CN110018280A - 一种大气污染源排放综合表征方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例提供一种大气污染源排放综合表征方法及装置，该方法包括获取目标区域多个预设时段内的污染物排放信息及排放转化物浓度；根据所述目标区域多个预设时段内的污染物排放信息及排放转化物浓度，对各类污染物排放量及其对应的排放转化物浓度进行相关性分析，获得各类污染物排放量与其对应的排放转化物浓度之间的相关性系数。本发明实施例通过获取目标区域多个预设时段内的污染物排放信息及排放转化物浓度，对各类污染物排放量及其对应的排放转化物浓度进行相关性分析，获得各类污染物排放量与其对应的排放转化物浓度之间的相关性系数，从而表征不同污染物对环境大气的影响。为环境监管部门的监管提供数据支持。

Description

一种大气污染源排放综合表征方法及装置
技术领域
本发明涉及大气污染控制领域，尤其涉及一种大气污染源排放综合表征方法及装置。
背景技术
随着城市化、工业化进程加快，城市大气环境受到了严重的污染和破坏，并且严重影响人们的生活质量，在此背景下，环境管理与督查力度不断加大。工业企业的日常生产活动，会产生大量的污染物，例如颗粒物、SO2、NOX、NH3以及VOCs等，这些污染物排放到大气中，反应性较强、性质不稳定的污染物会与空气中已有的组分进行二次反应，生成臭氧、光化学烟雾、雾霾等。
如何衡量一个企业所排放的污染物对环境空气质量影响的强弱，以及如何有针对性的对排放强度较高的企业进行监管，逐渐被人们所关注，也是环境监管部门所需要解决的关键性问题之一。
传统对大气污染源排放综合表征方法，所考虑因素较为单一，关于污染源排放综合表征的技术相对较少，难以对针对性的环境监管提供支持。
发明内容
针对传统对大气污染源排放综合表征方法，所考虑因素较为单一，关于污染源排放综合表征的技术相对较少的缺陷，本发明实施例提供一种大气污染源排放综合表征方法及装置。
第一方面，本发明实施例提供一种大气污染源排放综合表征方法，包括：
获取目标区域多个预设时段内的污染物排放信息及排放转化物浓度；其中，所述污染物排放信息包括污染物种类及其各自对应的排放量；
根据所述目标区域多个预设时段内的污染物排放信息及排放转化物浓度，对各类污染物排放量及其对应的排放转化物浓度进行相关性分析，获得各类污染物排放量与其对应的排放转化物浓度之间的相关性系数。
第二方面，本发明实施例提供一种大气污染源排放综合表征装置，包括：
第一获取模块，用于获取目标区域多个预设时段内的污染物排放信息及排放转化物浓度；其中，所述污染物排放信息包括污染物种类及其各自对应的排放量；
计算模块，用于根据所述目标区域多个预设时段内的污染物排放信息及排放转化物浓度，对各类污染物排放量及其对应的排放转化物浓度进行相关性分析，获得各类污染物排放量与其对应的排放转化物浓度之间的相关性系数。
第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括：
至少一个处理器、至少一个存储器、通信接口和总线；其中，
所述处理器、存储器、通信接口通过所述总线完成相互间的通信；
所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，处理器调用所述程序指令能够执行第一方面的各种可能的实现方式中任一种可能的实现方式所提供的大气污染源排放综合表征方法。
第四方面，本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行第一方面的各种可能的实现方式中任一种可能的实现方式所提供的大气污染源排放综合表征方法。
本发明实施例提供的大气污染源排放综合表征方法及装置，通过获取目标区域多个预设时段内的污染物排放信息及排放转化物浓度，对各类污染物排放量及其对应的排放转化物浓度进行相关性分析，获得各类污染物排放量与其对应的排放转化物浓度之间的相关性系数，从而表征不同污染物对环境大气的影响。为环境监管部门的监管提供数据支持。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为根据本发明实施例提供的大气污染源排放综合表征方法流程示意图；
图2为根据本发明实施例提供的污染物排放量及其对应的排放转化物浓度的相关性分析流程示意图；
图3(a)是根据本发明实施例提供的SO2排放量与SO2排放转化物浓度之间的相关性散点图；
图3(b)是根据本发明实施例提供的NOX排放量与NOX排放转化物浓度之间的相关性散点图；
图3(c)是根据本发明实施例提供的PM10排放量与PM10排放转化物浓度之间的相关性散点图；
图3(d)是根据本发明实施例提供的PM2.5排放量与PM2.5排放转化物浓度之间的相关性散点图；
图4为根据本发明实施例提供的大气污染源环境影响评价装置的结构框图；
图5为根据本发明实施例提供的大气污染源环境影响评价装置的另一结构框图；
图6为根据本发明实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
需要说明的是，在本发明实施例的描述中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
图1为根据本发明实施例提供的大气污染源排放综合表征方法流程示意图，参照图1，该方法包括：
步骤101，获取目标区域多个预设时段内的污染物排放信息及排放转化物浓度；其中，所述污染物排放信息包括污染物种类及其各自对应的排放量。
具体地，大气污染源所排放出的污染物在大气环境中的相互转化，最终以相应污染物的形式存在于空气中。本实施例中，排放转化物是指污染物排放后在大气环境中最终转化形成的空气污染物。本实施例中的目标区域是指本发明实施例收集污染物排放信息和排放转化物浓度的区域范围，可以是一个市或一个地区。预设时段可以是一年或一个月，在此不作具体限制。本实施例收集目标区域多个预设时段内的污染物排放信息及排放转化物浓度。其中，污染物排放信息包括污染物种类及其各自对应的排放量。本实施例中，污染物种类包括SO2、NOX、PM10、PM2.5、VOCs和NH3。本实施例收集目标区域多个预设时段内各类污染物排放量及其对应的排放转化物浓度，为后续绘制各类污染物排放量及其对应的排放转化物浓度之间的相关性散点图提供数据支持。
步骤102，根据所述目标区域多个预设时段内的污染物排放信息及排放转化物浓度，对各类污染物排放量及其对应的排放转化物浓度进行相关性分析，获得各类污染物排放量与其对应的排放转化物浓度之间的相关性系数。
具体地，本实施例根据预设时段内的各类污染物排放量及其对应的排放转化物浓度，绘制各类污染物排放量及其对应的排放转化物浓度之间的相关性散点图，进而对各类污染物排放量及其对应的排放转化物浓度进行相关性分析，获得各类污染物排放量与其对应的排放转化物浓度之间的相关性系数。各类污染物排放量与其对应的排放转化物浓度之间的相关性系数能够表征不同污染物对环境大气的影响程度。
本发明实施例提供的大气污染源排放综合表征方法，通过获取目标区域多个预设时段内的污染物排放信息及排放转化物浓度，对各类污染物排放量及其对应的排放转化物浓度进行相关性分析，获得各类污染物排放量与其对应的排放转化物浓度之间的相关性系数，从而表征不同污染物对环境大气的综合影响。为环境监管部门的监管提供数据支持。
图2为根据本发明实施例提供的污染物排放量及其对应的排放转化物浓度的相关性分析流程示意图，参照图2，步骤102具体包括：
201，根据目标区域多个预设时段内的各类污染物排放量及其对应的排放转化物浓度，分别绘制各类污染物排放量及其对应的排放转化物浓度之间的相关性散点图；
202，根据所述各类污染物排放量及其对应的排放转化物浓度之间的相关性散点图，对各类污染物排放量及其对应的排放转化物浓度进行相关性分析，获得各类污染物排放量与其对应的排放转化物浓度之间的相关性系数。
为了便于理解本发明实施例中对各类污染物排放量及其对应的排放转化物浓度进行相关性分析的具体过程，现通过如下示例进行具体说明：
收集某市2006-2015年每年的污染物排放量数据及其对应的排放转化物浓度数据，分别绘制各类污染物排放量及其对应的排放转化物浓度之间的相关性散点图。以一年为一个预设时段。图3(a)是根据本发明实施例提供的SO2排放量与SO2排放转化物浓度之间的相关性散点图，图3(a)中，由于排放到空气中的SO2影响到空气中SO2和PM2.5的浓度，因此图3(a)中以SO2的年排放量为横坐标，以空气中SO2和PM2.5的年均浓度为纵坐标绘制相关性散点图，经过相关性分析，SO2排放量与SO2排放转化物浓度之间的相关性系数RSO2＝0.91947。
图3(b)是根据本发明实施例提供的NOX排放量与NOX排放转化物浓度之间的相关性散点图。由于排放到空气中的NOX影响到空气中NO2和PM2.5的浓度，因此图3(b)中以NOX的年排放量为横坐标，以空气中NO2和PM2.5的年均浓度为纵坐标绘制相关性散点图，经过相关性分析，NOX排放量与NOX排放转化物浓度之间的相关性系数RNOX＝0.24768。
图3(c)是根据本发明实施例提供的PM10排放量与PM10排放转化物浓度之间的相关性散点图。排放到空气中的PM10影响到空气中PM10和PM2.5的浓度，经过相关性分析，PM10排放量与PM10排放转化物浓度之间的相关性系数RPM10＝0.67842。
图3(d)是根据本发明实施例提供的PM2.5排放量与PM2.5排放转化物浓度之间的相关性散点图。排放到空气中的PM2.5影响到空气中PM10和PM2.5的浓度，因此图3(d)中以PM2.5的年排放量为横坐标，以空气中PM10和PM2.5的年均浓度为纵坐标绘制相关性散点图，经过相关性分析，PM2.5排放量与PM2.5排放转化物浓度之间的相关性系数RPM2.5＝0.70651。
进一步地，经过相关性分析，PM10排放量与PM10排放转化物浓度之间的相关性系数RPM10＝0.67842。经过相关性分析，PM2.5排放量与PM2.5排放转化物浓度之间的相关性系数RPM2.5＝0.70651。
本发明实施例提供的大气污染源排放综合表征方法，通过获取目标区域多个预设时段内的污染物排放信息及排放转化物浓度，对各类污染物排放量及其对应的排放转化物浓度进行相关性分析，获得各类污染物排放量与其对应的排放转化物浓度之间的相关性系数，从而评价不同污染物对环境大气的影响程度。为环境监管部门的监管提供数据支持。
在上述各实施例的基础上，在获得各类污染物排放量与其对应的排放转化物浓度之间的相关性系数之后，发明实施例提供的大气污染源排放综合表征方法还包括：
获取预设时段内各类大气污染源对应的污染物排放信息。其中，污染物排放信息包括污染物种类及其各自对应的排放量。
本实施例统计某市2015年各类大气污染源对应的污染物排放量，表1示出了某市各类大气污染源对应的污染物排放量。
表1各类大气污染源对应的污染物排放量 单位：吨
根据所述各类大气污染源对应的污染物排放信息，以及各类污染物排放量与其对应的排放转化物浓度之间的相关性系数，计算各类大气污染源对应的污染物综合排放量，进而获得各类大气污染源的污染物排放占比。
根据表1中2015年各类大气污染源对应的污染物排放量，利用上述实施例求得的相关性系数对各类大气污染源对应的污染物综合排放量进行计算，例如电厂的综合排放量为2211.61×RSO2+7098.96×RNOX+4686.78×RPM10+2579.52×RPM2.5+538.82×RVOCs＝8927.29。以此方法进行计算，可以得到各类大气污染源对应的污染物综合排放量。其中，施工扬尘是所有污染源中综合排放量最高的，占比19％；其次是机动车，占比16％；热力生产与供应、道路扬尘和居民燃烧的污染物综合排放量则分别占比15％、12％、11％。
图4为根据本发明实施例提供的大气污染源环境影响评价装置的结构框图，参照图4，该装置包括第一获取模块401和相关性分析模块402，其中：
第一获取模块401用于获取目标区域多个预设时段内的污染物排放信息及排放转化物浓度。其中，所述污染物排放信息包括污染物种类及其各自对应的排放量。相关性分析模块402用于根据所述目标区域多个预设时段内的污染物排放信息及排放转化物浓度，对各类污染物排放量及其对应的排放转化物浓度进行相关性分析，获得各类污染物排放量与其对应的排放转化物浓度之间的相关性系数。
具体地，大气污染源所排放出的污染物在大气环境中的相互转化，最终以相应污染物的形式存在于空气中。本实施例中，排放转化物是指污染物排放后在大气环境中最终转化形成的空气污染物。本实施例中的目标区域是指本发明实施例收集污染物排放信息和排放转化物浓度的区域范围，可以是一个市或一个地区。预设时段可以是一年或一个月，在此不作具体限制。第一获取模块401收集目标区域多个预设时段内的污染物排放信息及排放转化物浓度。其中，污染物排放信息包括污染物种类及其各自对应的排放量。本实施例中，污染物种类包括SO2、NOX、PM10、PM2.5、VOCs和NH3。本实施例收集目标区域多个预设时段内各类污染物排放量及其对应的排放转化物浓度，为后续绘制各类污染物排放量及其对应的排放转化物浓度之间的相关性散点图提供数据支持。
相关性分析模块402根据预设时段内的各类污染物排放量及其对应的排放转化物浓度，绘制各类污染物排放量及其对应的排放转化物浓度之间的相关性散点图，进而对各类污染物排放量及其对应的排放转化物浓度进行相关性分析，获得各类污染物排放量与其对应的排放转化物浓度之间的相关性系数。各类污染物排放量与其对应的排放转化物浓度之间的相关性系数能够表征不同污染物对环境大气的影响程度。
本发明实施例提供的大气污染源排放综合表征装置，通过获取目标区域多个预设时段内的污染物排放信息及排放转化物浓度，对各类污染物排放量及其对应的排放转化物浓度进行相关性分析，获得各类污染物排放量与其对应的排放转化物浓度之间的相关性系数，从而评价不同污染物对环境大气的影响程度。为环境监管部门的监管提供数据支持。
在上述各实施例的基础上，相关性分析模块402具体用于：
根据目标区域多个预设时段内的各类污染物排放量及其对应的排放转化物浓度，分别绘制各类污染物排放量及其对应的排放转化物浓度之间的相关性散点图。
根据所述各类污染物排放量及其对应的排放转化物浓度之间的相关性散点图，对各类污染物排放量及其对应的排放转化物浓度进行相关性分析，获得各类污染物排放量与其对应的排放转化物浓度之间的相关性系数。
为了便于理解本发明实施例中对各类污染物排放量及其对应的排放转化物浓度进行相关性分析的具体过程，现通过如下示例进行具体说明：
收集某市2006-2015年每年的污染物排放量数据及其对应的排放转化物浓度数据，分别绘制各类污染物排放量及其对应的排放转化物浓度之间的相关性散点图。以一年为一个预设时段。图3(a)是根据本发明实施例提供的SO2排放量与SO2排放转化物浓度之间的相关性散点图，图3(a)中，由于排放到空气中的SO2影响到空气中SO2和PM2.5的浓度，因此图3(a)中以SO2的年排放量为横坐标，以空气中SO2和PM2.5的年均浓度为纵坐标绘制相关性散点图，经过相关性分析，SO2排放量与SO2排放转化物浓度之间的相关性系数RSO2＝0.91947。
图3(b)是根据本发明实施例提供的NOX排放量与NOX排放转化物浓度之间的相关性散点图。由于排放到空气中的NOX影响到空气中NO2和PM2.5的浓度，因此图3(b)中以NOX的年排放量为横坐标，以空气中NO2和PM2.5的年均浓度为纵坐标绘制相关性散点图，经过相关性分析，NOX排放量与NOX排放转化物浓度之间的相关性系数RNOX＝0.24768。
进一步地，经过相关性分析，PM10排放量与PM10排放转化物浓度之间的相关性系数RPM10＝0.67842。经过相关性分析，PM2.5排放量与PM2.5排放转化物浓度之间的相关性系数RPM2.5＝0.70651。
本发明实施例提供的大气污染源排放综合表征装置，通过获取目标区域多个预设时段内的污染物排放信息及排放转化物浓度，对各类污染物排放量及其对应的排放转化物浓度进行相关性分析，获得各类污染物排放量与其对应的排放转化物浓度之间的相关性系数，从而表征不同污染物对环境大气的综合影响。为环境监管部门的监管提供数据支持。
图5为根据本发明实施例提供的大气污染源环境影响评价装置的另一结构框图，参照图5，该装置还包括第二获取模块403和计算模块404，其中：
第二获取模块403用于获取预设时段内各类大气污染源对应的污染物排放信息。计算模块404用于根据所述各类大气污染源对应的污染物排放信息，以及各类污染物排放量与其对应的排放转化物浓度之间的相关性系数，计算各类大气污染源对应的污染物综合排放量，进而获得各类大气污染源的污染物排放占比。
第二获取模块403统计某市2015年各类大气污染源对应的污染物排放量，上述发明实施例中的表1示出了某市各类大气污染源对应的污染物排放量。
根据表1中2015年各类大气污染源对应的污染物排放量，计算模块404利用相关性分析模块402求得的相关性系数对各类大气污染源对应的污染物综合排放量进行计算，例如电厂的综合排放量为2211.61×RSO2+7098.96×RNOX+4686.78×RPM10+2579.52×RPM2.5+538.82×RVOCs＝8927.29。以此方法进行计算，可以得到各类大气污染源对应的污染物综合排放量。其中，施工扬尘是所有污染源中综合排放量最高的，占比19％；其次是机动车，占比16％；热力生产与供应、道路扬尘和居民燃烧的污染物综合排放量则分别占比15％、12％、11％。
本发明实施例提供了一种电子设备，图6为根据本发明实施例提供的电子设备的结构示意图，如图6所示，该电子设备包括：
至少一个处理器(processor)601、通信接口(Communications Interface)304、至少一个存储器(memory)602和通信总线603，其中，至少一个处理器301，通信接口604，至少一个存储器602通过通信总线603完成相互间的通信。至少一个处理器601可以调用至少一个存储器602中的逻辑指令，以执行如下大气污染源排放综合表征方法，例如包括：获取目标区域多个预设时段内的污染物排放信息及排放转化物浓度；其中，所述污染物排放信息包括污染物种类及其各自对应的排放量；根据所述目标区域多个预设时段内的污染物排放信息及排放转化物浓度，对各类污染物排放量及其对应的排放转化物浓度进行相关性分析，获得各类污染物排放量与其对应的排放转化物浓度之间的相关性系数。
本发明实施例还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令使计算机执行对应实施例所提供的大气污染源排放综合表征方法，例如包括：获取目标区域多个预设时段内的污染物排放信息及排放转化物浓度；其中，所述污染物排放信息包括污染物种类及其各自对应的排放量；根据所述目标区域多个预设时段内的污染物排放信息及排放转化物浓度，对各类污染物排放量及其对应的排放转化物浓度进行相关性分析，获得各类污染物排放量与其对应的排放转化物浓度之间的相关性系数。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (9)

1.一种大气污染源排放综合表征方法，其特征在于，包括：
获取目标区域多个预设时段内的污染物排放信息及排放转化物浓度；其中，所述污染物排放信息包括污染物种类及其各自对应的排放量；
根据所述目标区域多个预设时段内的污染物排放信息及排放转化物浓度，对各类污染物排放量及其对应的排放转化物浓度进行相关性分析，获得各类污染物排放量与其对应的排放转化物浓度之间的相关性系数。
2.根据权利要求1所述的大气污染源排放综合表征方法，其特征在于，所述根据所述目标区域多个预设时段内的污染物排放信息及排放转化物浓度，对各类污染物排放量及其对应的排放转化物浓度进行相关性分析具体包括：
根据目标区域多个预设时段内的各类污染物排放量及其对应的排放转化物浓度，分别绘制各类污染物排放量及其对应的排放转化物浓度之间的相关性散点图；
根据所述各类污染物排放量及其对应的排放转化物浓度之间的相关性散点图，对各类污染物排放量及其对应的排放转化物浓度进行相关性分析，获得各类污染物排放量与其对应的排放转化物浓度之间的相关性系数。
3.根据权利要求1所述的大气污染源排放综合表征方法，其特征在于，在获得各类污染物排放量与其对应的排放转化物浓度之间的相关性系数之后，所述方法还包括：
获取预设时段内各类大气污染源对应的污染物排放信息；
根据所述各类大气污染源对应的污染物排放信息，以及各类污染物排放量与其对应的排放转化物浓度之间的相关性系数，计算各类大气污染源对应的污染物综合排放量，进而获得各类大气污染源的污染物排放占比。
4.根据权利要1或3所述的大气污染源排放综合表征方法，其特征在于，所述污染物种类包括SO2、NOX、PM10、PM2.5、VOCs和NH3。
5.一种大气污染源排放综合表征装置，其特征在于，所述装置包括：
第一获取模块，用于获取目标区域多个预设时段内的污染物排放信息及排放转化物浓度；其中，所述污染物排放信息包括污染物种类及其各自对应的排放量；
相关性分析模块，用于根据所述目标区域多个预设时段内的污染物排放信息及排放转化物浓度，对各类污染物排放量及其对应的排放转化物浓度进行相关性分析，获得各类污染物排放量与其对应的排放转化物浓度之间的相关性系数。
6.根据权利要求5所述的大气污染源排放综合表征装置，其特征在于，所述装置还包括：
第二获取模块，用于获取预设时段内各类大气污染源对应的污染物排放信息；
计算模块，用于根据所述各类大气污染源对应的污染物排放信息，以及各类污染物排放量与其对应的排放转化物浓度之间的相关性系数，计算各类大气污染源对应的污染物综合排放量，进而获得各类大气污染源的污染物排放占比。
7.根据权利要求5所述的大气污染源排放综合表征装置，其特征在于，所述相关性分析模块具体用于：
根据目标区域多个预设时段内的各类污染物排放量及其对应的排放转化物浓度，分别绘制各类污染物排放量及其对应的排放转化物浓度之间的相关性散点图；
根据所述各类污染物排放量及其对应的排放转化物浓度之间的相关性散点图，对各类污染物排放量及其对应的排放转化物浓度进行相关性分析，获得各类污染物排放量与其对应的排放转化物浓度之间的相关性系数。
8.一种电子设备，其特征在于，包括：
至少一个处理器、至少一个存储器、通信接口和总线；其中，
所述处理器、存储器、通信接口通过所述总线完成相互间的通信；
所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令，以执行如权利要求1至4任一项所述的大气污染源排放综合表征方法。
9.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行如权利要求1至4中任一项所述的大气污染源排放综合表征方法。
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Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110458465A (zh) * 2019-08-16 2019-11-15 北京市环境保护科学研究院 一种大气污染源减排潜力表征方法及装置
CN111461167A (zh) * 2020-03-02 2020-07-28 平安国际智慧城市科技股份有限公司 基于大数据的污染源定位方法、装置、设备及存储介质
CN112711893A (zh) * 2020-12-25 2021-04-27 中科三清科技有限公司 污染源对pm2.5贡献计算方法、装置和电子设备
CN114091863A (zh) * 2021-11-11 2022-02-25 中科三清科技有限公司 园区内目标对象挥发性有机物污染等级的评估方法和装置
WO2023165336A1 (zh) * 2022-03-03 2023-09-07 阿里巴巴达摩院(杭州)科技有限公司 大气污染物排放通量处理方法、存储介质以及计算机终端
CN116804666A (zh) * 2023-06-29 2023-09-26 杭州高鹏自动化系统有限公司 一种基于多路采集系统的烟气分析方法

Citations (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101672734A (zh) * 2008-10-04 2010-03-17 华东理工大学 一种用于空气中痕量组分动态膜采样器及其检测方法
CN102628852A (zh) * 2012-03-13 2012-08-08 北京工业大学 基于污染物来源识别技术的大气污染源分级方法
CN105403664A (zh) * 2015-10-19 2016-03-16 电力规划设计总院 一种基于wrf-chem的大型点污染源大气环境影响评价方法
WO2016087495A1 (en) * 2014-12-03 2016-06-09 Institut National des Sciences Appliquées de Toulouse Method of treating an effluent by nitrification-denitrification
CN105866330A (zh) * 2016-03-25 2016-08-17 北京工业大学 一种基于ISCST-3模型反算工业面源VOCs排放源强方法
CN106324204A (zh) * 2016-11-02 2017-01-11 扬州大学 城市大气pm2.5主要污染源的确定方法
KR101708329B1 (ko) * 2016-05-31 2017-02-21 대한민국 연식 적합성을 고려한 운행차 배출가스 정밀검사 질량 환산 방법
CN106485003A (zh) * 2016-10-13 2017-03-08 北京市环境保护科学研究院 一种基于特定污染场地的地下水污染层次化评估方法
CN107192645A (zh) * 2016-03-14 2017-09-22 曹芃 一种多旋翼无人机大气污染探测系统及方法
CN107194139A (zh) * 2016-03-14 2017-09-22 日电（中国）有限公司 大气污染源分级方法及计算设备
CN107589222A (zh) * 2017-09-15 2018-01-16 深圳市卡普瑞环境科技有限公司 一种污染物综合监测方法以及处理系统
CN107607678A (zh) * 2017-09-15 2018-01-19 深圳市卡普瑞环境科技有限公司 一种污染源排放特征确定方法及其监测设备
CN107656017A (zh) * 2017-09-15 2018-02-02 深圳市卡普瑞环境科技有限公司 一种信息监测的方法及相关设备
CN108182343A (zh) * 2018-01-09 2018-06-19 南京大学 增加甲烷化学自然源排放的大气污染模拟预测算法
CN108761568A (zh) * 2018-06-08 2018-11-06 兰州大学 环境监控方法、装置、系统及服务器
CN109086246A (zh) * 2018-07-04 2018-12-25 北京市劳动保护科学研究所 一种道路交通源的排放量计算方法及装置
CN109631064A (zh) * 2018-12-26 2019-04-16 天脊煤化工集团股份有限公司 一种利用碳酸钙固渣净化锅炉烟气中二氧化硫的方法

Patent Citations (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101672734A (zh) * 2008-10-04 2010-03-17 华东理工大学 一种用于空气中痕量组分动态膜采样器及其检测方法
CN102628852A (zh) * 2012-03-13 2012-08-08 北京工业大学 基于污染物来源识别技术的大气污染源分级方法
WO2016087495A1 (en) * 2014-12-03 2016-06-09 Institut National des Sciences Appliquées de Toulouse Method of treating an effluent by nitrification-denitrification
CN105403664A (zh) * 2015-10-19 2016-03-16 电力规划设计总院 一种基于wrf-chem的大型点污染源大气环境影响评价方法
CN107192645A (zh) * 2016-03-14 2017-09-22 曹芃 一种多旋翼无人机大气污染探测系统及方法
CN107194139A (zh) * 2016-03-14 2017-09-22 日电（中国）有限公司 大气污染源分级方法及计算设备
CN105866330A (zh) * 2016-03-25 2016-08-17 北京工业大学 一种基于ISCST-3模型反算工业面源VOCs排放源强方法
KR101708329B1 (ko) * 2016-05-31 2017-02-21 대한민국 연식 적합성을 고려한 운행차 배출가스 정밀검사 질량 환산 방법
CN106485003A (zh) * 2016-10-13 2017-03-08 北京市环境保护科学研究院 一种基于特定污染场地的地下水污染层次化评估方法
CN106324204A (zh) * 2016-11-02 2017-01-11 扬州大学 城市大气pm2.5主要污染源的确定方法
CN107589222A (zh) * 2017-09-15 2018-01-16 深圳市卡普瑞环境科技有限公司 一种污染物综合监测方法以及处理系统
CN107607678A (zh) * 2017-09-15 2018-01-19 深圳市卡普瑞环境科技有限公司 一种污染源排放特征确定方法及其监测设备
CN107656017A (zh) * 2017-09-15 2018-02-02 深圳市卡普瑞环境科技有限公司 一种信息监测的方法及相关设备
CN108182343A (zh) * 2018-01-09 2018-06-19 南京大学 增加甲烷化学自然源排放的大气污染模拟预测算法
CN108761568A (zh) * 2018-06-08 2018-11-06 兰州大学 环境监控方法、装置、系统及服务器
CN109086246A (zh) * 2018-07-04 2018-12-25 北京市劳动保护科学研究所 一种道路交通源的排放量计算方法及装置
CN109631064A (zh) * 2018-12-26 2019-04-16 天脊煤化工集团股份有限公司 一种利用碳酸钙固渣净化锅炉烟气中二氧化硫的方法

Non-Patent Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
CRIPPA, MONICA ET AL.: "Gridded emissions of air pollutants for the period 1970-2012 within EDGAR v4.3.2", 《EARTH SYSTEM SCIENCE DATA》 *
JUN LIU ET AL.: "Air pollutant emissions from Chinese households: A major and underappreciated ambient pollution source", 《PROCEEDINGS OF THE NATIONAL ACADEMY OF SCIENCES OF THE UNITED STATES OF THE UNITED STATES OF AMERICA》 *
XUE, YIFENG ET AL.: "Emission characteristics of harmful air pollutants from cremators in Beijing, China", 《PLOS ONE》 *
ZHAO, BIN ET AL.: "A modeling study of the nonlinear response of fine particles to air pollutant emissions in the Beijing-Tianjin-Hebei region", 《ATMOSPHERIC CHEMISTRY AND PHYSICS》 *
周扬胜 等: "基于大气污染源排放清单的北京市污染物减排分析", 《环境与可持续发展》 *
孙爽 等: "京津冀大气污染变化规律及其与植被指数相关性分析", 《环境科学》 *
崔晨: "基于WRF/CALPUFF哈尔滨市空气质量预测研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅰ辑》 *
张莹: "我国典型城市空气污染特征及其健康影响和预报研究", 《中国博士学位论文全文数据库 工程科技Ⅰ辑》 *
杜一宁: "《新区域资源发展规划管理 应对经济一体化与区域发展战略整合与创新管理模式典范 第2卷》", 30 September 2007, 中国城市出版社 *
梁二芳: "基于大气扩散模式下的污染损失评价研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅰ辑》 *
石爱军 等: "低浓度SO2和NOx自动监测系统性能评价方法", 《环境监测管理与技术》 *
蔡芹 等: "浅谈环境质量与污染物排放量的相关性", 《江西能源》 *
虢俊龙: "石家庄霾污染过程大气颗粒物化学组分分析及来源解析", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅰ辑》 *

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110458465A (zh) * 2019-08-16 2019-11-15 北京市环境保护科学研究院 一种大气污染源减排潜力表征方法及装置
CN111461167A (zh) * 2020-03-02 2020-07-28 平安国际智慧城市科技股份有限公司 基于大数据的污染源定位方法、装置、设备及存储介质
CN112711893A (zh) * 2020-12-25 2021-04-27 中科三清科技有限公司 污染源对pm2.5贡献计算方法、装置和电子设备
CN112711893B (zh) * 2020-12-25 2022-06-03 中科三清科技有限公司 污染源对pm2.5贡献计算方法、装置和电子设备
CN114091863A (zh) * 2021-11-11 2022-02-25 中科三清科技有限公司 园区内目标对象挥发性有机物污染等级的评估方法和装置
CN114091863B (zh) * 2021-11-11 2022-11-04 中科三清科技有限公司 园区内目标对象挥发性有机物污染等级的评估方法和装置
WO2023165336A1 (zh) * 2022-03-03 2023-09-07 阿里巴巴达摩院(杭州)科技有限公司 大气污染物排放通量处理方法、存储介质以及计算机终端
CN116804666A (zh) * 2023-06-29 2023-09-26 杭州高鹏自动化系统有限公司 一种基于多路采集系统的烟气分析方法
CN116804666B (zh) * 2023-06-29 2024-01-12 杭州高鹏自动化系统有限公司 一种基于多路采集系统的烟气分析方法

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