技术特征：
1.一种大气污染多尺度融合溯源方法，其特征在于，包括：基于监控站点的大气污染浓度值超标，得到大气污染浓度值超标信息，获取所述大气污染浓度值超标前第一时间段内的气象数据；根据所述气象数据，模拟计算得到污染来源轨迹和主要轨迹贡献比率；根据所述污染来源轨迹，计算得到污染潜在源区和污染潜在源区贡献率；根据所述污染潜在源区，模拟计算得到源区内企业对监控站点的污染浓度贡献值；根据所述主要轨迹贡献比率对所述污染潜在源区贡献率进行融合修正，得到修正后的潜在源区贡献率；基于所述修正后的污染潜在源区贡献率对所述企业对监控站点的污染浓度贡献值进行修正，得到所述修正后的企业污染浓度贡献值。2.根据权利要求1所述的大气污染多尺度融合溯源方法，其特征在于，所述根据所述气象数据，模拟计算得到污染来源轨迹和主要轨迹贡献比率，具体包括：根据所述气象数据，以所述监控站点位置为起点，采用拉格朗日大气扩散模型进行后向轨迹分析，计算所述污染来源轨迹；对所述污染来源轨迹进行聚类，得到主要轨迹；基于所述主要轨迹，得到每个主要轨迹贡献比率。3.根据权利要求2所述的大气污染多尺度融合溯源方法，其特征在于，所述采用拉格朗日大气扩散模型进行后向轨迹分析，计算所述污染来源轨迹，具体包括：假设所述污染来源为质点，所述质点的轨迹即为所述污染来源轨迹，计算公式为：p'(t+δt)＝p(t)+v(p,t)
·
δtp(t+δt)＝p(t)+0.5[v(p,t)+v(p',t+δt)]δt其中，p(t)表示t时刻质点位置，p'(t+δt)表示t+δt时刻质点位置，p(t+δt)表示t+δt时刻质点位置通过矢量速度在时间和空间上线性插值得出，v(p,t)表示质点在p位置和t时刻的速度，v(p',t+δt)表示质点在p
′
位置和t+δt时刻的速度，δt表示时间差，t表示时间。4.根据权利要求1所述的大气污染多尺度融合溯源方法，其特征在于，所述根据所述污染来源轨迹，计算得到污染潜在源区和污染潜在源区贡献率，具体包括：根据所述监控站点确定污染溯源范围；对所述污染溯源范围区域进行网格划分；获取所述监控站点过去第二时间内的污染监测浓度值；获取所述污染潜在源区贡献率，具体包括：统计每个网格内经过的污染来源轨迹总数，得到第一轨迹个数；每条所述污染来源轨迹对应一个所述监控站点的污染物浓度，对所述污染物浓度设定阈值，统计每个网格内所述污染轨迹浓度值超过阈值的轨迹个数，得到第二轨迹个数；计算所述第二轨迹个数与所述第一轨迹个数比值：其中，m
ij
表示超过所述设定阈值的所述污染来源轨迹在所述网格(i,j)内被截获的第二轨迹个数，n
ij
表示所有所述污染来源轨迹被网格(i,j)截获的第一轨迹个数；获取权重因子：
其中，n
ave
表示所述溯源范围内所有网格的平均轨迹个数，当3n
ave
＜n
ij
时，w
ij
＝1，当1.5n
ave
＜n
ij
＜3n
ave
时，w
ij
＝0.7，当n
ave
＜n
ij
＜3n
ave
时，w
ij
＝0.42，当n
ij
＜n
ave
时，w
ij
＝0.05；根据所述权重因子和所述比值，得到所述污染潜在源区的加权贡献率：其中，表示所述网格(i,j)对所述监控站点的污染贡献率，即所述污染潜在源区贡献率。5.根据权利要求4所述的大气污染多尺度融合溯源方法，其特征在于，还包括：设定不同所述污染潜在源区贡献率对应的颜色；根据所述污染潜在源区贡献率，对每个所述网格进行颜色填充，进行可视化展示。6.根据权利要求4所述的大气污染多尺度融合溯源方法，其特征在于，还包括：获取每个网格的污染物对所述监控站点的平均权重浓度值：其中，c
ij
表示所述网格(i,j)的所述平均权重浓度值，c
l
表示污染来源轨迹l经过所述网格(i,j)时的大气污染浓度值，t
ijl
表示所述污染来源轨迹l经过所述网格(i,j)的停留时间，m表示所述污染来源轨迹l的数量；根据所述平均权重浓度值和所述权重因子，得到相对权重浓度值：其中，表示所述网格(i,j)的所述相对权重浓度值；根据所述相对权重浓度值和所述比值，更新所述污染潜在源区贡献率。7.根据权利要求1所述的大气污染多尺度融合溯源方法，其特征在于，所述根据所述污染潜在源区，模拟计算得到源区内企业对监控站点的污染浓度贡献值，具体包括：根据所述污染潜在源区内的企业排放数据、气象数据和地形数据，利用非稳态拉格朗日烟团模型系统，计算企业对所述监控站点的污染浓度贡献值。8.根据权利要求1所述的大气污染多尺度融合溯源方法，其特征在于，所述根据所述主要轨迹贡献比率对所述污染潜在源区贡献率进行融合修正，得到修正后的潜在源区贡献率；基于所述修正后的污染潜在源区贡献率对所述企业对监控站点的污染浓度贡献值进行修正，得到所述修正后的企业污染浓度贡献值，具体包括：确定网格(i,j)落入的所述污染来源轨迹l，采用所述污染来源轨迹l的所述主要轨迹贡献比率，对所述污染来源轨迹l的所述污染潜在源区贡献率进行修正：
其中，表示修正后的污染潜在源区贡献率，表示第l条主要轨迹上的原始污染潜在源区贡献率，表示第l条主要轨迹的贡献比率；确定企业落入的网格，采用所述修正后的污染潜在源区贡献率，对所述企业对监控站点的污染浓度贡献值进行修正，得到所述修正后的企业污染浓度贡献值：其中，s
′
sk
表示修正后的第k个企业的贡献浓度值，表示所述网格(i,j)区域内第k个企业的原始浓度贡献值。9.根据权利要求8所述的大气污染多尺度融合溯源方法，其特征在于，还包括：对企业的所述修正后的企业污染浓度贡献值进行排名，进行可视化展示。10.一种大气污染多尺度融合溯源装置(100)，其特征在于，包括：数据获取模块(110)，所述数据获取模块(110)基于监控站点的大气污染浓度值超标，得到大气污染浓度值超标信息，获取所述大气污染浓度值超标前第一时间内的气象数据；第一获取模块(120)，所述第一获取模块(120)根据所述气象数据，模拟计算得到污染来源轨迹和主要轨迹贡献比率；第二获取模块(130)，所述第二获取模块(130)根据所述污染来源轨迹，计算得到污染潜在源区和污染潜在源区贡献率；第三获取模块(140)，所述第三获取模块(140)根据所述污染潜在源区，模拟计算得到企业对监控站点的污染浓度贡献值；第四获取模块(150)，所述第四获取模块(150)根据所述主要轨迹贡献比率对所述潜在源区贡献率进行融合修正，得到修正后的潜在源区贡献率；基于所述修正后的潜在源区贡献率对所述企业对监控站点的污染浓度贡献值进行融合修正，得到修正后的企业污染浓度贡献值。11.一种大气污染多尺度融合溯源装置(200)，其特征在于，包括：存储器(210)，存储有程序或指令；处理器(220)，执行所述程序或指令；其中，所述处理器(220)在执行所述程序或指令时，实现如权利要求1至9中任一项所述的大气污染多尺度融合溯源方法的步骤。12.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储有程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时，实现如权利要求1至9中任一项所述的大气污染多尺度融合溯源方法的步骤。
技术总结
本发明提供了一种大气污染多尺度融合溯源方法、装置和可读存储介质。一种大气污染多尺度融合溯源方法包括：获取大气污染浓度值超标前第一时间段内的气象数据；模拟计算得到污染来源轨迹和主要轨迹贡献比率；计算得到污染潜在源区和污染潜在源区贡献率；模拟计算得到企业对监控站点的污染浓度贡献值；根据主要轨迹贡献比率对污染潜在源区贡献率进行融合修正，得到修正后的潜在源区贡献率；基于修正后的污染潜在源区贡献率对企业对监控站点的污染浓度贡献值进行修正，得到修正后的企业污染浓度贡献值。本发明技术方案从大方向到小区域再到企业点源逐层精细化溯源，满足不同环境治理决策需要。理决策需要。理决策需要。
技术研发人员：廖海斌 许文龙 申燚 胡建林 范旭彤
受保护的技术使用者：深圳中兴网信科技有限公司
技术研发日：2021.06.15
技术公布日：2021/9/24