CN110298560B - 一种大气污染排放控制效果的评估方法、装置及存储介质 - Google Patents

一种大气污染排放控制效果的评估方法、装置及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明所提供的一种大气污染排放控制效果的评估方法、装置及存储介质，包括对气象站数据进行气象条件频率统计，获得气象条件频率分布信息；获取污染物浓度信息，进行污染物浓度分布统计，得到污染浓度分布信息及污染浓度变化信息；根据所述气象条件频率分布信息、污染浓度分布信息及污染浓度变化信息，进行气象要素和非气象要素的分解，得到气象和非气象贡献信息；根据所述气象条件频率分布信息、污染浓度分布信息、气象和非气象贡献信息构建源排放控制效果评估数据集。本发明能够利用观测数据对排放控制效果进行定量的评估，不仅能够量化排放控制效果，还能量化排放增加的效果，以及气象变化对平均污染水平的贡献。

Description

一种大气污染排放控制效果的评估方法、装置及存储介质
技术领域
本发明涉及大气环境技术领域，尤其涉及的是一种大气污染排放控制效果的评估方法、装置及存储介质。
背景技术
大气污染是一种复杂的污染现象，当大气中的污染物达到一定浓度，大气污染将对人民的生活、生产和身体健康造成不利影响。为了保证空气质量，保护公众健康，各级政府采取了一系列措施，减少污染物的人为排放。但由于影响污染物浓度的因素非常复杂，排放因素和气象因素的影响往往混在一起，所以评估排放控制对空气质量变化的影响，对于政府的空气质量管理有着重要意义。
现有技术主要通过基于排放的数值模型、基于观测的统计方法来分离气象因素和排放因素对空气质量变化的影响，但是这些方法受限于误差和不确定性，并且基于观测的回归统计方法难以量化排放控制因子对空气质量的影响。
因此，现有技术存在缺陷，有待改进与发展。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种大气污染排放控制效果的评估方法、装置及存储介质，旨在解决现有技术中分离气象因素和排放因素对空气质量变化的影响时，难以量化排放控制因子对空气质量的影响的问题。
本发明解决技术问题所采用的技术方案如下：
一种大气污染排放控制效果的评估方法，其中，包括：
对气象站数据进行气象条件频率统计，获得气象条件频率分布信息；
获取污染物浓度信息，根据污染物浓度信息和气象条件频率分布信息进行污染物浓度分布统计，得到污染浓度分布信息及污染浓度变化信息；
根据所述气象条件频率分布信息、污染浓度分布信息及污染浓度变化信息，进行气象要素和非气象要素的分解，得到气象和非气象贡献信息；
根据所述气象条件频率分布信息、污染浓度分布信息、气象和非气象贡献信息构建源排放控制效果评估数据集。
进一步地，所述对气象站数据进行气象条件频率统计，获得气象条件频率分布信息具体包括：
获取气象站数据，根据气象条件进行分组，并计算每组的气象条件的发生频率，计算公式为：
Figure BDA0002092898670000021
其中，f(i)为第i组气象条件的发生频率，Ni为第i组气象条件在预设时段内出现的次数；
所有组的气象条件的发生频率f(i)共同组成气象条件频率分布向量F，并将所述气象条件频率分布向量F保存为气象条件频率分布信息。
进一步地，所述获取污染物浓度信息，根据污染物浓度信息和气象条件频率分布信息进行污染物浓度分布统计，得到污染浓度分布信息及污染浓度变化信息具体包括：
获取环境监测站的污染物浓度信息，计算每组气象条件发生时污染物浓度的平均值，计算公式为：
Figure BDA0002092898670000022
其中，c(i)为第i组气象条件发生时污染物浓度的平均值，xk为该组中每个时次的污染物浓度；
所有组的气象条件发生时污染物浓度的平均值c(i)共同组成污染浓度分布向量C，并将所述污染浓度分布向量C保存为污染浓度分布信息；
计算两时段的污染物浓度的平均值之差，得到污染浓度变化信息△c。
进一步地，根据所述气象条件频率分布信息、污染浓度分布信息及污染浓度变化信息，进行气象要素和非气象要素的分解，得到气象和非气象贡献信息具体包括：
根据所述气象条件频率分布信息、污染浓度分布信息及污染浓度变化信息，进行气象要素和非气象要素的线性分解，利用泰勒展开，得到气象要素对污染变化的贡献比例及非气象要素对污染变化的贡献比例，计算公式为：
Figure BDA0002092898670000031
Figure BDA0002092898670000032
其中，Rm为气象要素对污染变化的贡献比例；Rp为非气象要素对污染变化的贡献比例；F1和F2是两时段的气象条件频率分布向量；C1和C2是两时段的污染浓度分布向量；
计算气象要素对污染变化的贡献向量及非气象要素对污染变化的贡献向量，计算公式为：
Rm＝(F2-F1)*C1
Rp＝(C2-C1)*F1
其中，Rm为气象要素对污染变化的贡献向量；Rp非气象要素对污染变化的贡献向量；
计算线性指数L，计算公式为：
Figure BDA0002092898670000041
或者
Figure BDA0002092898670000042
将气象要素对污染变化的贡献比例Rm、非气象要素对污染变化的贡献比例Rp、气象要素对污染变化的贡献向量Rm、非气象要素对污染变化的贡献向量Rp以及线性指数L保存为气象和非气象贡献信息；
利用蒙特卡洛方法检验线性指数L对应的置信水平，并保存为线性分解置信水平信息。
进一步地，根据所述气象条件频率分布信息、污染浓度分布信息、气象和非气象贡献信息构建源排放控制效果评估数据集具体包括：
将获得的气象条件频率分布信息、污染浓度分布信息、气象和非气象贡献信息以及线性分解置信水平信息按照站点、时段进行编号，构建源排放控制效果评估数据集。
本发明还提供一种大气污染排放控制效果的评估装置，其中，包括处理器，以及与所述处理器连接的存储器，所述存储器存储有大气污染排放控制效果的评估程序，所述大气污染排放控制效果的评估程序被所述处理器执行时实现以下步骤：
对气象站数据进行气象条件频率统计，获得气象条件频率分布信息；
获取污染物浓度信息，根据污染物浓度信息和气象条件频率分布信息进行污染物浓度分布统计，得到污染浓度分布信息及污染浓度变化信息；
根据所述气象条件频率分布信息、污染浓度分布信息及污染浓度变化信息，进行气象要素和非气象要素的分解，得到气象和非气象贡献信息；
根据所述气象条件频率分布信息、污染浓度分布信息、气象和非气象贡献信息构建源排放控制效果评估数据集；
所述处理器用于调用所述大气污染排放控制效果的评估程序指令。
进一步地，所述大气污染排放控制效果的评估程序被所述处理器执行时，还实现以下步骤：
获取气象站数据，根据气象条件进行分组，并计算每组的气象条件的发生频率，计算公式为：
Figure BDA0002092898670000051
其中，f(i)为第i组气象条件的发生频率，Ni为第i组气象条件在预设时段内出现的次数；
所有组的气象条件的发生频率f(i)共同组成气象条件频率分布向量F，并将所述气象条件频率分布向量F保存为气象条件频率分布信息。
进一步地，所述大气污染排放控制效果的评估程序被所述处理器执行时，还实现以下步骤：
获取环境监测站的污染物浓度信息，计算每组气象条件发生时污染物浓度的平均值，计算公式为：
Figure BDA0002092898670000052
其中，c(i)为第i组气象条件发生时污染物浓度的平均值，xk为该组中每个时次的污染物浓度；
所有组的气象条件发生时污染物浓度的平均值c(i)共同组成污染浓度分布向量C，并将所述污染浓度分布向量C保存为污染浓度分布信息；
计算两时段的污染物浓度的平均值之差，得到污染浓度变化信息△c。
进一步地，所述大气污染排放控制效果的评估程序被所述处理器执行时，还实现以下步骤：
根据所述气象条件频率分布信息、污染浓度分布信息及污染浓度变化信息，进行气象要素和非气象要素的线性分解，利用泰勒展开，得到气象要素对污染变化的贡献比例及非气象要素对污染变化的贡献比例，计算公式为：
Figure BDA0002092898670000061
Figure BDA0002092898670000062
其中，Rm为气象要素对污染变化的贡献比例；Rp为非气象要素对污染变化的贡献比例；F1和F2是两时段的气象条件频率分布向量；C1和C2是两时段的污染浓度分布向量；
计算气象要素对污染变化的贡献向量及非气象要素对污染变化的贡献向量，计算公式为：
Rm＝(F2-F1)*C1
Rp＝(C2-C1)*F1
其中，Rm为气象要素对污染变化的贡献向量；Rp非气象要素对污染变化的贡献向量；
计算线性指数L，计算公式为：
Figure BDA0002092898670000063
或者
Figure BDA0002092898670000064
将气象要素对污染变化的贡献比例Rm、非气象要素对污染变化的贡献比例Rp、气象要素对污染变化的贡献向量Rm、非气象要素对污染变化的贡献向量Rp以及线性指数L保存为气象和非气象贡献信息；
利用蒙特卡洛方法检验线性指数L对应的置信水平，并保存为线性分解置信水平信息；
将获得的气象条件频率分布信息、污染浓度分布信息、气象和非气象贡献信息以及线性分解置信水平信息按照站点、时段进行编号，构建源排放控制效果评估数据集。
本发明还提供一种存储介质，其中，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序能够被执行以用于实现如上所述的大气污染排放控制效果的评估方法。
本发明所提供的一种大气污染排放控制效果的评估方法、装置及存储介质，包括：对气象站数据进行气象条件频率统计，获得气象条件频率分布信息；获取污染物浓度信息，根据污染物浓度信息和气象条件频率分布信息进行污染物浓度分布统计，得到污染浓度分布信息及污染浓度变化信息；根据所述气象条件频率分布信息、污染浓度分布信息及污染浓度变化信息，进行气象要素和非气象要素的分解，得到气象和非气象贡献信息；根据所述气象条件频率分布信息、污染浓度分布信息、气象和非气象贡献信息构建源排放控制效果评估数据集。本发明能够利用观测数据对排放控制效果进行定量的评估，不仅能够量化排放控制效果，还能量化排放增加的效果，以及气象变化对平均污染水平的贡献。
附图说明
图1是本发明中大气污染排放控制效果的评估方法的较佳实施例的流程图。
图2是本发明中大气污染排放控制效果的评估方法的较佳实施例中气象条件发生频率的气象玫瑰图。
图3是本发明中大气污染排放控制效果的评估方法的较佳实施例中污染物浓度分布的气象-污染玫瑰图。
图4是本发明中大气污染排放控制效果的评估方法的较佳实施例中气象要素贡献的气象-污染玫瑰图。
图5是本发明中大气污染排放控制效果的评估装置的较佳实施例的功能原理框图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
请参见图1，图1是本发明中一种大气污染排放控制效果的评估方法的流程图。如图1所示，本发明实施例所述的一种大气污染排放控制效果的评估方法包括：
S100、对气象站数据进行气象条件频率统计，获得气象条件频率分布信息；
S200、获取污染物浓度信息，根据污染物浓度信息和气象条件频率分布信息进行污染物浓度分布统计，得到污染浓度分布信息及污染浓度变化信息；
S300、根据所述气象条件频率分布信息、污染浓度分布信息及污染浓度变化信息，进行气象要素和非气象要素的分解，得到气象和非气象贡献信息；
S400、根据所述气象条件频率分布信息、污染浓度分布信息、气象和非气象贡献信息构建源排放控制效果评估数据集。
本发明利用空气质量观测的站点数据，结合气象站数据信息，进行气象因素和非气象因素贡献的分解计算，最终形成数据集，对于快速评估源排放控制效果提供了技术支撑和数据保证；不仅能够量化排放控制效果，还能量化排放增加的效果，以及气象变化对平均污染水平的贡献。
在本发明较佳实施例中，步骤S100中，首先获取气象站数据，根据气象条件进行分组，并计算每组的气象条件的发生频率。所述气象站数据为单个气象站的每小时风速、风向、温度、湿度、降水数据等。而气象条件的分组判据为：是否有降水，风速大小，风向，温度大小，湿度大小。获取气象站数据包括多种方式，可以从全球通信系统(GTS)的公开数据中获得，也可以与气象局签订协议，直接获取气象数据等。
具体的，有降水发生的时次单独列为一组；无降水发生的时次，根据风速、风向、温度、湿度进行分组。风速分为小风速、中风速、大风速，风向则将0-360°分成12份，温度分为低温和高温，湿度分为低湿和高湿。因此，无降水发生时，分组数目为3×12×2×2＝144；再加上降水组，分组总数目为145。
然后利用公式计算每组气象条件的发生频率，计算公式为：
Figure BDA0002092898670000091
其中，f(i)为第i组气象条件的发生频率，Ni为第i组气象条件在预设时段内出现的次数；所述预设时段可自行设置，可以为一年或者一个季节或者一个季度，也可以是其他时段。
所有组的气象条件的发生频率f(i)共同组成气象条件频率分布向量F，并将气象条件频率分布向量F保存为气象条件频率分布信息。
可以理解的，具体实施时，可视具体情况，对“风速、风向、温度、湿度、降水”等气象因素进行增加或减少；例如，引入其他气象因素，如辐射、云，或者减少若干因素，或者仅保留部分气象因素，如风向、风速。对气象条件进行分组时，分组数目可根据需要进行改变，比如把温度分组由2组改为3组等。本发明的数据分辨率可采用1小时分辨率，也可采用其他分辨率。
进一步地，所述步骤S100中，根据气象条件发生频率的统计，可绘制出气象玫瑰图，如图2所示，展示了气象条件的发生频率。本实施例将气象条件分为“低温、低湿；低温、高湿；高温、低湿；高温、高湿”四种情况，图中的深浅程度代表气象条件的发生频率。
在本发明较佳实施例中，步骤S200中，获取环境监测站的污染物浓度信息，结合污染物浓度对风速、风向、温度、湿度、降水数据进行匹配，具体过程如下：
使用单个环境监测站的污染物浓度数据，利用公式计算每组气象条件发生时污染物浓度的平均值，计算公式为：
Figure BDA0002092898670000101
其中，c(i)为第i组气象条件发生时污染物浓度的平均值，xk为该组中每个时次的污染物浓度。
获取污染物浓度数据包括多种方式，可以从国家环保局公开监测数据中获得，或从省控点或市控点监测数据中获得。
进一步的，所有组的气象条件发生时污染物浓度的平均值c(i)共同组成污染浓度分布向量C，并将所述污染浓度分布向量C保存为污染浓度分布信息。
进一步地，计算两时段的污染物浓度的平均值之差，得到污染浓度变化信息△c。具体的，当预设时段为一年时，△c则为两年的污染物浓度的平均值之差，即为污染浓度年变化信息。两时段可以为相邻的两个时段，例如第一年和第二年；也可以是不相邻的两个时段，例如第一年和第三年。
优选的，所述步骤S200中，根据污染物浓度分布的统计，可绘制出气象-污染玫瑰图，如图3所示，展示了污染物浓度的分布。本实施例将气象条件分为“低温、低湿；低温、高湿；高温、低湿；高温、高湿”四种情况，图中的深浅程度代表污染物浓度的分布情况。
在本发明进一步较佳实施例中，所述步骤S300中，根据所述气象条件频率分布信息、污染浓度分布信息及污染浓度变化信息，进行气象要素和非气象要素的线性分解，利用泰勒展开，得到气象要素对污染变化的贡献比例及非气象要素对污染变化的贡献比例，计算公式为：
Figure BDA0002092898670000102
Figure BDA0002092898670000111
其中，Rm为气象要素对污染变化的贡献比例；Rp为非气象要素对污染变化的贡献比例；F1和F2是两时段的气象条件频率分布向量；C1和C2是两时段的污染浓度分布向量。
计算气象要素对污染变化的贡献向量及非气象要素对污染变化的贡献向量，计算公式为：
Rm＝(F2-F1)*C1
Rp＝(C2-C1)*F1
其中，Rm为气象要素对污染变化的贡献向量；Rp非气象要素对污染变化的贡献向量。
也就是说，F2-F1与C1这两个向量相应元素分别相乘，得到向量Rm，为气象要素对污染变化的贡献向量。将C2-C1与F1这两个向量相应元素分别相乘，得到向量Rp，为非气象要素对污染变化的贡献向量。
在本发明较佳实施例中，当预设时段为一年时，若要计算第一年和第二年的污染变化，那么，F1是第一年的气象条件频率分布向量；F2是第二年的气象条件频率分布向量；C1是第一年的污染浓度分布向量；C2是第二年的污染浓度分布向量；△c是污染浓度的年变化信息；Rm为气象因素对污染年变化贡献向量，Rp为非气象因素对污染年变化贡献向量。
进一步的，计算线性指数L，计算公式为：
Figure BDA0002092898670000112
或者
Figure BDA0002092898670000113
将气象要素对污染变化的贡献比例Rm、非气象要素对污染变化的贡献比例Rp、气象要素对污染变化的贡献向量Rm、非气象要素对污染变化贡献向量Rp以及线性指数L保存为气象和非气象贡献信息。
进一步的，利用蒙特卡洛方法检验线性指数对应的置信水平。具体的，生成随机数，赋值给计算L所需要的四个变量，计算线性指数L。多次重复以上实验，计算L值的累计概率分布。某个L值对应的累计概率即为线性分解的置信水平。将所述线性指数所对应的置信水平保存为线性分解置信水平信息。
优选的，所述步骤S300中，根据气象要素和非气象要素的分解，可绘制出气象-污染玫瑰图，如图4所示，展示了气象要素的贡献。本实施例将气象条件分为“低温、低湿；低温、高湿；高温、低湿；高温、高湿”四种情况，图中的深浅程度代表污染物浓度的分布情况。
在本发明较佳实施例中，步骤S400具体为：将获得的气象条件频率分布信息、污染浓度分布信息、气象和非气象贡献信息以及线性分解置信水平信息按照站点、时段进行编号，构建源排放控制效果评估数据集，以方便用户使用。优选的，可将气象条件频率分布信息、污染浓度分布信息、气象和非气象贡献信息以及线性分解置信水平信息按照站点、时段进行编号和列表，展示源排放控制效果评估数据集。
本发明是基于泰勒展开的一种线性分解方法，分解出气象因素和非气象因素对平均空气质量改变的贡献；构建线性指数L，表示线性分解的效果；使用蒙特卡洛方法检验线性分解的置信水平；同时考虑了风向、风速、温度、湿度、降水等多个气象因素的影响；使用气象因素对污染变化贡献向量、非气象因素对污染变化贡献向量，绘制气象-污染玫瑰图，展示气象因素和排放因素对污染年变化的贡献；能够估算出不同天气状况发生频率以及对应的平均污染物浓度，从而分离出以风、温度、湿度、降水为代表的气象因素以及非气象的人为排放控制因素对空气质量变化的贡献，从而评估出排放控制或改变的效果；实现了仅使用观测数据，对排放控制效果进行定量的评估。
如图5所示，本发明实施例还提供了一种大气污染排放控制效果的评估装置，包括处理器10，以及与所述处理器10连接的存储器20，所述存储器20存储有大气污染排放控制效果的评估程序，所述大气污染排放控制效果的评估程序被所述处理器10执行时实现以下步骤：
对气象站数据进行气象条件频率统计，获得气象条件频率分布信息；
获取污染物浓度信息，根据污染物浓度信息和气象条件频率分布信息进行污染物浓度分布统计，得到污染浓度分布信息及污染浓度变化信息；
根据所述气象条件频率分布信息、污染浓度分布信息及污染浓度变化信息，进行气象要素和非气象要素的分解，得到气象和非气象贡献信息；
根据所述气象条件频率分布信息、污染浓度分布信息、气象和非气象贡献信息构建源排放控制效果评估数据集；
所述处理器10用于调用所述大气污染排放控制效果的评估程序指令；具体如上所述。
进一步地，所述大气污染排放控制效果的评估程序被所述处理器10执行时，还实现以下步骤：
获取气象站数据，根据气象条件进行分组，并计算每组的气象条件的发生频率，计算公式为：
Figure BDA0002092898670000131
其中，f(i)为第i组气象条件的发生频率，Ni为第i组气象条件在预设时段内出现的次数；
所有组的气象条件的发生频率f(i)共同组成气象条件频率分布向量F，并将所述气象条件频率分布向量F保存为气象条件频率分布信息；具体如上所述。
进一步地，所述大气污染排放控制效果的评估程序被所述处理器10执行时，还实现以下步骤：
获取环境监测站的污染物浓度信息，计算每组气象条件发生时污染物浓度的平均值，计算公式为：
Figure BDA0002092898670000141
其中，c(i)为第i组气象条件发生时污染物浓度的平均值，xk为该组中每个时次的污染物浓度；
所有组的气象条件发生时污染物浓度的平均值c(i)共同组成污染浓度分布向量C，并将所述污染浓度分布向量C保存为污染浓度分布信息；
计算两时段的污染物浓度的平均值之差，得到污染浓度变化信息△c；具体如上所述。
进一步地，所述大气污染排放控制效果的评估程序被所述处理器10执行时，还实现以下步骤：
根据所述气象条件频率分布信息、污染浓度分布信息及污染浓度变化信息，进行气象要素和非气象要素的线性分解，利用泰勒展开，得到气象要素对污染变化的贡献比例及非气象要素对污染变化的贡献比例，计算公式为：
Figure BDA0002092898670000142
Figure BDA0002092898670000143
其中，Rm为气象要素对污染变化的贡献比例；Rp为非气象要素对污染变化的贡献比例；F1和F2是两时段的气象条件频率分布向量；C1和C2是两时段的污染浓度分布向量；
计算气象要素对污染变化的贡献向量及非气象要素对污染变化的贡献向量，计算公式为：
Rm＝(F2-F1)*C1
Rp＝(C2-C1)*F1
其中，Rm为气象要素对污染变化的贡献向量；Rp非气象要素对污染变化的贡献向量；
计算线性指数L，计算公式为：
Figure BDA0002092898670000151
或者
Figure BDA0002092898670000152
将气象要素对污染变化的贡献比例Rm、非气象要素对污染变化的贡献比例Rp、气象要素对污染变化的贡献向量Rm、非气象要素对污染变化的贡献向量Rp以及线性指数L保存为气象和非气象贡献信息；
利用蒙特卡洛方法检验线性指数L对应的置信水平，并保存为线性分解置信水平信息；
将获得的气象条件频率分布信息、污染浓度分布信息、气象和非气象贡献信息以及线性分解置信水平信息按照站点、时段进行编号，构建源排放控制效果评估数据集；具体如上所述。
本发明还提供了一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序能够被执行以用于实现如上所述的大气污染排放控制效果的评估方法；具体如上所述。
综上所述，本发明公开的一种大气污染排放控制效果的评估方法、装置及存储介质，包括：对气象站数据进行气象条件频率统计，获得气象条件频率分布信息；获取污染物浓度信息，根据污染物浓度信息和气象条件频率分布信息进行污染物浓度分布统计，得到污染浓度分布信息及污染浓度变化信息；根据所述气象条件频率分布信息、污染浓度分布信息及污染浓度变化信息，进行气象要素和非气象要素的分解，得到气象和非气象贡献信息；根据所述气象条件频率分布信息、污染浓度分布信息、气象和非气象贡献信息构建源排放控制效果评估数据集。本发明能够利用观测数据对排放控制效果进行定量的评估。
应当理解的是，本发明的应用不限于上述的举例，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (6)

1.一种大气污染排放控制效果的评估方法，其特征在于，包括：
对气象站数据进行气象条件频率统计，获得气象条件频率分布信息；
获取污染物浓度信息，根据污染物浓度信息和气象条件频率分布信息进行污染物浓度分布统计，得到污染浓度分布信息及污染浓度变化信息；
根据所述气象条件频率分布信息、污染浓度分布信息及污染浓度变化信息，进行气象要素和非气象要素的分解，得到气象和非气象贡献信息；
根据所述气象条件频率分布信息、污染浓度分布信息、气象和非气象贡献信息构建源排放控制效果评估数据集；
所述对气象站数据进行气象条件频率统计，获得气象条件频率分布信息具体包括：
获取气象站数据，根据气象条件进行分组，并计算每组的气象条件的发生频率，计算公式为：
Figure FDA0003780560600000011
其中，f(i)为第i组气象条件的发生频率，Ni为第i组气象条件在预设时段内出现的次数；
所有组的气象条件的发生频率f(i)共同组成气象条件频率分布向量F，并将所述气象条件频率分布向量F保存为气象条件频率分布信息；
所述获取污染物浓度信息，根据污染物浓度信息和气象条件频率分布信息进行污染物浓度分布统计，得到污染浓度分布信息及污染浓度变化信息具体包括：
获取环境监测站的污染物浓度信息，计算每组气象条件发生时污染物浓度的平均值，计算公式为：
Figure FDA0003780560600000021
其中，c(i)为第i组气象条件发生时污染物浓度的平均值，xk为该组中每个时次的污染物浓度；
所有组的气象条件发生时污染物浓度的平均值c(i)共同组成污染浓度分布向量C，并将所述污染浓度分布向量C保存为污染浓度分布信息；
计算两时段的污染物浓度的平均值之差，得到污染浓度变化信息Δc。
2.根据权利要求1所述的大气污染排放控制效果的评估方法，其特征在于，根据所述气象条件频率分布信息、污染浓度分布信息及污染浓度变化信息，进行气象要素和非气象要素的分解，得到气象和非气象贡献信息具体包括：
根据所述气象条件频率分布信息、污染浓度分布信息及污染浓度变化信息，进行气象要素和非气象要素的线性分解，利用泰勒展开，得到气象要素对污染变化的贡献比例及非气象要素对污染变化的贡献比例，计算公式为：
Figure FDA0003780560600000022
Figure FDA0003780560600000023
其中，Rm为气象要素对污染变化的贡献比例；Rp为非气象要素对污染变化的贡献比例；F1和F2是两时段的气象条件频率分布向量；C1和C2是两时段的污染浓度分布向量；
计算气象要素对污染变化的贡献向量及非气象要素对污染变化的贡献向量，计算公式为：
Rm＝(F2-F1)*C1
Rp＝(C2-C1)*F1
其中，Rm为气象要素对污染变化的贡献向量；Rp非气象要素对污染变化的贡献向量；
计算线性指数L，计算公式为：
Figure FDA0003780560600000031
或者
Figure FDA0003780560600000032
将气象要素对污染变化的贡献比例Rm、非气象要素对污染变化的贡献比例Rp、气象要素对污染变化的贡献向量Rm、非气象要素对污染变化的贡献向量Rp以及线性指数L保存为气象和非气象贡献信息；
利用蒙特卡洛方法检验线性指数L对应的置信水平，并保存为线性分解置信水平信息。
3.根据权利要求2所述的大气污染排放控制效果的评估方法，其特征在于，根据所述气象条件频率分布信息、污染浓度分布信息、气象和非气象贡献信息构建源排放控制效果评估数据集具体包括：
将获得的气象条件频率分布信息、污染浓度分布信息、气象和非气象贡献信息以及线性分解置信水平信息按照站点、时段进行编号，构建源排放控制效果评估数据集。
4.一种大气污染排放控制效果的评估装置，其特征在于，包括处理器，以及与所述处理器连接的存储器，所述存储器存储有大气污染排放控制效果的评估程序，所述大气污染排放控制效果的评估程序被所述处理器执行时实现以下步骤：
对气象站数据进行气象条件频率统计，获得气象条件频率分布信息；
获取污染物浓度信息，根据污染物浓度信息和气象条件频率分布信息进行污染物浓度分布统计，得到污染浓度分布信息及污染浓度变化信息；
根据所述气象条件频率分布信息、污染浓度分布信息及污染浓度变化信息，进行气象要素和非气象要素的分解，得到气象和非气象贡献信息；
根据所述气象条件频率分布信息、污染浓度分布信息、气象和非气象贡献信息构建源排放控制效果评估数据集；
所述处理器用于调用所述大气污染排放控制效果的评估程序指令；
所述大气污染排放控制效果的评估程序被所述处理器执行时，还实现以下步骤：
获取气象站数据，根据气象条件进行分组，并计算每组的气象条件的发生频率，计算公式为：
Figure FDA0003780560600000041
其中，f(i)为第i组气象条件的发生频率，Ni为第i组气象条件在预设时段内出现的次数；
所有组的气象条件的发生频率f(i)共同组成气象条件频率分布向量F，并将所述气象条件频率分布向量F保存为气象条件频率分布信息；
获取环境监测站的污染物浓度信息，计算每组气象条件发生时污染物浓度的平均值，计算公式为：
Figure FDA0003780560600000042
其中，c(i)为第i组气象条件发生时污染物浓度的平均值，xk为该组中每个时次的污染物浓度；
所有组的气象条件发生时污染物浓度的平均值c(i)共同组成污染浓度分布向量C，并将所述污染浓度分布向量C保存为污染浓度分布信息；
计算两时段的污染物浓度的平均值之差，得到污染浓度变化信息Δc。
5.根据权利要求4所述的大气污染排放控制效果的评估装置，其特征在于，所述大气污染排放控制效果的评估程序被所述处理器执行时，还实现以下步骤：
根据所述气象条件频率分布信息、污染浓度分布信息及污染浓度变化信息，进行气象要素和非气象要素的线性分解，利用泰勒展开，得到气象要素对污染变化的贡献比例及非气象要素对污染变化的贡献比例，计算公式为：
Figure FDA0003780560600000051
Figure FDA0003780560600000052
其中，Rm为气象要素对污染变化的贡献比例；Rp为非气象要素对污染变化的贡献比例；F1和F2是两时段的气象条件频率分布向量；C1和C2是两时段的污染浓度分布向量；
计算气象要素对污染变化的贡献向量及非气象要素对污染变化的贡献向量，计算公式为：
Rm＝(F2-F1)*C1
Rp＝(C2-C1)*F1
其中，Rm为气象要素对污染变化的贡献向量；Rp非气象要素对污染变化的贡献向量；
计算线性指数L，计算公式为：
Figure FDA0003780560600000053
或者
Figure FDA0003780560600000054
将气象要素对污染变化的贡献比例Rm、非气象要素对污染变化的贡献比例Rp、气象要素对污染变化的贡献向量Rm、非气象要素对污染变化的贡献向量Rp以及线性指数L保存为气象和非气象贡献信息；
利用蒙特卡洛方法检验线性指数L对应的置信水平，并保存为线性分解置信水平信息；
将获得的气象条件频率分布信息、污染浓度分布信息、气象和非气象贡献信息以及线性分解置信水平信息按照站点、时段进行编号，构建源排放控制效果评估数据集。
6.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序能够被执行以用于实现如权利要求1-3任一项所述的大气污染排放控制效果的评估方法。
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