本发明专利技术涉及提取环境空气污染特征方法，包括以下步骤：采集待分析环境空气监测站以及分布在其周围的不同方位上的至少三个环境空气监测站的一设定污染物指标，并取均值；计算待分析环境空气监测站在多个时间节点获取的该污染物指标与均值的差值，形成残差序列；对残差序列进行一定时间长度的滑动均值计算，获取残差序列滑动平均后的序列均值；计算一定时间长度内的序列均值的时间均值，根据时间均值计算其上限mσ值和下限mσ值；本方法通过对比待分析环境空气监测站与周边环境空气监测站之间的差异，提取出待分析环境空气监测站的个性特征，进一步的分析个性特征的时间规律，达到精准指导决策者针对周边环境空气污染进行治理的目的。理的目的。理的目的。
【技术实现步骤摘要】
一种提取环境空气污染特征方法、系统、终端及存储介质
[0001]本专利技术涉及空气污染特征提取
，更具体地说，涉及一种提取环境空气污染特征方法、系统、终端及存储介质。
技术介绍
[0002]环境空气质量是关乎人民健康的重要条件，一个区域的环境空气质量通常以环境空气监测站的数据为基准，环境空气监测站可以包括国控站、省控站等标准监测站，以及基于传感器技术的微型监测站。
[0003]空气污染往往包含两部分的污染来源，一部分是大区域本底的污染，即环境空气监测站所在的大区域范围内，受该区域地貌、气候、扩散条件、主要工业活动等因素影响而形成的共性污染特征；这个大区域范围内往往包含了多个环境空气监测站，这些环境空气监测站共同观测大区域本底值的共性污染特征。另一部分来自于某个环境空气监测站周边较小范围内的污染，可认为是直接作用于该监测站，而对大区域内其他监测站没有影响或者影响很小；这部分小时空尺度的污染属于环境空气监测站所在局部位置的个性特征。
[0004]环境空气污染的治理也分为两个方面，大区域的污染治理需要各个行政区域的共同努力去完成，治理过程较为漫长；而环境空气监测站周边小范围内的污染治理更加便捷，对于目标站点环境空气质量的改善更加直观，当然也有利于大区域环境空气质量的改善；因此，环境空气污染的治理应着眼于环境空气监测站周边污染的治理，即目标监测站周边小区域范围内污染个性特征的治理。
[0005]因此环境空气监测站个性污染特征的提取变得尤为重要，这是指导环境空气治理的基础，目前的污染特征提取方法仅针对自身站点进行污染特征提取，不能区别出大区域的共性污染和本站点的个性污染，不能区别出监测站周边污染的特性，也就不能有效的指导决策者进行治理决策，需要一种针对环境空气监测站点周边小区域个性污染特征的计算方法，以指导对监测站周边环境污染的治理。
技术实现思路
[0006]本专利技术要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种提取环境空气污染特征方法，还提供了一种提取环境空气污染特征系统、一种提取环境空气污染特征终端及存储介质。
[0007]本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：
[0008]构造一种提取环境空气污染特征方法，其中，包括以下步骤：
[0009]第一步：在一设定时间范围内按设定的多个时间节点采集待分析环境空气监测站以及分布在其周围的不同方位上的至少三个环境空气监测站的一设定污染物指标，并取均值；
[0010]第二步：计算待分析环境空气监测站在多个时间节点获取的该污染物指标与均值的差值，形成残差序列；
[0011]第三步：对残差序列进行一定时间长度的滑动均值计算，获取残差序列滑动平均后的序列均值；
[0012]第四步：计算一定时间长度内的序列均值的时间均值，根据时间均值计算其上限mσ值和下限mσ值。
[0013]第五步：根据序列均值、时间均值、上限mσ值和下限mσ值制作折线图。
[0014]本专利技术所述的提取环境空气污染特征方法，其中，还包括方法：将残差序列按照一设定时间长度分成多列数据。
[0015]本专利技术所述的提取环境空气污染特征方法，其中，所述第一步中进行均值计算的计算公式为：
[0016][0017]其中，待分析环境空气监测站编号为O，环境空气监测站的数量为n，C
i
(t) 为环境空气监测站i的污染物指标在t时刻的值。
[0018]本专利技术所述的提取环境空气污染特征方法，其中，所述第二步中进行差值计算的公式为：
[0019][0020]其中，C0(t)为待分析环境空气监测站的t时刻的污染物指标。
[0021]本专利技术所述的提取环境空气污染特征方法，其中，所述第三步中序列均值计算公式为：
[0022][0023]其中，K为设定的时间长度，i为时间点，t为时刻。
[0024]本专利技术所述的提取环境空气污染特征方法，其中，所述第四步中时间均值 a1的计算公式为：
[0025][0026]上限mσ值a2和下限mσ值a3的计算公式分别为：
[0027][0028][0029]其中，t0代表某整点时刻，N为整数，i为时间点。
[0030]本专利技术所述的提取环境空气污染特征方法，其中，还包括方法：基于残差序列M
(t)，在频域上针对不同时间尺度的污染活动进行分析，并且评估不同时间尺度污染活动对本地区的污染贡献占比：
[0031]频域序列FM(f)为M(t)的离散傅里叶变换，可用快速傅里叶变换实现；N为残差序列M(t)的长度；当N＝2p时，频域序列FM(f)包含的离散频点当N＝2p+1时,频域序列FM(f)包含的离散频点M(t)的采样间隔为ΔT，频域序列FM(f)的分辨率
[0032]若频点f1,f2属于频域序列FM(f)包含的离散频点，且f1<f2,令[T2，T1] 为[f1,f2]范围内所含分量的对应周期尺度，其中T1＝1/f1,T2＝1/f2；由此可以定义频率范围[f1,f2]对应的[T2，T1]周期尺度下，污染活动占本区域污染水平的贡献比特征R：
[0033][0034]本专利技术所述的提取环境空气污染特征方法，其中，还包括方法：基于频率范围[f1,f2]，对频域序列FM(f)只保留[f1,f2]对应频点，将其他频点置零，得到与频域序列FM(f)等长度的频域序列FMP(f)，对FMP(f)进行傅里叶逆变换后得到与残差序列M(t)等长的MP(t)，MP(t)为频率范围[f1,f2]对应的[T2， T1]周期尺度下，污染活动所贡献残差序列，可以用于指示[T2，T1]周期尺度的污染活动对本区域的主要贡献时段。
[0035]一种提取环境空气污染特征系统，根据上述的提取环境空气污染特征方法，其中，包括采集单元、处理单元和输出单元；
[0036]所述采集单元，用于在一设定时间范围内按设定的多个时间节点采集待分析环境空气监测站以及分布在其周围的不同方位上的至少三个环境空气监测站的一设定污染物指标；
[0037]所述处理单元，用于进行均值、差值、序列均值、时间均值、上限mσ值和下限mσ值的计算处理；
[0038]所述输出单元，用于所述处理单元的处理结果进行输出。
[0039]一种提取环境空气污染特征终端，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述方法的步骤。
[0040]一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述方法的步骤。
[0041]本专利技术的有益效果在于：本方法通过对比待分析环境空气监测站与周边环境空气监测站之间的差异，提取出待分析环境空气监测站的个性特征，进一步的分析个性特征的时间规律，从而达到精准指导决策者针对周边环境空气污染进行治理的目的。
附图说明
[0042]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种提取环境空气污染特征方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步：在一设定时间范围内按设定的多个时间节点采集待分析环境空气监测站以及分布在其周围的不同方位上的至少三个环境空气监测站的一设定污染物指标，并取均值；第二步：计算待分析环境空气监测站在多个时间节点获取的该污染物指标与均值的差值，形成残差序列；第三步：对残差序列进行一定时间长度的滑动均值计算，获取残差序列滑动平均后的序列均值；第四步：计算一定时间长度内的序列均值的时间均值，根据时间均值计算其上限mσ值和下限mσ值；第五步：根据序列均值、时间均值、上限mσ值和下限mσ值制作折线图。2.根据权利要求1所述的提取环境空气污染特征方法，其特征在于，所述第一步中进行均值计算的计算公式为：其中，待分析环境空气监测站编号为O，环境空气监测站的数量为n，C
i
(t)为环境空气监测站i的污染物指标在t时刻的值。3.根据权利要求2所述的提取环境空气污染特征方法，其特征在于，所述第二步中进行差值计算的公式为：其中，C0(t)为待分析环境空气监测站的t时刻的污染物指标。4.根据权利要求3所述的提取环境空气污染特征方法，其特征在于，所述第三步中序列均值计算公式为：其中，K为设定的时间长度，i为时间点，t为时刻。5.根据权利要求4所述的提取环境空气污染特征方法，其特征在于，所述第四步中时间均值a1的计算公式为：上限mσ值a2和下限mσ值a3的计算公式分别为：
其中，t0代表某整点时刻，N为整数，i为时间点。6.根据权利要求3
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5任一所述的提取环境空气污染特征方法，其特征在于，还包括方法：基于残差序列M(t)，在频域上针对不同时间尺度的污染活动进行分析，并且评估不同时间尺度污染活动对本地区的污染贡献占比：频域序列FM(f)为M(t)的离散傅里叶变换，可用快速傅里叶变换实现；N为残差序列M(t)的长度；当N＝2p时，频域序列FM(f)包含的离散频点k＝1,2,
…
...
【专利技术属性】
技术研发人员：王世利，黄俊，刘心宇，
申请(专利权)人：深圳市环思科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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