空气物质观测数据的处理和利用方法及其装置与流程

本发明涉及一种空气物质观测数据的处理和利用方法及其装置，能够提高对空气物质观测数据的收集和处理的效率和准确度，进一步能够提高利用这些空气物质观测数据进行的空气物质预测的效率和准确度。

背景技术：

随着现代化建设的高速发展，大气环境污染问题日益严重，给城市区域本来就脆弱的生态系统造成了巨大压力；城市化进程对城市的大气环境质量、城市风、大气温度、降水、雾等等方面都产生了不可忽视的影响，导致了城市空气污染加重、酸雨、城市雾灾等等各方面的大气环境问题；该问题已经成为国际学术界的研究热点和重点。

随着空气污染防治和研究工作的开展，迫切需要了解空气污染的影响和变化趋势，为此空气污染的预报应运而生；研究大气扩散基本模式要解决的基本问题，是湍流与烟流传播和物质浓度衰减的关系问题；目前处理这个问题广泛运用三种理论，即梯度输送理论、统计理论和相似理论；利用这些理论来进行研究时，又有三种方法，即：数值分析法、现场研究法和实验室中的模拟研究法。

空气污染预测要从环境采集数据，并对市区影响最大的大气中的重要污染物进行评价；为此，需要选用〔有时要做修正〕或建立空气污染预测模型，确定自由大气中空气微团运动受气压梯度力、重力和地转偏向力的影响情况，如果作曲线运动时，还受惯性离心力的影响，但没有摩擦力；这些力，决定了空气微团的运动方程。由空气微团的运动方程，可根据具体的起始条件与边界条件，对方程求解，得到不同的大气扩散模式，从而建立相应的预测模型。

如以上所提到的那样，在进行空气物质(例如空气污染物)预测时，首先，需要通过诸如空气物质观测点对诸如城市中不同位置处的空气物质状况或浓度值(例如，pm2.5的浓度值)进行观测，这样会收集到不同观测点处的空气物质观测数据。然后，为了能够在空气物质预测时利用这些空气物质观测数据，需要对收集到的空气物质观测数据进行处理。目前一般的做法是将这些空气物质观测数据匹配到地图上的观测区域中的所关注的网格点上。所谓网格点一般是将地图上的观测区域在经度和维度上等间隔地分割为四边形(例如矩形和方形)网格而形成的格子点。

图1示意地示出了现有技术中所采用的将空气物质观测数据映射到所关注的某个网格点上的数据映射方式。在图1所示的数据映射方法中，φ1，φ2，…，φm表示m个空气物质观测点处所观测到的空气物质观测数据，其所对应的地图上的位置即为各空气物质观测点所处的地理位置，可以用横坐标x和纵坐标y来表示。为了便于进行说明，作为假设，这m个空气物质观测点均未处于网格点上。

这里，需要将φ1，φ2，…，φm映射到所关注的网格点(xi，yj)上，生成网格点空气物质数据具体可以采用以下方式来生成网格点空气物质数据

其中

以及

这里，xk和yk分别是空气物质观测点k的x坐标和y坐标。xi和yj是所关注的网格点(xi，yj)处的x坐标和y坐标。

在如上所述的数据映射方式中，需要将m个空气物质观测点所观测到的空气物质观测数据φ1，φ2，…，φm利用其各自与所关注的网格点(xi，yj)之间的距离的倒数进行加权，然后对加权后的数据进行算数求和平均，从而生成所关注的网格点(xi，yj)处的空气物质数据在这样的现有数据映射方式中，随着空气物质观测点、以 及所关注的网格点的数量增多，计算量将会急剧增加，甚至计算会变得无法实现。这样，空气物质观测数据的收集和处理将会变得非常低效或者不精确，进一步利用这些空气物质观测数据的空气物质预测也会变得非常低效或者不精确。

技术实现要素：

为了克服现有技术的上述缺陷提出了本发明。因此，本发明的目的之一是提出一种空气物质观测数据的处理和利用方法及其装置，能够提高对空气物质观测数据的收集和处理的效率和准确度，进一步能够提高利用这些空气物质观测数据进行的空气物质预测的效率和准确度。

为了实现上述目的，根据本发明，提出了一种空气物质观测数据的处理和利用方法，包括：将观测区域内的各空气物质观测点作为顶点，划分出多个三角形网孔；对于所述多个三角形网孔的每一个，将作为该三角形网孔的三个顶点的三个空气物质观测点所观测到的空气物质观测数据映射到该三角形网孔所围住的地图上的各个网格点上，生成网格点空气物质数据；以及将所述网格点空气物质数据作为初始数据，利于所建立的空气物质预测模型来对预定时间后的各网格点空气物质数据进行预测。

优选地，根据本发明，利用三个系数对将作为该三角形网孔的三个顶点的三个空气物质观测点所观测到的空气物质观测数据进行加权并求和，从而生成网格点空气物质数据。

优选地，根据本发明，所述空气物质观测数据为空气中所含各有害成分的浓度值。

优选地，根据本发明，所述地图上的网格点是将地图上的所述观测区域在经度和维度上等间隔地分割为四边形网格而形成的格子点。

另外，根据本发明，提出了一种空气物质观测数据的处理和利用装置，包括：将观测区域内的各空气物质观测点作为顶点，划分出多个三角形网孔的单元；对于所述多个三角形网孔的每一个，将作为该三角形网孔的三个顶点的三个空气物质观测点所观测到的空气物质观 测数据映射到该三角形网孔所围住的地图上的各个网格点上，生成网格点空气物质数据的单元；以及将所述网格点空气物质数据作为初始数据，利于所建立的空气物质预测模型来对预定时间后的各网格点空气物质数据进行预测的单元。

根据本发明，能够提高对空气物质观测数据的收集和处理的效率和准确度，进一步能够提高利用这些空气物质观测数据进行的空气物质预测的效率和准确度。

附图说明

通过参考附图的详细描述，本发明的上述目的和优点将变得更清楚，其中：

图1是示意地示出了现有技术中所采用的将空气物质观测数据映射到所关注的某个网格点上的数据映射方式的图。

图2是示意地示出了本发明中所采用的将空气物质观测数据映射到所关注的某个网格点上的数据映射方式的图。

图3是示出了将观测区域的所有空气物质观测点连接成三角形网孔的示意图。

图4是用于说明在利用移动型空气物质观测点的空气物质观测数据进行数据映射时如何新形成三角形网孔的示意图。

图5是示出了根据本发明的实施例的空气物质观测数据的处理和利用方法的流程图。

具体实施方式

下面将参考附图描述本发明的优选实施例。在附图中，相同的元件将由相同的参考符号或数字表示。此外，在本发明的下列描述中，将省略对已知功能和配置的具体描述，以避免使本发明的主题不清楚。

下面，将结合图2来描述本发明中所采用的将空气物质观测数据映射到所关注的某个网格点上的数据映射方式。这里需要指出的是， 本发明中出现的“空气物质”并不仅仅包括空气中的污染物、或各种有害物质或化学成分，还包括空气中所包含的不完全有害的物质甚至无害物质。

在图2所示的数据映射方式中，需要将任意三个空气物质观测点a、b、c连接成三角形网孔。三角形网孔的各顶点a、b、c所观测到的空气物质观测数据分别为φa，φb和φc。然后，可以将三个顶点处的空气物质观测数据φa，φb和φc分别映射到三角形网孔中所围住的各网格点上。在图2中，作为示例，由顶点a、b、c所形成的三角形网孔中所围住的网格点的数量为三个，但是显然本发明并不仅限于此。

下面针对图2中的三角形网孔中所围住的网格点(xi，yj)来说明如何对三角形网孔的各顶点a、b、c所观测到的空气物质观测数据φa、φb和φc进行映射。对于三角形网孔中所围住的其他两个网格点(xi，yj+1)和(xi+1，yj)，由于数据映射方法与此类似，因此不再赘述。

这里，可以采用以下的公式将三角形网孔的各顶点a、b、c所观测到的空气物质观测数据φa、φb和φc映射为网格点(xi，yj)处的空气物质数据

其中，

其中，

这里，(xa，ya)、(xb，yb)和(xc，yc)分别表示三角形网孔的各顶点a、b、c的x坐标和y坐标。

如上所示，可以通过上述三个系数和分别对各顶点a、b、c所观测到的空气物质观测数据φa，φb和φc进行加权并求 和，从而求得网格点(xi，yj)处的空气物质数据

通过如上所示进行映射，能够仅通过三个空气物质观测数据和三个系数来求得所关心的网格点(三角形网孔中所包括的网格点)的空气物质数据。与上述通过利用m个(远大于三个)空气物质观测点的空气物质观测数据和m个加权值来求得所关心的网格点的空气物质观测数据的现有技术的数据映射方法相比，计算量和中间数据(例如加权系数)的存储量会极大地减小，提高了对空气物质观测数据的收集和处理的效率和准确度，进一步提高了利用这些空气物质观测数据进行的空气物质预测的效率和准确度。

图3是示出了将观测区域的所有空气物质观测点连接成三角形网孔的示意图。

如图3所示，可以利用各种已知的三角形网孔生成技术来对观测区域的所有空气物质观测点进行处理，将这些空气物质观测点分别作为三角形的顶点，从而在观测区域形成多个三角形网孔。这样形成的每个三角形网孔的三个顶点均为空气物质观测点。在此基础上，可以利用图2所示的数据映射方法将每个三角形网孔的三个顶点处观测到的空气物质观测数据映射为该三角形网孔内所围住的各网格点的空气物质数据。然后，可以基于通过上述数据映射方法得到的整个观测区域的各网格点空气物质数据，利于所建立的空气物质预测模型来对预定时间后的各网格点空气物质数据进行预测。关于空气物质预测模型的具体建立方法可以采用各种已知的建模方法，在此不再赘述。

图4是用于说明在利用移动型空气物质观测点的空气物质观测数据进行上述数据映射时如何新形成三角形网孔的示意图。

如图4所示，在围住确定了特定空气物质发生源的网格点的、由三个空气物质观测点a、b、c构成的三角形网孔abc中移入了移动型空气物质观测点p时，或者在该三角形网孔abc内选择移动中的移动型空气物质观测点p并采用该移动型空气物质观测点p处所观测到的空气物质观测数据来进行上述数据映射时，可以使用新形成的三角形网孔abp、 bcp、cap来执行上述数据映射。

图5是示出了根据本发明的实施例的空气物质观测数据的处理和利用方法的流程图。

如图5所示，根据本发明的方法，在步骤401，将观测区域内的各空气物质观测点作为顶点，划分出多个三角形网孔。然后，在步骤403，对于所述多个三角形网孔的每一个，将作为该三角形网孔的三个顶点的三个空气物质观测点所观测到的空气物质观测数据映射到该三角形网孔所围住的地图上的各个网格点上，生成网格点空气物质数据。最后，在步骤405，将所述网格点空气物质数据作为初始数据，利于所建立的空气物质预测模型来对预定时间后的各网格点空气物质数据进行预测。

以上列举了若干具体实施例来详细阐明本发明，这些个例仅用于说明本发明的原理及其实施方法，而非对本发明的限制，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，本领域的技术人员还可以做出各种变形和改进。因此，本发明不应由上述实施例来限定，而应由所附权利要求及其等价物来限定。