CN109357716A - 一种重污染地区污染数据实时采集方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种重污染地区污染数据实时采集方法，包括以下几个步骤：步骤S1：收集所监测地区的环境信息，建立污染指数数据库；步骤S2：设置监测站采集现场数据；其中，监测站的分布包括梯度和广度；步骤S3：规定现场数据采集时间和频率；步骤S4：结合步骤S1中的污染指数数据库和步骤S2中的现场数据建立大气污染模型，进行大气污染实时监测和污染结果分析。通过所监测地区的气候信息、建筑物高度信息、区域污染源信息来合理地制定监测站点、规划监测项目、安排采样时间和频率，再结合现有环境信息和监测站点实时采集数据建立地区大气污染监测模型，从而实现实时、高效、准确地对地区大气污染进行监测。
Description
技术领域
本发明涉及大气污染监测领域，具体的说，是一种重污染地区污染数据实时采集方法。
背景技术
现有的大气污染监测方法太过单一，往往只是对地区中大气里的各种污染物进行专用的传感器监测记录当前数据，没有办法做到环境预测和分析，而且监测项目的不完整、监测站点的设置不合理、污染源的不清楚，导致依靠数据建立的大气污染物监测模型受到限制，从而严重影响监测的准确性。再是由于采集的数据较多，所需的传感器也非常繁多，因此需要对采集数据进行定期校正，使用起来过于麻烦，实用性不强。
发明内容
本发明的目的在于提供一种重污染地区污染数据实时采集方法，能够根据所监测地区的各种环境情况来合理地制定监测站点、规划监测项目、安排采样时间和频率，从而实现高效、准确地地区大气污染监测。
本发明通过下述技术方案实现：一种重污染地区污染数据实时采集方法，包括以下几个步骤：
步骤S1：收集所监测地区的环境信息，建立污染指数数据库；
步骤S2：设置监测站采集现场数据；其中，监测站的分布包括梯度和广度；
步骤S3：规定现场数据采集时间和频率；
步骤S4：结合步骤S1中的污染指数数据库和步骤S2中的现场数据建立大气污染模型，进行大气污染实时监测和污染结果分析。
为了更好的实现本发明，进一步地，所述步骤S1中收集的地区环境信息包括气候信息、社会环境状况信息、建筑物高度信息、区域污染源信息；所述社会环境状况信息包括区域发展规划、环境功能区划、交通车辆信息、人口分布及人群健康、环境敏感点区分布。通收集地区环境信息，更具有针对性地设置监测站点、选择监测项目、划分监测区域以及分析、预测大气污染情况。
为了更好的实现本发明，进一步地，所述气候信息包括区域地形地貌信息、土地利用情况信息、气象气候情况信息。因为大气受气象、季节、地形、地物等因素的强烈影响，而随时间和空间的变化。因而，全方位地收集气候信息来辅助监测大气污染，能够提高监测准确性。
为了更好的实现本发明，进一步地，所述气象气候情况信息包括风速、风向、气温、气压、降水量、日照时间、相对湿度、垂直梯度以及逆温层底部高度。通过风速、风向、气温、气压、降水量、日照时间、相对湿度、垂直梯度以及逆温层底部高度的收集，全面地确定影响因素，进一步提高监测准确性。
为了更好的实现本发明，进一步地，所述区域污染源信息包括污染源的类型、污染源的分布及污染物排放源。通过对区域污染源信息进行全面收集，以便合理设置监测站点以及监测站点所监测的项目。
为了更好的实现本发明，进一步地，所述步骤S2中的监测站采集的现场数据包括二氧化硫浓度、氮氧化合物浓度、悬浮物颗粒浓度、灰尘自然沉降量、碳氢化合物浓度、碳氧化合物浓度。通过对各种主要污染物进行全面监测，提高监测效率。
为了更好的实现本发明，进一步地，所述步骤S2中的广度包括以下几个步骤：
步骤S21：按照地区工业区、商业区、居民稠密区、交通频繁区、清洁区分别设置若干个监测点；
步骤S22：在距离工业区、商业区、居民稠密区、交通频繁区、清洁区的最近的上风向点和下风向点分别设置对照点和采样点。通过分区设置监测点，让监测点的位置具有较好的代表性，监测点的测量值能较好地反应该区域的大气环境质量或污染水平和规律。而通过设置上风向点的对照点和下风向点的采样点，能够清楚了解到大气环境质量的变化，能便于确定污染源区域。
为了更好的实现本发明，进一步地，所述步骤S3中规定现场数据采集时间和频率的方法为：隔日采样，每天连续24小时，每月14-16天，每年12个月。在结合实时监测数据和地区污染指数数据库建立的监测模型基础上，制定合理的数据采集时间和频率，不仅强化了监测模型的稳定性、连续性，保证了监测的准确性，而且避免了频繁时间的监测，提高了监测效率。
为了更好的实现本发明，进一步地，所述步骤S4中建立大气模型之前需对现场数据进行融合。通过融合对数据进行过滤处理，简化了数据处理。
为了更好的实现本发明，进一步地，所述现场数据通过异步数据融合算法进行融合。能够有效改善对现场数据采集的传感器对目标的跟踪和识别。
本发明与现有技术相比，具有以下优点及有益效果：本发明通过所监测地区的气候信息、建筑物高度信息、区域污染源信息来合理地制定监测站点、规划监测项目、安排采样时间和频率，再结合现有环境信息和监测站点实时采集数据建立地区大气污染监测模型，从而实现实时、高效、准确地对地区大气污染进行监测。
具体实施方式
一种重污染地区污染数据实时采集方法，包括以下几个步骤：
步骤S1：收集所监测地区的环境信息，建立污染指数数据库；
步骤S2：设置监测站采集现场数据；其中，监测站的分布包括梯度和广度；
步骤S3：规定现场数据采集时间和频率；
步骤S4：结合步骤S1中的污染指数数据库和步骤S2中的现场数据建立大气污染模型，进行大气污染实时监测和污染结果分析。
为了更好的实现本发明，进一步地，所述步骤S1中收集的地区环境信息包括气候信息、社会环境状况信息、建筑物高度信息、区域污染源信息；所述社会环境状况信息包括区域发展规划、环境功能区划、交通车辆信息、人口分布及人群健康、环境敏感点区分布。通收集地区环境信息，更具有针对性地设置监测站点、选择监测项目、划分监测区域以及分析、预测大气污染情况。
为了更好的实现本发明，进一步地，所述气候信息包括区域地形地貌信息、土地利用情况信息、气象气候情况信息。因为大气受气象、季节、地形、地物等因素的强烈影响，而随时间和空间的变化。因而，全方位地收集气候信息来辅助监测大气污染，能够提高监测准确性。
为了更好的实现本发明，进一步地，所述气象气候情况信息包括风速、风向、气温、气压、降水量、日照时间、相对湿度、垂直梯度以及逆温层底部高度。通过风速、风向、气温、气压、降水量、日照时间、相对湿度、垂直梯度以及逆温层底部高度的收集，全面地确定影响因素，进一步提高监测准确性。
为了更好的实现本发明，进一步地，所述区域污染源信息包括污染源的类型、污染源的分布及污染物排放源。通过对区域污染源信息进行全面收集，以便合理设置监测站点以及监测站点所监测的项目。
为了更好的实现本发明，进一步地，所述步骤S2中的监测站采集的现场数据包括二氧化硫浓度、氮氧化合物浓度、悬浮物颗粒浓度、灰尘自然沉降量、碳氢化合物浓度、碳氧化合物浓度。通过对各种主要污染物进行全面监测，提高监测效率。
为了更好的实现本发明，进一步地，所述步骤S2中的广度包括以下几个步骤：
步骤S21：按照地区工业区、商业区、居民稠密区、交通频繁区、清洁区分别设置若干个监测点；
步骤S22：在距离工业区、商业区、居民稠密区、交通频繁区、清洁区的最近的上风向点和下风向点分别设置对照点和采样点。通过分区设置监测点，让监测点的位置具有较好的代表性，监测点的测量值能较好地反应该区域的大气环境质量或污染水平和规律。而通过设置上风向点的对照点和下风向点的采样点，能够清楚了解到大气环境质量的变化，能便于确定污染源区域。
为了更好的实现本发明，进一步地，所述步骤S3中规定现场数据采集时间和频率的方法为：隔日采样，每天连续24小时，每月14-16天，每年12个月。在结合实时监测数据和地区污染指数数据库建立的监测模型基础上，制定合理的数据采集时间和频率，不仅强化了监测模型的稳定性、连续性，保证了监测的准确性，而且避免了频繁时间的监测，提高了监测效率。
为了更好的实现本发明，进一步地，所述步骤S4中建立大气模型之前需对现场数据进行融合。通过融合对数据进行过滤处理，简化了数据处理。
为了更好的实现本发明，进一步地，所述现场数据通过异步数据融合算法进行融合。能够有效改善对现场数据采集的传感器对目标的跟踪和识别。以上所述，仅是本发明的较佳实施例，并非对本发明做任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化，均落入本发明的保护范围之内。
Claims (3)
1.一种重污染地区污染数据实时采集方法，其特征在于：包括以下几个步骤：步骤S1：收集所监测地区的环境信息，建立污染指数数据库；步骤S2：设置监测站采集现场数据；其中，监测站的分布包括梯度和广度；步骤S3：规定现场数据采集时间和频率；步骤S4：结合步骤S1中的污染指数数据库和步骤S2中的现场数据建立大气污染模型，进行大气污染实时监测和污染结果分析。
2.根据权利要求1所述的一种重污染地区污染数据实时采集方法，其特征在于：所述步骤S1中收集的地区环境信息包括气候信息、社会环境状况信息、建筑物高度信息、区域污染源信息；所述社会环境状况信息包括区域发展规划、环境功能区划、交通车辆信息、人口分布及人群健康、环境敏感点区分布。
3.根据权利要求2所述的一种重污染地区污染数据实时采集方法，其特征在于：所述气候信息包括区域地形地貌信息、土地利用情况信息、气象气候情况信息。
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Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110567510A (zh) * | 2019-07-23 | 2019-12-13 | 北京英视睿达科技有限公司 | 大气污染监测方法、系统、计算机设备和存储介质 |
| CN112861904A (zh) * | 2020-12-04 | 2021-05-28 | 生态环境部卫星环境应用中心 | 基于imbi指数的大气污染源监测识别方法和系统 |
| CN114280226A (zh) * | 2020-09-18 | 2022-04-05 | 英业达科技有限公司 | 配合气象环境的空气污染分析与防治决策系统及其方法 |
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2018
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Application publication date: 20190219 |