一种烟羽类型判断与追踪污染源搜索范围界定的方法与流程

1.本发明涉及环境领域和计算机领域，特别涉及一种烟羽类型判断与追踪污染源搜索范围界定的方法。


背景技术：

2.随着我国的经济飞速发展，工业废气的偷排偷放、汽车尾气以及农业生产中的不文明行为产生污染气体等导致大气被严重污染。由于无人机具有高灵活性和易部署等优点，有利于对气体泄漏源主动追踪和定位，因此无人机在环境监测领域应用日益广泛。目前不同的研究人员提出了不同的算法可以快速、准确地寻找到污染源，但搜寻方式对不同的烟羽类型没有针对性。
3.气象参数如风温湿压在不同高度的分布具有垂向切变性，风温湿压的垂直分布决定了污染源排放出的烟羽的形状轮廓。根据外形特征，烟羽通常分为平展型、屋脊型、波浪型、熏烟型和锥型五种类型。
4.烟羽类型不确定导致搜索范围不明确，使无人机在追踪过程中进行不必要的空间搜索，增加了无人机的电量消耗且降低了追踪的效率。


技术实现要素：

5.针对上述问题，本发明通过大气稳定度的计算和烟羽特征的获取确定当下无人机追踪的烟羽类型，并推断烟羽的边界位置，减少无人机在追踪烟羽的过程中不必要的空间搜索，提高污染源追踪与定位的效率。提供了如下技术方案：一种烟羽类型判断与追踪污染源搜索范围界定的方法，包括如下步骤：
6.步骤1：在坐标(x0，y0)处，令携带温度传感器与气体浓度传感器的无人机垂直上升，每间隔h米获取温度t
ih
，其中i为第i次获取温度。至高度h米处停止，记录坐标(x1，y1)。
7.步骤2：根据气温随高度的变化计算气温垂直递减率γ，其中t为温度，z为无人机的飞行高度。
8.步骤3：将γ与干绝热垂直递减率γd进行比较，得出烟羽类型ⅰ。
9.步骤3.1：所述步骤3中，若γ先大于0且大于γd后小于0，则烟羽类型为熏烟型。
10.步骤3.2：所述步骤3中，若γ恒大于0且大于γd，则烟羽类型为波浪型。
11.步骤3.3：所述步骤3中，若γ恒大于0且小于γd，则烟羽类型为锥型。
12.步骤3.4：所述步骤3中，若γ恒小于0，则烟羽类型为平展型。
13.步骤3.5：所述步骤3中，若γ先小于0后大于0，则烟羽类型为爬升型。
14.步骤4：无人机进行平面往返式剖面测量,往返水平间距为m米，纵向每n米获取气体浓度q
ij
，其中i为无人机遍历过程中飞行至的第i列，j为该列中无人机采样的第j个点，共飞行n列。
15.步骤5：当相邻气体浓度差值大于δ但其中一个浓度值为0，即|q
ij-q
i(j-1)
|≥δ且q
ij
×qi(j-1)
＝0时，记q
ij
与q
i(j-1)
中较大值坐标点为边界点p
i1
(x
i1
，y
i1
)、p
i2
(x
i2
，y
i2
)，其中y值大的点为p
i1
(x
i1
，y
i1
)。其中δ为预设的浓度差阈值，质量分数/m3。
16.步骤6：根据公式di＝|y
i1-y
i2
|计算烟羽第i列纵向宽度di，根据纵向宽度得出烟羽拓展度，判断烟羽类型ⅱ。
17.步骤6.1：所述步骤6中，若烟羽宽度总体趋势为从小到大但偶有大小交替，则烟羽类型为波浪型。
18.步骤6.2：所述步骤6中，若烟羽宽度为从小到大则烟羽类型为锥型、爬升型或熏烟型，计算p
i1
(x
i1
，y
i1
)、p
i2
(x
i2
，y
i2
)的中点连线并拟合直线,斜率为k1，将k1与tanθ进行比较，其中θ为设置的角度。
19.步骤6.2.1：所述步骤6.2中，若k1大于tanθ，则烟羽类型为爬升型。
20.步骤6.2.2：所述步骤6.2中，若k1小于-tanθ，则烟羽类型为熏烟型。
21.步骤6.2.3：所述步骤6.2中，若k1小于tanθ且大于-tanθ，则烟羽类型为锥型。
22.步骤6.3：所述步骤6中，若烟羽宽度没有显著变化，则烟羽类型为平展型。
23.步骤7：将上述步骤得到的结果烟羽i与烟羽ⅱ进行比较。
24.步骤7.1：所述步骤7中，若两个烟羽类型统一则得出所测烟羽的形状，并将测得的上边界点、下边界点分别拟合为直线，两条直线间的区域则为该平面无人机进行污染源搜索范围。
25.步骤7.2：所述步骤7中，若两个烟羽类型不统一则通过第三种烟羽类型评判方法判断烟羽类型ⅲ。
26.步骤8：将步骤5中的p
i1
与p
i2
分别拟合成直线，分别将两条直线的斜率与tanα进行比较,判断烟羽的形状,其中上边界斜率为k2,下边界斜率为k3,α为设置的角度。
27.步骤8.1：所述步骤8中，若k2与k3均大于tanα，则烟羽类型为波浪型。
28.步骤8.2：所述步骤8中，若k2大于tanα，k3大于0且小于tanα，则烟羽类型为爬升型。
29.步骤8.3：所述步骤8中，若k2大于0且小于tanα，k3小于-tanα，则烟羽类型为熏烟型。
30.步骤8.4：所述步骤8中，若k2大于tanα，k3小于-tanα，则烟羽类型为锥型。
31.步骤8.5：所述步骤8中，若k2和k3绝对值均小于tanα，则烟羽类型为平展型。
32.步骤9：将烟羽类型ⅰ、ⅱ和ⅲ三种类型进行统计，重复的烟羽类型即当前烟羽的形状。
33.步骤10：步骤8中生成的两条直线间的区域则为该平面无人机进行污染源搜索范围。
34.本发明的有益效果在于：
35.本发明通过大气稳定度的计算和烟羽特征的获取确定当下无人机追踪的烟羽类型，并推断烟羽的边界位置，确定无人机进行污染源搜索的范围，从而减少了无人机在追踪烟羽的过程中不必要的空间搜索，提高污染源追踪与定位的效率，图4为使用本方法与否的对比图，从图4可明显看出，使用本方法后，明显提高了无人机到达污染源附近的速度，寻找污染源的准确度并未受到影响。
36.本发明综合使用了三个判断烟羽类型的方法，提高了本发明的可靠性。通过多个
判断方法多角度地判断烟羽，减少烟羽类型误判的可能性。
附图说明
37.图1为本发明算法流程图。
38.图2为判断烟羽类型ⅰ的无人机采样位置示意图。
39.图3为判断烟羽类型ⅱ、ⅲ的无人机采样位置示意图。
40.图4为使用本方法与否的对比图。
具体实施方式
41.为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体的实例，并参照附图，对本发明进一步详细说明。
42.一种烟羽类型判断与追踪污染源搜索范围界定的方法，其流程图如图1所示，具体步骤如下：
43.步骤1：在坐标(x0，y0)处，令携带温度传感器与气体浓度传感器的无人机垂直上升，每间隔h米获取温度ti·h，其中i为第i次获取温度。至高度h米处停止，记录坐标(x1，y1)。
44.本实施例中,在起始坐标(25，0)处，令携带温度传感器与气体浓度传感器的无人机垂直上升，每1m获取温度th，t1＝25.04℃。至20m处停止，记录坐标(25，20)。
45.步骤2：根据气温随高度的变化计算气温垂直递减率γ，其中t为温度，z为无人机的飞行高度。
46.本实施例中，根据气温随高度的变化计算气温垂直递减率γ，
47.步骤3：将γ与干绝热垂直递减率γd进行比较，得出烟羽类型ⅰ。
48.步骤3.1：所述步骤3中，若γ先大于0且大于γd后小于0，则烟羽类型为熏烟型。
49.步骤3.2：所述步骤3中，若γ恒大于0且大于γd，则烟羽类型为波浪型。
50.步骤3.3：所述步骤3中，若γ恒大于0且小于γd，则烟羽类型为锥型。
51.步骤3.4：所述步骤3中，若γ恒小于0，则烟羽类型为平展型。
52.步骤3.5：所述步骤3中，若γ先小于0后大于0，则烟羽类型为爬升型。
53.本实施案例中，γ＝0.7475℃/100m,γd＝0.98℃/100m，进行比较后得出，烟羽类型ⅰ为锥型。
54.步骤4：无人机进行平面往返式剖面测量,往返水平间距为m米，纵向每n米获取气体浓度q
ij
，其中i为无人机遍历过程中飞行至的第i列，j为该列中无人机采样的第j个点，共飞行n列。
55.本实施案例中，无人机进行平面往返式剖面测量,往返水平间距为0.5m，纵向每1m获取气体浓度q
ij
，q
23
＝0.0006质量分数/m3，即第2列第3行的气体浓度值为0.0006质量分数/m3，共往返10次。
56.步骤5：当相邻气体浓度差值大于δ但其中一个浓度值为0，即|q
ij-q
i(j-1)
|≥δ且q
ij
×qi(j-1)
＝0时，记q
ij
与q
i(j-1)
中较大值坐标点为边界点p
i1
(x
i1
，y
i1
)、p
i2
(x
i2
，y
i2
)，其中y值大
的点为p
i1
(x
i1
，y
i1
)。其中δ为预设的浓度差阈值，质量分数/m3。
57.本实施案例中，相邻气体浓度分别为q
319
＝0.0005质量分数/m3，q
320
＝0质量分数/m3，差值等于δ＝0.0005质量分数/m3，第3列两个边界点分别是(24，4)和(24，19)，因为y＝19大于3，所以记(24，19)为p
31
，(24，4)为p
32
。
58.步骤6：根据公式di＝|y
i1-y
i2
|计算烟羽第i列纵向宽度di，根据纵向宽度得出烟羽拓展度，判断烟羽类型ⅱ。
59.步骤6.1：所述步骤6中，若烟羽宽度总体趋势为从小到大但偶有大小交替，则烟羽类型为波浪型。
60.步骤6.2：所述步骤6中，若烟羽宽度为从小到大则烟羽类型为锥型、爬升型或熏烟型，计算p
i1
(x
i1
，y
i1
)、p
i2
(x
i2
，y
i2
)的中点连线并拟合直线,斜率为k1，将k1与tanθ进行比较，其中θ为设置的角度。
61.步骤6.2.1：所述步骤6.2中，若k1大于tanθ，则烟羽类型为爬升型。
62.步骤6.2.2：所述步骤6.2中，若k1小于-tanθ，则烟羽类型为熏烟型。
63.步骤6.2.3：所述步骤6.2中，若k1小于tanθ且大于-tanθ，则烟羽类型为锥型。
64.本实施案例中，根据公式计算d3＝15，烟羽宽度为从小到大。第3列的中点p
30
(24，11.5)。取θ＝15
°
，k1＝0.2068，k1＜tan15
°
。经过判断，烟羽类型为锥型。
65.步骤7：将上述步骤得到的结果烟羽i与烟羽ⅱ进行比较。
66.步骤7.1：所述步骤7中，若两个烟羽类型统一则得出所测烟羽的形状，并将测得的上边界点、下边界点分别拟合为直线，两条直线间的区域则为该平面无人机进行污染源搜索范围。
67.步骤7.2：所述步骤7中，若两个烟羽类型不统一则通过第三种烟羽类型评判方法判断烟羽类型ⅲ。
68.本实施例中，两个烟羽类型统一，故所测烟羽类型为锥型，根据拟合，上边界的直线为y＝7.478 0.4060
·
x，下边界直线为y＝3.902-0.00752
·
x，两条直线间的区域则为该平面无人机进行污染源搜索范围。
69.步骤8：将步骤5中的p
i1
与p
i2
分别拟合成直线，分别将两条直线的斜率与tanα进行比较,判断烟羽的形状,其中上边界斜率为k2,下边界斜率为k3,α为设置的角度。
70.步骤8.1：所述步骤8中，若k2与k3均大于tanα，则烟羽类型为波浪型。
71.步骤8.2：所述步骤8中，若k2大于tanα，k3大于0且小于tanα，则烟羽类型为爬升型。
72.步骤8.3：所述步骤8中，若k2大于0且小于tanα，k3小于-tanα，则烟羽类型为熏烟型。
73.步骤8.4：所述步骤8中，若k2大于tanα，k3小于-tanα，则烟羽类型为锥型。
74.步骤8.5：所述步骤8中，若k2和k3绝对值均小于tanα，则烟羽类型为平展型。
75.步骤9：将烟羽类型ⅰ、ⅱ和ⅲ三种类型进行统计，重复的烟羽类型即当前烟羽的形状。
76.步骤10：步骤8中生成的两条直线间的区域则为该平面无人机进行污染源搜索范围。