1.基于多源数据融合的化工园区危险态势感知方法，其特征在于：包括以下步骤，
对化工园区进行网格化分割，形成多个网格点；
基于实际距离、事故后果计算模型和相对危险程度，构建所述化工园区内各个危险源与任一所述网格点之间的危险系数评估模型，并利用所述危险系数评估模型计算各个所述危险源在任一所述网格点处的危险系数；
根据各个所述危险源的危险品实时监测数据和预设报警阈值确定各个所述危险源在任一所述网格点处的危险系数的权重；
根据所述权重将各个所述危险源在任一所述网格点处的危险系数进行加权叠加，得到所述化工园区内任一所述网格点的危险态势。
2.根据权利要求1所述的基于多源数据融合的化工园区危险态势感知方法，其特征在于：所述危险系数基于所述相对危险程度定义。
3.根据权利要求1或2所述的基于多源数据融合的化工园区危险态势感知方法，其特征在于：所述危险源包括固定危险源和移动危险源；
构建所述固定危险源与任一所述网格点之间的危险系数评估模型具体为，基于实际距离、事故后果计算模型和相对危险程度，并根据所述固定危险源的基础数据建立所述固定危险源与任一所述网格点之间的危险系数评估模型；
构建所述移动危险源与任一所述网格点之间的危险系数评估模型具体为，基于实际距离、事故后果计算模型和相对危险程度，并根据所述移动危险源的基础数据和实时地理位置数据建立所述移动危险源与任一所述网格点之间的危险系数评估模型。
4.根据权利要求1或2所述的基于多源数据融合的化工园区危险态势感知方法，其特征在于：所述事故后果计算模型包括气体扩散模型和危险品爆炸模型，所述危险系数评估模型包括气体扩散危险系数评估模型和危险品爆炸危险系数评估模型；
所述气体扩散危险系数评估模型具体为，
其中，c(d)为气体扩散模型，α为气体浓度阈值；
所述危险品爆炸危险系数评估模型具体为，
其中，g(d)为危险品爆炸模型中距离与冲击波超压的关系，β为冲击波超压阈值。
5.根据权利要求1或2所述的基于多源数据融合的化工园区危险态势感知方法，其特征在于：所述权重的计算公式为，
其中，v为危险源处的危险品实时监测数据，vt为危险源处最高报警等级对应的阈值。
6.根据权利要求5所述的基于多源数据融合的化工园区危险态势感知方法，其特征在于：所述化工园区内任一所述网格点的危险态势的计算公式为，
其中，n为所述化工园区内危险源的总数，ui，j为所述化工园区的第(i，j)个所述网格点，
7.基于多源数据融合的化工园区危险态势感知系统，其特征在于：包括以下模块，
网格划分模块，其用于对化工园区进行网格化分割，形成多个网格点；
危险系数评估模块，其用于基于实际距离、事故后果计算模型和相对危险程度，构建所述化工园区内各个危险源与任一所述网格点之间的危险系数评估模型，并利用所述危险系数评估模型计算各个所述危险源在任一所述网格点处的危险系数；
危险系数权重计算模块，其用于根据各个所述危险源的危险品实时监测数据和预设报警阈值确定各个所述危险源在任一所述网格点处的危险系数的权重；
危险态势分析模块，根据所述权重将各个所述危险源在任一所述网格点处的危险系数进行加权叠加，得到所述化工园区内任一所述网格点的危险态势。
8.基于多源数据融合的化工园区危险态势感知装置，其特征在于：包括处理器、存储器和存储在所述存储器中且可运行在所述处理器上的计算机程序，所述计算机程序运行时实现如权利要求1至6任一项权利要求所述的方法步骤。
9.一种计算机存储介质，其特征在于：所述计算机存储介质包括至少一个指令，在所述指令被执行时实现如权利要求1至6任一项所述的方法步骤。