一种空气污染物的溯源方法、装置、设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种空气污染物的溯源方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取监测点采集到的溯源数据，其中，所述溯源数据包括空气污染物数据、风向数据和风速数据；根据所述溯源数据，确定所述空气污染物在预设风向区间上的概率分布图；根据所述风向数据和风速数据，确定与所述预设风向区间对应的风向风速玫瑰图；基于所述概率分布图和所述风向风速玫瑰图，确定所述空气污染物的溯源信息。本发明专利技术实施例通过将空气污染物的概率分布图与风向风速玫瑰图相结合，解决了数据量需求大和预测不准确的问题，提高了空气污染物溯源结果的准确度和精确度，为执法人员治理空气环境提供精准数据支持，进而提高执法效率。

【技术实现步骤摘要】
一种空气污染物的溯源方法、装置、设备和存储介质
本专利技术实施例涉及污染物溯源
，尤其涉及一种空气污染物的溯源方法、装置、设备和存储介质。
技术介绍
近年来，由于社会经济的快速发展，环境及大气污染问题也日益严重，全国各地屡遭雾霾侵袭，严重时整个城市雾霾缭绕，车辆、楼宇难见踪影，引发了社会对空气质量和环境污染的强烈关注。为有效推进环境监管工作的落实，环保局不断强化工作措施，积极推进网格化空气质量监管体系建设。网格化空气质量监管体系(简称监管体系)是将城市以区县、街道、乡镇、社区(村)为单位，分级划定大气污染防治管理网格，大范围、高密度的布点，能够区域网格全覆盖，客观真实反映污染现状。监管体系具有完整的监测、溯源、管理、执法的闭环管理流程，尤其是污染物溯源环节，可以帮助执法人员及时准确的对污染源进行治理。现有的污染物溯源方法大多是基于相关模型算法对采集到的污染物监测数据进行计算，从而对污染物源进行预测，或者是通过综合多个监测点的监测数据对污染源进行预测。基于上述现有的技术方法，模型算法需要使用大量的监测数据才能实现对污染物的准确预测，时效性较差。尤其是，当地区内监测点数量较少时，则不能满足现有技术方法的数据需求，使得对污染物溯源的预测结果准确度不高。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种空气污染物的溯源方法、装置、设备及存储介质，以实现对空气污染物来源的精准预测和分析，进而提高执法效率。第一方面，本专利技术实施例提供了一种空气污染物的溯源方法，该方法包括：获取监测点采集到的溯源数据，其中，所述溯源数据包括空气污染物数据、风向数据和风速数据；根据所述溯源数据，确定所述空气污染物在预设风向区间上的概率分布图；根据所述风向数据和风速数据，确定与所述预设风向区间对应的风向风速玫瑰图；基于所述概率分布图和所述风向风速玫瑰图，确定所述空气污染物的溯源信息。第二方面，本专利技术实施例还提供了种空气污染物的溯源装置，该装置包括：溯源数据获取模块，用于获取监测点采集到的溯源数据，其中，所述溯源数据包括空气污染物数据、风向数据和风速数据；概率分布图确定模块，用于根据所述溯源数据，确定所述空气污染物在预设风向区间上的概率分布图；风向风速玫瑰图确定模块，用于根据所述风向数据和风速数据，确定与所述预设风向区间对应的风向风速玫瑰图；溯源信息确定模块，用于基于所述概率分布图和所述风向风速玫瑰图，确定所述空气污染物的溯源信息。第三方面，本专利技术实施例还提供了一种设备，该设备包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现上述所涉及的任一所述的空气污染物的溯源方法。第四方面，本专利技术实施例还提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行上述所涉及的任一所述的空气污染物的溯源方法。本专利技术实施例通过将空气污染物的概率分布图与风向风速玫瑰图相结合，解决了数据量需求大和预测不准确的问题，提高了空气污染物溯源结果的准确度和精确度，为执法人员治理空气环境提供精准数据支持，进而提高执法效率。附图说明图1为本专利技术实施例一提供的一种空气污染物的溯源方法的流程图。图2是本专利技术实施例一提供的一种空气污染物的溯源方法的系统流程图。图3是本专利技术实施例一提供的一种概率分布图的示意图。图4是本专利技术实施例一提供的一种风向风速玫瑰图的示意图。图5是本专利技术实施例二提供的一种空气污染物的溯源方法的流程图。图6是本专利技术实施例二提供的一种风向风速叠加玫瑰图。图7是本专利技术实施例三提供的一种空气污染物的溯源装置的示意图。图8是本专利技术实施例四提供的一种设备的结构示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本专利技术，而非对本专利技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本专利技术相关的部分而非全部结构。实施例一图1为本专利技术实施例一提供的一种空气污染物的溯源方法的流程图，本实施例可适用于网格化空气质量监测的情况，该方法可以由空气污染物的溯源装置来执行，该装置可采用软件和/或硬件的方式实现，该装置可以配置于终端智能设备中，如计算机，ipad和手机。具体包括如下步骤：S110、获取监测点采集到的溯源数据，其中，溯源数据包括空气污染物数据、风向数据和风速数据。其中，监测点由高精度、易部署的微型站与国标方法的扬尘站、小型空气自动站等监测设备组成，大范围、高密度的监测点部署构成网格化空气质量监测网络的感知体系。具体的监测点位置可以综合考虑地区的地形条件、风频分布特征、环境指数和环境保护目标所在方位等多种影响因素，对监测点进行部署。在一个实施例中，可选的，根据预设条件对监测点中的传感器设备进行数据质控。其中，预设条件包括但不限于预设时间、监测点位置变更和监测点采集到的数据超过阈值。示例性的，当监测点采集到的数据超过阈值时，对检测点中的传感器设备进行数据质控，保证监测点采集的数据准确、有效和可靠，不会出现误报警的情况。具体的，可以通过运用四级校准的质控手段对传感器设备进行全生命周期的数据质控和校准。在一个实施例中，可选的，溯源数据包括但不限于空气污染物数据、风向数据、风速数据、湿度数据、温度数据、大气压数据等多种特征参数数据。其中，空气污染物数据中的空气污染物包括但不限于PM10、PM2.5、SO2、NO2、CO和O3。风向数据是监测点在某一时刻采集到的风所处的风向区间，其中，风向是指风从外吹向监测点的方向，风向区间则是指以监测点为中心，将风向等分为预设个数的区间。风速数据是监测点在某一时刻采集到的风速。在一个实施例中，可选的，监测点根据预设采集时间，采集实时监测到的溯源数据。其中，预设采集时间可以是任意时刻。示例性的，预设采集时间可以是一天中的8:00、9:00和20:00等时刻点，当然也可以是每分钟。在一个实施例中，可选的，溯源数据中不同特征参数数据的预设采集时间可以相同，也可以不同。其中，可以根据各特征参数的实际情况设置不同的预设采集时间。示例性的，可以每分钟采集一次空气污染物数据，每30分钟采集一次风速数据。此处对溯源数据中各特征参数数据的预设采集时间不作限定。进一步地，在一个实施例中，可选的，监测点根据溯源数据的采集时间，对溯源数据进行存储。其中，采集时间包括年、月、日、时、分和秒等时间信息，以便对溯源数据采集的时间精确记录。在一个实施例中，可选的，通过无线或有线的传输方式，实时或定时获取监测点采集的溯源数据。其中，实时获取监测点采集的溯源数据可以是根据监测点的预设采集时间，获取监测点采集的溯源数据。其中，预设采集时间可以是任意时刻，即实时接收或提取监测点采集到的溯源数据，并存储溯源数据以便后续对溯源数据进行本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种空气污染物的溯源方法，其特征在于，包括：/n获取监测点采集到的溯源数据，其中，所述溯源数据包括空气污染物数据、风向数据和风速数据；/n根据所述溯源数据，确定所述空气污染物在预设风向区间上的概率分布图；/n根据所述风向数据和风速数据，确定与所述预设风向区间对应的风向风速玫瑰图；/n基于所述概率分布图和所述风向风速玫瑰图，确定所述空气污染物的溯源信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种空气污染物的溯源方法，其特征在于，包括：
获取监测点采集到的溯源数据，其中，所述溯源数据包括空气污染物数据、风向数据和风速数据；
根据所述溯源数据，确定所述空气污染物在预设风向区间上的概率分布图；
根据所述风向数据和风速数据，确定与所述预设风向区间对应的风向风速玫瑰图；
基于所述概率分布图和所述风向风速玫瑰图，确定所述空气污染物的溯源信息。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取监测点采集到的溯源数据之后，还包括：
根据预设时间序列，对所述溯源数据进行数据融合。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述溯源数据，确定所述空气污染物在预设风向区间上的概率分布图，包括：
根据所述空气污染物数据，确定所述空气污染物的浓度阈值；
根据所述浓度阈值，确定所述空气污染物数据超过所述浓度阈值的阈值样本数量；
基于所述预设风向区间，将所述阈值样本数量除以所述空气污染物数据的总样本数量，确定所述空气污染物的概率值，并生成概率分布图。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在确定所述空气污染物的浓度阈值之前，或在确定所述空气污染物数据超过所述浓度阈值的阈值样本数量之前，还包括：
根据所述风速数据，对所述空气污染物数据进行筛选。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取监测点采集到的溯源数据之前，包...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭银波，宋洋，陶友明，
申请(专利权)人：软通动力信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：天津;12