理模块；排放清单模块，用于获得单网格排放量，以及更新排放清单；多因子分析模块，用于筛选出与污染物因子s具有强相关关系的气象数据对应的气象因子；浓度预测模块，用于获得污染物因子预测浓度值；潜在遗漏污染源判断模块，用于确定对应网格是否存在潜在遗漏污染源，并得到存在潜在遗漏污染源所在网格的排放量。本方案能够有效提升预测准确度及排放清单精度。方案能够有效提升预测准确度及排放清单精度。方案能够有效提升预测准确度及排放清单精度。


技术研发人员：伯鑫 王鹏
受保护的技术使用者：北京化工大学
技术研发日：2021.07.29
技术公布日：2021/11/24