污染分布立体监测方法及系统与流程

本发明总地涉及大气监测领域，具体涉及污染分布立体监测方法及系统。

背景技术：

本申请发明人发现，目前针对大气污染的地面监测站点网络中，但地面监测站点部署相对分散，这就意味着大部分没有地面监测站点的区域仅能通过推测得到其大气污染信息。所以，基于该大气污染信息而建立的三维立体监测准确性比较低。

技术实现要素：

本申请一个实施例提供了一种基于高密度监测网络的污染分布立体监测方法，可包括：采用高密度监测网络的污染物浓度数据和监测区域的气溶胶光学厚度，根据回归分析方法建立经验统计模型，其中所述监测区域被划分为多个网格，所述高密度监测网络是根据布设在每个网格的监测设备所建立的；通过所述经验统计模型和目标区域的气溶胶光学厚度，确定所述目标区域的污染物浓度的立体分布情况。

可选地，所述方法还还可包括：根据所述监测区域的卫星遥感数据反演得到所述监测区域的气溶胶光学厚度；以及根据所述目标区域的卫星遥感数据反演得到所述目标区域的气溶胶光学厚度。

可选地，所述经验统计模型可选自线性函数模型、对数函数模型、一元二次、一元三次模型、幂函数模型和指数函数模型等中的一种或多种。

可选地，所述方法还可包括：将所述监测区域根据行政管理区域划分为多个网格；或根据预定值将所述监测区域划分为多个网格。

本申请一个实施例还提供了一种电子装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述程序时实现上述基于高密度监测网络的污染分布立体监测方法。

本申请一个实施例还提供了一种存储装置，包括存储于其上的计算机可执行指令，所述可执行指令在被处理器执行时实施如上述基于高密度监测网络的污染分布立体监测方法。

本申请一个实施例还提供一种污染分布立体监测的系统，包括：网格划分装置，将监测区域划分为多个网格；监测设备，监测所述网格获取污染物浓度数据以建立高密度监测网络；数据获取装置，获取所述高密度监测网络的污染物浓度数据和所述监测区域的气溶胶光学厚度，以及所述目标区域的气溶胶光学厚度；数据处理装置，采用所述数据获取装置的所述高密度监测网络的污染物浓度数据和所述监测区域的气溶胶光学厚度建立经验统计模型，通过所述经验统计模型和所述数据获取装置的所述目标区域的气溶胶光学厚度确定所述目标区域的污染物浓度的立体分布情况。

可选地，所述数据获取装置还获取相应区域的卫星遥感数据；所述数据处理装置还根据所述卫星遥感数据反演得到所述相应区域的气溶胶光学厚度。

可选地，所述经验统计模型选自线性函数模型、对数函数模型、一元二次、一元三次模型、幂函数模型和指数函数模型中的一种或多种。

可选地，所述网格划分装置将所述监测区域根据行政管理区域划分为多个网格；或根据预定值将所述监测区域划分为多个网格。

本发明的方法和系统通过高密度监测网络获取的污染浓度数据结合遥感反演数据构建拟合适合的经验统计模型，采用该经验统计模型和目标区域的气溶胶光学厚度准确地获取目标区域中污染物的三维空间分布情况，更真实地反映大气环境实际情况。

附图说明

图1为一种实施例的基于高密度监测网络的污染分布立体监测方法流程图；

图2为一种实施例的基于高密度监测网络的污染分布立体监测方法流程图；

图3为一种实施例的基于高密度监测网络的污染分布立体监测系统结构图；

图4为一种实施例的电子设备。

具体实施方式

以下结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式进行更加详细的说明，以便能够更好地理解本发明的方案以及其各个方面的优点。然而，以下描述的具体实施方式和实施例仅是说明的目的，而不是对本发明的限制。

本发明提及的方法中各步骤的执行顺序，除特别说明外，并不限于本文的文字所体现出来的顺序，也就是说，各个步骤的执行顺序是可以改变的，而且两个步骤之间根据需要可以插入其他步骤。

下文的公开提供了许多不同的实施方式或例子用来实现本发明的不同结构。为了简化本发明的公开，下文中对特定例子的部件和设置进行描述。当然，它们仅仅为示例，并且目的不在于限制本发明。此外，本发明可以在不同例子中重复参考数字和/或参考字母，这种重复是为了简化和清楚的目的，其本身不指示所讨论各种实施方式和/或设置之间的关系。此外，本发明提供了的各种特定的工艺和材料的例子，但是本领域普通技术人员可以意识到其他工艺的应用和/或其他材料的使用。

如图所示，本申请的一些实施例中，基于高密度监测网络的污染分布立体监测方法包括如下步骤。

s101,采用高密度监测网络的污染物浓度数据和监测区域的气溶胶光学厚度，根据回归分析方法建立经验统计模型，其中所述监测区域被划分为多个网格，所述高密度监测网络是根据布设在每个网格的监测设备所建立的。

高密度监测网络可以是指在监测区域中进行高密度选择监测点，监测点的监测设备布设密度较高，实时接收污染物浓度监测数据，如采用分钟级别采集数据。

s102,通过所述经验统计模型和目标区域的气溶胶光学厚度，确定所述目标区域的污染物浓度的立体分布情况。

如图2所示，本申请的一些实施例中，基于高密度监测网络的污染分布立体监测方法包括如下步骤。

s201，将监测区域划分为多个网格。

具体可将监控区域根据行政管理区域划分为多个网格，例如以村为单位划分网格。或根据预定值将监控区域划分为多个网格，如按照大小相同的方形单元对区域进行网格划分，将区域划分为多个网格。

划分的网格不宜过大，网格过大无法对污染物的三维空间分布进行准确地预测。本实施例中，每个网格为方形，大小为500×500米。本发明不以此为限，网格的大小可根据实际需求调整。

s202，根据每一网格中布设的监测设备建立高密度监测网络。

s203，从高密度监测网络中收集污染物浓度数据。

其中，污染物是指由于人类活动或自然过程排入大气的并对环境或人产生有害影响的那些物质，主要包括含硫化合物(如so2、h2s等)、含氮化合物(如no、nh3等)、颗粒物(如pm2.5等)等。此处污染物浓度数据根据实际情况，可以为一种或多种污染物的浓度数据。也就是说，根据本发明，监测区域内污染物的浓度数据可以是针对监测区域内某种污染物的浓度数据，也可以是针对多个污染物构成的污染物组合的浓度数据。

污染物浓度数据根据监测高度不同分为近地面污染物数据和污染物探空数据。近地面污染物数据可通过pm2.5浓度监测仪、pm10浓度监测仪、tsp浓度监测仪、voc浓度监测仪等获取。污染物探空数据可通过激光雷达等获取。

监测网络实时监测污染物浓度数据，时间上以分钟级别采集数据，其利用布设密度较高的监测设备监测。

s204，获取监测区域的气溶胶光学厚度。

s205，采用高密度监测网络的污染物浓度数据和监测区域的气溶胶光学厚度，根据回归分析方法建立经验统计模型。具体地，监测区域的污染物浓度与气溶胶光学厚度(aod)变量之间进行机器学习(如神经网络、随机森林、支持向量机)分析，从而得到aod-污染物浓度之间关系的经验统计模型。

s206，获取目标区域的气溶胶光学厚度。

s207，通过经验统计模型和目标区域的气溶胶光学厚度，确定目标区域的污染物浓度的分布情况。该污染物浓度的分布情况为其在三维空间中的立体分布情况。

其中，上述光学厚度是指在三维空间上每个点的光学厚度值。某一区域的气溶胶光学厚度可通过相应区域的卫星遥感数据基于一定算法，例如深蓝算法、暗像元算法等反演，再经过湿度订正、垂直订正获得。

可选地，经验统计模型选自线性函数模型、对数函数模型、一元二次、一元三次模型、幂函数模型和指数函数模型中的一种或多种。其选择标准可以根据实际情况选择拟合度最佳的模型，例如可以基于不同时刻及地形数据类型选择不同模型。具体地，不同时刻可以根据一年四季选择不同模型，也可以根据一天不同时间段选择不同模型。

如图4所示，本申请的实施例还提供一种电子装置，包括网络接口43、存储器41、处理器42及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序411。其中，网络接口43(可以是有线或者无线)实现本申请的系统与外部设备的通信连接。所述处理器42执行所述程序411时实现上述基于高密度监测网络的污染分布立体监测方法。该电子装置例如可以是以下设备中的任意一种：手机；计算机；平板电脑；以及个人数字助理等。

本申请的实施例还提供一种存储装置，包括存储于其上的计算机可执行指令，所述可执行指令在被处理器执行时实施如上述基于高密度监测网络的污染分布立体监测方法。上述指令代码由机器读取并执行时，可执行上述根据本公开的实施例的方法。存储装置包括但不限于：磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等的各种存储介质。

如图3所示，本申请的实施例还提供一种污染分布立体监测的系统，具体包括：网格划分装置31、监测设备32、数据获取装置33和数据处理装置34。

网格划分装置，将监测区域划分为多个网格。

监测设备，监测所述网格获取污染物浓度数据以建立高密度监测网络。

数据获取装置，获取所述高密度监测网络的污染物浓度数据和所述监测区域的气溶胶光学厚度，以及所述目标区域的气溶胶光学厚度。

数据处理装置，采用所述数据获取装置的所述高密度监测网络的污染物浓度数据和所述监测区域的气溶胶光学厚度建立经验统计模型，通过所述经验统计模型和所述数据获取装置的所述目标区域的气溶胶光学厚度确定所述目标区域的污染物浓度的立体分布情况。

可选地，数据获取装置还获取相应区域的卫星遥感数据。所述数据处理装置还根据所述卫星遥感数据反演得到所述相应区域的气溶胶光学厚度所述数据获取装置。

可选地，所述经验统计模型选自线性函数模型、对数函数模型、一元二次、一元三次模型、幂函数模型和指数函数模型中的一种或多种。

可选地，所述网格划分装置将所述监测区域根据行政管理区域划分为多个网格；或根据预定值将所述监测区域划分为多个网格。具体可将监控区域根据行政管理区域划分为多个网格，例如以村为单位划分网格。或根据预定值将监控区域划分为多个网格，如按照大小相同的方形单元对区域进行网格划分，将区域划分为多个网格。划分的网格不宜过大，网格过大无法对污染物的三维空间分布进行准确地预测。本实施例中，每个网格为方形，大小为500×500米。本发明不以此为限，网格的大小可根据实际需求调整。

本领域技术人员可以理解，本发明中上述各个模块之间的耦合，可以通过有线的方式进行耦合，也可以通过无线的方式进行耦合，也可以通过有线、无线相结合的方式进行耦合。另外，各个模块之间通讯所采用的协议、规范，可以是现有的协议和规范，也可以根据实际的工况和要求进行定制。这些都在本发明的范围内。

上述根据本发明的实施例的系统中的各个装置、组成单元、子单元等可以通过软件、固件、硬件或其任意组合的方式进行配置。在通过软件或固件实现的情况下，可从存储介质或网络向具有专用硬件结构的机器安装构成该软件或固件的程序，该机器在安装有各种程序时，能够执行上述装置、各组成单元、子单元的各种功能。

最后应说明的是：显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引申出的显而易见的变化或变动仍处于本发明的保护范围之中。