污染物溯源方法及装置、设备、介质和产品制造方法及图纸

本公开提供了一种污染物溯源方法及装置、设备、介质和产品，涉及人工智能技术领域，尤其涉及时空大数据技术领域，具体实现方案包括：确定基于M个区域的污染物浓度分布特征，M为大于3的整数；根据污染物浓度分布特征，基于污染物浓度递变规则，确定针对M个区域中的预设监测区域的第一污染物溯源轨迹；根据污染物浓度分布特征，利用污染物扩散预测模型，确定针对监测区域的第二污染物溯源轨迹；以及根据第一污染物溯源轨迹和第二污染物溯源轨迹，确定与监测区域关联的污染物综合溯源轨迹。监测区域关联的污染物综合溯源轨迹。监测区域关联的污染物综合溯源轨迹。

【技术实现步骤摘要】
污染物溯源方法及装置、设备、介质和产品


[0001]本公开涉及人工智能
，尤其涉及时空大数据
，可应用于污染物溯源等场景。

技术介绍

[0002]污染物溯源对大气污染治理和空气质量改善具有重要意义。但是，在一些场景下，污染物溯源存在成本消耗大、专业要求高、溯源效果不佳的现象。

技术实现思路

[0003]本公开提供了一种污染物溯源方法及装置、设备、介质和产品。
[0004]根据本公开的一方面，提供了一种污染物溯源方法，包括：确定基于M个区域的污染物浓度分布特征，M为大于3的整数；根据污染物浓度分布特征，基于污染物浓度递变规则，确定针对M个区域中的预设监测区域的第一污染物溯源轨迹；根据污染物浓度分布特征，利用污染物扩散预测模型，确定针对监测区域的第二污染物溯源轨迹；以及根据第一污染物溯源轨迹和第二污染物溯源轨迹，确定与监测区域关联的污染物综合溯源轨迹。
[0005]根据本公开的另一方面，提供了一种污染物溯源装置，包括：第一处理模块，用于确定基于M个区域的污染物浓度分布特征，M为大于3的整数；第二处理模块，用于根据污染物浓度分布特征，基于污染物浓度递变规则，确定针对M个区域中的预设监测区域的第一污染物溯源轨迹；第三处理模块，用于根据污染物浓度分布特征，利用污染物扩散预测模型，确定针对监测区域的第二污染物溯源轨迹；以及第四处理模块，用于根据第一污染物溯源轨迹和第二污染物溯源轨迹，确定与监测区域关联的污染物综合溯源轨迹。
[0006]根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器和与所述至少一个处理器通信连接的存储器。其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述的污染物溯源方法。
[0007]根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行上述的污染物溯源方法。
[0008]根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现上述的污染物溯源方法。
[0009]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0010]附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
[0011]图1示意性示出了根据本公开一实施例的污染物溯源方法和装置的系统架构；
[0012]图2示意性示出了根据本公开一实施例的污染物溯源方法的流程图；
[0013]图3示意性示出了根据本公开另一实施例的污染物溯源方法的流程图；
[0014]图4示意性示出了根据本公开一实施例的确定第一污染物溯源轨迹的过程示意图；
[0015]图5示意性示出了根据本公开一实施例的污染物溯源装置的框图；
[0016]图6示意性示出了根据本公开实施例的用于执行污染物溯源方法的电子设备的框图。
具体实施方式
[0017]以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
[0018]在此使用的术语仅仅是为了描述具体实施例，而并非意在限制本公开。在此使用的术语“包括”、“包含”等表明了所述特征、步骤、操作和/或部件的存在，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、步骤、操作或部件。
[0019]在此使用的所有术语(包括技术和科学术语)具有本领域技术人员通常所理解的含义，除非另外定义。应注意，这里使用的术语应解释为具有与本说明书的上下文相一致的含义，而不应以理想化或过于刻板的方式来解释。
[0020]在使用类似于“A、B和C等中至少一个”这样的表述的情况下，一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如，“具有A、B和C中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有A、单独具有B、单独具有C、具有A和B、具有A和C、具有B和C、和/或具有A、B、C的系统等)。
[0021]本公开的实施例提供了一种污染物溯源方法。污染物溯源方法包括：确定基于M个区域的污染物浓度分布特征，M为大于3的整数，根据污染物浓度分布特征，基于污染物浓度递变规则，确定针对M个区域中的预设监测区域的第一污染物溯源轨迹，根据污染物浓度分布特征，利用污染物扩散预测模型，确定针对监测区域的第二污染物溯源轨迹，以及根据第一污染物溯源轨迹和第二污染物溯源轨迹，确定与监测区域关联的污染物综合溯源轨迹。
[0022]图1示意性示出了根据本公开一实施例的污染物溯源方法和装置的系统架构。需要注意的是，图1所示仅为可以应用本公开实施例的系统架构的示例，以帮助本领域技术人员理解本公开的
技术实现思路
，但并不意味着本公开实施例不可以用于其他设备、系统、环境或场景。
[0023]根据该实施例的系统架构100可以包括数据采集端101、网络102和服务器103。网络102用于在数据采集端101和服务器103之间提供通信链路的介质。网络102可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。服务器103可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或分布式系统，还可以是提供云服务、云计算、网络服务、中间件服务等基础云计算服务的云服务器。
[0024]数据采集端101通过网络102与服务器103进行交互，以接收或发送数据等。数据采集端101可用于采集用于预测污染物浓度的特征参数，例如用于采集污染物扩散作用参数、污染物历史浓度参数等，污染物扩散作用参数例如可以包括气象参数、地理特征参数、污染
物类型等内容。
[0025]服务器103可以是提供各种服务的服务器，例如可以是利用由数据采集端101提供的用于预测污染物浓度的特征参数进行污染物溯源处理的后台处理服务器(仅为示例)。
[0026]例如，服务器103根据由数据采集端101提供的用于预测污染物浓度的特征参数，确定基于M个区域的污染物浓度分布特征，M为大于3的整数，根据污染物浓度分布特征，基于污染物浓度递变规则，确定针对M个区域中的预设监测区域的第一污染物溯源轨迹，根据污染物浓度分布特征，利用污染物扩散预测模型，确定针对监测区域的第二污染物溯源轨迹，以及根据第一污染物溯源轨迹和第二污染物溯源轨迹，确定与监测区域关联的污染物综合溯源轨迹。
[0027]需要说明的是，本公开实施例所提供的污染物溯源方法可以由服务器103执行。相应地，本公开实施例所提供的污染物溯源装置可以设置于服务器103中。本公开实施例所提供的污染物溯源方法也可以由不同于服务器103且能够与数据采集端101和/或服务器103通信的服务器或服务器集群执本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种污染物溯源方法，包括：确定基于M个区域的污染物浓度分布特征，其中，M为大于3的整数；根据所述污染物浓度分布特征，基于污染物浓度递变规则，确定针对所述M个区域中的预设监测区域的第一污染物溯源轨迹；根据所述污染物浓度分布特征，利用污染物扩散预测模型，确定针对所述监测区域的第二污染物溯源轨迹；以及根据所述第一污染物溯源轨迹和所述第二污染物溯源轨迹，确定与所述监测区域关联的污染物综合溯源轨迹。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述确定基于M个区域的污染物浓度分布特征，包括：重复执行以下操作，直至得到与所述M个区域中的每个区域关联的污染物预测浓度，与所述每个区域关联的污染物预测浓度构成所述污染物浓度分布特征：针对所述M个区域中的任意目标区域，根据与所述目标区域关联的污染物扩散作用参数、与所述目标区域的邻近区域关联的污染物扩散作用参数、与所述目标区域关联的基于至少一个历史时间段的污染物浓度参数，利用针对所述目标区域的污染物浓度预测模型，确定与所述目标区域关联的污染物预测浓度，其中，所述邻近区域与所述目标区域满足预设距离阈值条件。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述针对所述目标区域的污染物浓度预测模型是基于以下操作训练得到的：在与所述目标区域关联的训练样本数据不符合预设数据量要求的情况下，确定与所述目标区域关联的预训练模型；利用所述预训练模型进行基于所述训练样本数据的污染物浓度预测，得到与所述目标区域关联的污染物预测参考浓度；根据与所述目标区域关联的污染物预测参考浓度和污染物浓度标签，对所述预训练模型的模型参数进行调整，得到调整后的预训练模型，以作为针对所述目标区域的污染物浓度预测模型，其中，所述预训练模型是基于与所述训练样本数据满足预设相似度阈值条件并且符合所述数据量要求的样本数据训练得到的。4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述污染物浓度分布特征，基于污染物浓度递变规则，确定针对所述M个区域中的预设监测区域的第一污染物溯源轨迹，包括：在所述M个区域中，确定与所述监测区域关联的N个溯源轨迹区域，N为大于2且小于M
‑
1的整数；以及根据所述N个溯源轨迹区域，确定所述第一污染物溯源轨迹，其中，所述N个溯源轨迹区域中的每个溯源轨迹区域的污染物预测浓度大于所述监测区域的污染物预测浓度，所述N个溯源轨迹区域的污染物预测浓度依次递增。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述在所述M个区域中，确定与所述监测区域关联的N个溯源轨迹区域，包括：确定与所述监测区域满足预设距离阈值条件的污染物预测浓度最大的第一候选区域；在所述第一候选区域的污染物预测浓度大于所述监测区域的污染物预测浓度的情况
下，将所述第一候选区域作为与所述监测区域关联的第1个溯源轨迹区域；确定与第n
‑
1个溯源轨迹区域满足距离阈值条件的污染物预测浓度最大的第二候选区域，n＝2，
……
N；以及在所述第二候选区域的污染物预测浓度大于所述第n
‑
1个溯源轨迹区域的污染物预测浓度的情况下，将所述第二候选区域作为与所述监测区域关联的第n个溯源轨迹区域。6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述污染物扩散预测模型是基于以下操作训练得到的：根据经训练的扩散预测参考模型的数据输入要求，构建输入数据；利用所述扩散预测参考模型进行基于所述输入数据的污染物扩散轨迹预测，得到扩散轨迹预测结果；以及利用所述输入数据和所述扩散轨迹预测结果，进行针对初始网络模型的训练，得到所述污染物扩散预测模型。7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其中，所述根据所述第一污染物溯源轨迹和所述第二污染物溯源轨迹，确定与所述监测区域关联的污染物综合溯源轨迹，包括：根据与所述第一污染物溯源轨迹和所述第二污染物溯源轨迹分别关联的权重系数，进行基于所述第一污染物溯源轨迹和所述第二污染物溯源轨的矢量叠加运算，得到所述污染物综合溯源轨迹。8.一种污染物溯源装置，包括：第一处理模块，用于确定基于M个区域的污染物浓度分布特征，其中，M为大于3的整数；第二处理模块，用于根据所述污染物浓度分布特征，基于污染物浓度递变规则，确定针对所述M个区域中的预设监测区域的第一污染物溯源轨迹...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁建辉，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：