CN111461405A - 污染物的扩散预测方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

污染物的扩散预测方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN111461405A
CN111461405A CN202010156689.2A CN202010156689A CN111461405A CN 111461405 A CN111461405 A CN 111461405A CN 202010156689 A CN202010156689 A CN 202010156689A CN 111461405 A CN111461405 A CN 111461405A
Authority
CN
China
Prior art keywords
diffusion
information
preset
pollutant
wind speed
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202010156689.2A
Other languages
English (en)
Inventor
李晶
徐敏
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Ping An International Smart City Technology Co Ltd
Original Assignee
Ping An International Smart City Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Ping An International Smart City Technology Co Ltd filed Critical Ping An International Smart City Technology Co Ltd
Priority to CN202010156689.2A priority Critical patent/CN111461405A/zh
Publication of CN111461405A publication Critical patent/CN111461405A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N13/00—Investigating surface or boundary effects, e.g. wetting power; Investigating diffusion effects; Analysing materials by determining surface, boundary, or diffusion effects
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/0004—Gaseous mixtures, e.g. polluted air
    • G01N33/0009—General constructional details of gas analysers, e.g. portable test equipment
    • G01N33/0062—General constructional details of gas analysers, e.g. portable test equipment concerning the measuring method or the display, e.g. intermittent measurement or digital display
    • G01N33/0063—General constructional details of gas analysers, e.g. portable test equipment concerning the measuring method or the display, e.g. intermittent measurement or digital display using a threshold to release an alarm or displaying means
    • G01N33/0065—General constructional details of gas analysers, e.g. portable test equipment concerning the measuring method or the display, e.g. intermittent measurement or digital display using a threshold to release an alarm or displaying means using more than one threshold
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N13/00—Investigating surface or boundary effects, e.g. wetting power; Investigating diffusion effects; Analysing materials by determining surface, boundary, or diffusion effects
    • G01N2013/003—Diffusion; diffusivity between liquids

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明涉及大数据技术领域，公开了一种污染物的扩散预测方法、装置、设备及存储介质，用于提高污染物的扩散预测效率和预警精准度。污染物的扩散预测方法包括：获取目标监测区域的经纬度信息、烟囱高度信息以及污染物排放量；根据经纬度信息计算在预测时段内风速信息和风向值；获取大气稳定度值，并根据大气稳定度值和预置距离计算侧向扩散系数和竖向扩散系数；通过预置仿真工具和高斯扩散模型对污染物排放量、烟囱高度信息、风速信息、风向值、侧向扩散系数和竖向扩散系数进行仿真，得到预测扩散仿真图和污染物浓度；根据污染物浓度、当前风速和当前风向确定污染物扩散的开始时刻；当检测到开始时刻的污染物浓度大于预置阈值时，发送预警信息。

Description

污染物的扩散预测方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及预测估值领域，尤其涉及污染物的扩散预测方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
目前环保产业相继引入了智慧环保模式，智慧环保就是通过物联网和云计算实时监测环境，并促进污染减排以及保护生态环境。而智慧环保模式的关键在于对污染源监管，通过借助物联网技术，将传感器和相关设备嵌入大气、污染等监控对象，数据传输到后台，实现智能分析及预警处理。
现有环保部门环保系统中，有关预测污染源的扩散趋势的系统还不完善成熟，无法有效预警，也就是根据污染源的扩散趋势预警能力不足，对防范环境污染帮助有限，预测污染源的扩散趋势准确率低，导致监管污染源和预警处理精准度低下的问题。
发明内容
本发明的主要目的在于解决了由于预测污染源的扩散趋势准确率低，导致监管污染源和预警处理精准度低下技术问题。
为实现上述目的，本发明第一方面提供了一种污染物的扩散预测方法，包括：获取目标监测区域的经纬度信息、烟囱高度信息以及在单位时长内的污染物排放量；根据所述经纬度信息计算在预测时段内所述目标监测区域的风速信息和风向值；获取大气稳定度值，并根据所述大气稳定度值和预置距离计算侧向扩散系数和竖向扩散系数；通过预置仿真工具和高斯扩散模型对所述污染物排放量、所述烟囱高度信息、所述风速信息、所述风向值、所述侧向扩散系数和所述竖向扩散系数进行仿真，得到污染物的预测扩散仿真图和污染物浓度；采集当前风速和当前风向，并根据所述污染物浓度、所述当前风速和所述当前风向确定所述污染物在所述预测扩散仿真图中扩散的开始时刻；当检测到所述扩散的开始时刻的污染物浓度大于预置阈值时，发送预警信息。
可选的，在本发明第一方面的第一种实现方式中，所述获取目标监测区域的经纬度信息、烟囱高度信息以及在单位时长内的污染物排放量，包括：接收对目标监测区域在单位时长内采集的污染物排放量，并将所述污染物排放量设置为Q；确定所述目标监测区域的地址信息，并调用预置网络地图的地理信息编码接口对所述目标监测区域的地址信息进行处理，得到所述目标监测区域的经纬度信息；从预置数据表或者预置文件中读取所述目标监测区域的烟囱高度信息H。
可选的，在本发明第一方面的第二种实现方式中，所述根据所述经纬度信息计算在预测时段内所述目标监测区域的风速信息和风向值，包括：通过预置任务定时获取监测到的风场数据；将所述经纬度信息转换为二维坐标；根据所述二维坐标从所述监测到的风场数据中获取纬向风向量和经向风向量；对所述纬向风向量和所述经向风向量进行计算，得到在预测时段内所述目标监测区域的风速信息和风向值，所述风速信息包括风速值和风速等级。
可选的，在本发明第一方面的第三种实现方式中，所述获取大气稳定度值，并根据所述大气稳定度值和预置距离计算侧向扩散系数和竖向扩散系数，包括：接收终端发送的大气稳定度值，并根据所述终端发送的大气稳定度值从预置扩散系数常量表中确定预置常量，所述预置常量包括a、b、c和d；获取预置距离x，所述预置距离x用于指示污染源排放点到下风向任意一点的距离；根据所述预置常量和所述预置距离x计算侧向扩散系数σy和竖向扩散系数σz，其中，σy＝axb，σz＝cxd。
可选的，在本发明第一方面的第四种实现方式中，所述通过预置仿真工具和高斯扩散模型对所述污染物排放量、所述烟囱高度信息、所述风速信息、所述风向值、所述侧向扩散系数和所述竖向扩散系数进行仿真，得到污染物的预测扩散仿真图和污染物浓度，包括：通过预置仿真工具和所述预置距离初始化污染源在x轴和y轴上的扩散范围，所述x轴正向与所述风向值一致；基于高斯扩散模型对所述污染物排放量Q、所述烟囱高度信息H、所述风速信息
Figure BDA0002404311390000022
所述侧向扩散系数σy、所述竖向扩散系数σz、所述污染源在所述x轴和所述y轴上的扩散范围进行仿真，得到污染物的预测扩散仿真图和污染物浓度，所述高斯扩散模型为：
Figure BDA0002404311390000021
其中，c(x,y,z,H)用于指示坐标为所述下风向x米、横向y米，地面上方z米处扩散的污染物浓度，单位为mg/m3或g/m3。
可选的，在本发明第一方面的第五种实现方式中，所述采集当前风速和当前风向，并根据所述污染物浓度、所述当前风速和所述当前风向确定所述污染物在所述预测扩散仿真图中扩散的开始时刻，包括：根据所述污染物浓度、所述单位时长内的污染物排放量、所述侧向扩散系数、所述竖向扩散系数以及所述烟囱高度信息代入预置公式确定理论风速，所述预置公式为：
Figure BDA0002404311390000031
通过预置爬虫任务从预置天气信息网页中采集当前风速和当前风向；当检测到所述当前风向与所述风向值相同时，确定所述当前风速大于所述理论风速的时刻为所述污染物在所述预测扩散仿真图中扩散的当开始时刻。
可选的，在本发明第一方面的第六种实现方式中，所述接收对目标监测区域在单位时长内采集的污染物排放量，并将所述污染物排放量设置为Q，包括：接收对目标监测区域在预置时长h内采集的污染物总排放量Qn；对所述h和所述Qn按照污染物排放量公式进行计算，得到在单位时长内的污染物排放量Q，所述污染物排放量公式为
Figure BDA0002404311390000032
单位为mg/s或g/s。
本发明第二方面提供了一种污染物的扩散预测装置，包括：获取单元，用于获取目标监测区域的经纬度信息、烟囱高度信息以及在单位时长内的污染物排放量；第一计算单元，用于根据所述经纬度信息计算在预测时段内所述目标监测区域的风速信息和风向值；第二计算单元，用于获取大气稳定度值，并根据所述大气稳定度值和预置距离计算侧向扩散系数和竖向扩散系数；仿真单元，用于通过预置仿真工具和高斯扩散模型对所述污染物排放量、所述烟囱高度信息、所述风速信息、所述风向值、所述侧向扩散系数和所述竖向扩散系数进行仿真，得到污染物的预测扩散仿真图和污染物浓度；确定单元，用于采集当前风速和当前风向，并根据所述污染物浓度、所述当前风速和所述当前风向确定所述污染物在所述预测扩散仿真图中扩散的开始时刻；预警单元，当检测到所述扩散的开始时刻的污染物浓度大于预置阈值时，用于发送预警信息。
可选的，在本发明第二方面的第一种实现方式中，所述获取单元还包括：接收子单元，用于接收对目标监测区域在单位时长内采集的污染物排放量，并将所述污染物排放量设置为Q；处理子单元，用于确定所述目标监测区域的地址信息，并调用预置网络地图的地理信息编码接口对所述目标监测区域的地址信息进行处理，得到所述目标监测区域的经纬度信息；读取子单元，用于从预置数据表或者预置文件中读取所述目标监测区域的烟囱高度信息H。
可选的，在本发明第二方面的第二种实现方式中，所述第一计算单元具体用于：通过预置任务定时获取监测到的风场数据；将所述经纬度信息转换为二维坐标；根据所述二维坐标从所述监测到的风场数据中获取纬向风向量和经向风向量；对所述纬向风向量和所述经向风向量进行计算，得到在预测时段内所述目标监测区域的风速信息和风向值，所述风速信息包括风速值和风速等级。
可选的，在本发明第二方面的第三种实现方式中，所述第二计算单元具体用于：接收终端发送的大气稳定度值，并根据所述终端发送的大气稳定度值从预置扩散系数常量表中确定预置常量，所述预置常量包括a、b、c和d；获取预置距离x，所述预置距离x用于指示污染源排放点到下风向任意一点的距离；根据所述预置常量和所述预置距离x计算侧向扩散系数σy和竖向扩散系数σz，其中，σy＝axb，σz＝cxd。
可选的，在本发明第二方面的第四种实现方式中，所述仿真单元具体用于：通过预置仿真工具和所述预置距离初始化污染源在x轴和y轴上的扩散范围，所述x轴正向与所述风向值一致；基于高斯扩散模型对所述污染物排放量Q、所述烟囱高度信息H、所述风速信息
Figure BDA0002404311390000044
所述侧向扩散系数σy、所述竖向扩散系数σz、所述污染源在所述x轴和所述y轴上的扩散范围进行仿真，得到污染物的预测扩散仿真图和污染物浓度，所述高斯扩散模型为：
Figure BDA0002404311390000041
其中，c(x,y,z,H)用于指示坐标为所述下风向x米、横向y米，地面上方z米处扩散的污染物浓度，单位为mg/m3或g/m3。
可选的，在本发明第二方面的第五种实现方式中，所述确定单元具体用于：根据所述污染物浓度、所述单位时长内的污染物排放量、所述侧向扩散系数、所述竖向扩散系数以及所述烟囱高度信息代入预置公式确定理论风速，所述预置公式为：
Figure BDA0002404311390000042
通过预置爬虫任务从预置天气信息网页中采集当前风速和当前风向；当检测到所述当前风向与所述风向值相同时，确定所述当前风速大于所述理论风速的时刻为所述污染物在所述预测扩散仿真图中扩散的开始时刻。
可选的，在本发明第二方面的第六种实现方式中，所述接收子单元具体用于：接收对目标监测区域在预置时长h内采集的污染物总排放量Qn；对所述h和所述Qn按照污染物排放量公式进行计算，得到在单位时长内的污染物排放量Q，所述污染物排放量公式为
Figure BDA0002404311390000043
单位为mg/s或g/s。
本发明第三方面提供了一种污染物的扩散预测设备，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令，所述存储器和所述至少一个处理器通过线路互连；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述污染物的扩散预测设备执行上述第一方面所述的污染物的扩散预测方法。
本发明的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述第一方面所述的污染物的扩散预测方法。
本发明提供的技术方案中，获取目标监测区域的经纬度信息、烟囱高度信息以及在单位时长内的污染物排放量；根据所述经纬度信息计算在预测时段内所述目标监测区域的风速信息和风向值；获取大气稳定度值，并根据所述大气稳定度值和预置距离计算侧向扩散系数和竖向扩散系数；通过预置仿真工具和高斯扩散模型对所述污染物排放量、所述烟囱高度信息、所述风速信息、所述风向值、所述侧向扩散系数和所述竖向扩散系数进行仿真，得到污染物的预测扩散仿真图和污染物浓度；采集当前风速和当前风向，并根据所述污染物浓度、所述当前风速和所述当前风向确定所述污染物在所述预测扩散仿真图中扩散的开始时刻；当检测到所述扩散的开始时刻的污染物浓度大于预置阈值时，发送预警信息。本发明实施例中，通过污染源扩散趋势进行建立有效的预警机制，使得更好地智能管理污染源治理机制，做到提前预警，提高预测污染源的扩散趋势准确率，并提高监管污染源和预警处理精准度。
附图说明
图1为本发明实施例中污染物的扩散预测方法的一个实施例示意图；
图2为本发明实施例中污染物的扩散预测方法的另一个实施例示意图；
图3为本发明实施例中污染物的扩散预测装置的一个实施例示意图；
图4为本发明实施例中污染物的扩散预测装置的另一个实施例示意图；
图5为本发明实施例中污染物的扩散预测设备的一个实施例示意图。
具体实施方式
本发明实施例中，通过污染源扩散趋势进行建立有效的预警机制，使得更好地智能管理污染源治理机制，做到提前预警，提高预测污染源的扩散趋势准确率，并提高监管污染源和预警处理精准度。
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例进行描述。
本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”或“具有”及其任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
为便于理解，下面对本发明实施例的具体流程进行描述，请参阅图1，本发明实施例中污染物的扩散预测方法的一个实施例包括：
101、获取目标监测区域的经纬度信息、烟囱高度信息以及在单位时长内的污染物排放量；
服务器获取目标监测区域的经纬度信息、烟囱高度信息以及在单位时长内的污染物排放量。其中，经纬度信息是经度信息与纬度信息共同组成的一个坐标系统，利用三维空间的球面来定义地球上的空间的球面坐标系统，能够标示地球上的任何一个位置。
具体的，服务器通过预置检测仪对污染物排放量进行采集并计算，得到在单位时长内的污染物排放量；服务器读取实际测量的烟囱高度信息，例如，烟囱高度信息为30米；服务器根据目标监测区域的地址信息确定目标监测区域的经纬度信息，其中，经纬度包括经度信息和纬度信息，例如，目标监测区域为目标监测地点A，A对应的经度信息中经度信息为113.9462，纬度信息为22.540746，进一步地，113.9462用于表示东经E113°56′46.32″，22.540746用于表示北纬N22°32′26.69″。
可以理解的是，本发明的执行主体可以为污染物的扩散预测装置，还可以是终端或者服务器，具体此处不做限定。本发明实施例以服务器为执行主体为例进行说明。
102、根据经纬度信息计算在预测时段内目标监测区域的风速信息和风向值；
服务器根据经纬度信息计算在预测时段内目标监测区域的风速信息和风向值。可以理解的是，以正南方为极坐标0点，逆时针为正方向，将0至337.5之间划分为8个风向值，风向值包括南风、东南风、东风、东北风、北风、西北风、西风和西南风。依据标准气象观测场10米高度处的风速大小，风速信息包括风速值以及风速等级，其中，风速等级依次划分0级至17级，共18个等级，风速值的单位为米/秒。
103、获取大气稳定度值，并根据大气稳定度值和预置距离计算侧向扩散系数和竖向扩散系数；
服务器获取大气稳定度值，并根据大气稳定度值和预置距离计算侧向扩散系数和竖向扩散系数。侧向扩散系数和竖向扩散系数与大气稳定度值和预置距离有关，当大气稳定度值和预置距离确定时，侧向扩散系数和竖向扩散系数为常量，其中，预置距离用于指示污染源排放点到下风向上任意一点的距离。
104、通过预置仿真工具和高斯扩散模型对污染物排放量、烟囱高度信息、风速信息、风向值、侧向扩散系数和竖向扩散系数进行计算，得到污染物的预测扩散仿真图和污染物浓度；
服务器通过预置仿真工具和高斯扩散模型对污染物排放量、烟囱高度信息、风速信息、风向值、侧向扩散系数和竖向扩散系数进行计算，得到污染物的预测扩散仿真图和污染物浓度。可以理解的是，风速越大，污染物扩散范围越大，单位面积下污染物含量减少，也就是污染物浓度低。在高斯扩散模型中，风速信息为分母，风速信息越大，也就是分母越大，污染物浓度越小，风速信息的动态变化在高斯模型中动态体现在污染物浓度的变化。
105、采集当前风速和当前风向，并根据污染物浓度、当前风速和当前风向确定污染物在预测扩散仿真图中进行扩散的开始时刻；
服务器采集当前风速和当前风向，并根据污染物浓度、当前风速和当前风向确定污染物在预测扩散仿真图中进行扩散的开始时刻。大气污染物在环境中的扩散是随着时刻和空间变化的连续过程，同时受当前风速和当前风向的影响。因此，服务器根据采集到的当前风速和当前风向、污染物确定污染物在预测扩散仿真图中进行扩散的开始时刻。例如，服务器确定气体污染物二氧化硫在预测扩散仿真图中进行扩散的开始时刻为9点15分。
106、当检测到扩散的开始时刻的污染物浓度大于预置阈值时，发送预警信息。
当检测到扩散的开始时刻的污染物浓度大于预置阈值时，服务器发送预警信息，发送已经信息的方式包括邮件或者短信，当目标人员接收到预警信息时，采取相应措施，减少污染物的排放。例如，对于二氧化硫废气污染扩散浓度超过预置阈值时，工作人员接收到警报信息后，可在生产过程中使用环保原材料，并减少生产量，同时利用其它工具吸收二氧化硫，减少废气排放。
本发明实施例中，通过污染源扩散趋势进行建立有效的预警机制，使得更好地智能管理污染源治理机制，做到提前预警，提高预测污染源的扩散趋势准确率，并提高监管污染源和预警处理精准度。
请参阅图2，本发明实施例中污染物的扩散预测方法的另一个实施例包括：
201、获取目标监测区域的经纬度信息、烟囱高度信息以及在单位时长内的污染物排放量；
服务器获取目标监测区域的经纬度信息、烟囱高度信息以及在单位时长内的污染物排放量。其中，经纬度信息是经度信息与纬度信息共同组成的一个坐标系统，利用三维空间的球面来定义地球上的空间的球面坐标系统，能够标示地球上的任何一个位置。
具体的，首先，服务器接收对目标监测区域在单位时长内采集的污染物排放量，并将污染物排放量设置为Q，其中，在单位时长内污染物排放量用于指示通过预置采集设备在预置时长内采集的污染物排放量与预置时长的平均值。预置时长可以为24小时或者48小时，具体此处不做限定，采集的污染物排放量Q与在预置时长h内采集的污染物总排放量Qn的关联关系为Q＝Qn/h，Q为单位时长内污染物排放量，单位为mg/s或g/s。
其次，服务器确定目标监测区域的地址信息，并将目标监测区域的地址信息传入预置网络地图的地理信息编码接口中，通过预置网络地图的地理信息编码接口对目标监测区域的地址信息进行处理，得到目标监测区域的地址信息在预置网络地图中对应的经纬度信息。
然后，服务器从预置数据表或者预置文件中读取目标监测区域的烟囱高度信息H，其中，目标监测区域与烟囱高度信息根据唯一标识进行关联，烟囱高度信息为人工实际测量或者使用建造时的数据值。
202、根据经纬度信息计算在预测时段内目标监测区域的风速信息和风向值；
服务器根据经纬度信息计算在预测时段内目标监测区域的风速信息和风向值。具体的，服务器通过预置任务定时获取监测到的风场数据；服务器将经纬度信息转换为二维坐标；服务器根据二维坐标从监测到的风场数据中获取纬向风向量和经向风向量；服务器对纬向风向量和经向风向量进行计算，得到在预测时段内目标监测区域的风速信息和风向值，风速信息包括风速值以及风速等级。可以理解的是，以正南方为极坐标0点，逆时针为正方向，将0至337.5之间划分为8个风向值，风向值包括南风、东南风、东风、东北风、北风、西北风、西风和西南风。依据标准气象观测场10米高度处的风速大小，风速信息包括风速值以及风速等级，其中，风速等级依次划分0级至17级，共18个等级，风速值的单位为米/秒。
进一步地，服务器根据预置极坐标划分规则对纬向风向量和经向风向量计算风向极坐标，得到风向值，并对风向值进行划分，得到风向等级，预置极坐标划分规则用于指示以正南方向为极坐标0点，并且逆时针旋转方向为正方向，并且将极坐标中360度的范围划分为八个区域，每个区域弧长为45度，标识一个风向等级；根据预置极坐标划分规则服务器根据预置风速均值公式对纬向风向量u和经向风向量v进行计算，得到风速值，预置风速均值公式为
Figure BDA0002404311390000091
服务器根据风速值按照预置等级划分规则确定风速等级，并将风速值和风速等级设置为风速信息，预置等级划分规则包括0级到17级，共计18个等级。
203、接收终端发送的大气稳定度值，并根据终端发送的大气稳定度值从预置扩散系数常量表中确定预置常量，预置常量包括a、b、c和d；
服务器接收终端发送的大气稳定度值，根据终端发送的大气稳定度值从预置扩散系数常量表中确定预置常量，预置常量包括a、b、c和d，其中，预置扩散系数常量表用于指示预置常量的系数值，其中，大气稳定度分类是利用常规气象观测资料将大气稳定度划分为A～F共6个级别的分类法，A类表示极不稳定，F类最稳定，与预置常量a、b、c和d存在一一映射关系。
204、获取预置距离x，预置距离用于指示污染源排放点到下风向任意一点的距离；
服务器获取预置距离x，预置距离用于指示污染源排放点到下风向任意一点的距离，例如，基于高斯扩散模型的空间直角坐标系中，将污染源排放点或者排放点在地面的投影设置为原点，x轴正向为风速方向，沿着x轴方向设置预置距离x，x于指示污染源排放点到下风向任意一点的距离，其中，风先吹到的地方位于上风向，后吹到的位于下风向，也可以理解为风吹来的方向是上风向，风是由上风向吹向下风向的。
205、根据预置常量和预置距离计算侧向扩散系数σy和竖向扩散系数σz；
其中，σy＝axb，σz＝cxd，服务器根据预置常量和预置距离计算侧向扩散系数σy和竖向扩散系数σz，其中，σy＝axb，σz＝cxd。可以理解的是，侧向扩散系数用于指示目标监测区域中污染物在y方向分布的标准偏差，竖向扩散系数用于指示目标监测区域中污染物在z方向分布的标准偏差，也就是侧向扩散系数和竖向扩散系数均为预置距离x的函数。
206、通过预置仿真工具和预置距离初始化污染源在x轴和y轴上的扩散范围，x轴正向与风向值一致；
服务器基于预置仿真工具和预置距离初始化污染源在x轴和y轴上的扩散范围，x轴正向与风向值一致，其中，预置仿真工具包括仿真工具matlab，服务器通过matlab初始化污染源在x轴和y轴上的扩散范围，例如，
[x,y]＝meshgrid(0:20:6000,-2500:20:2500)；
其中，0:20:6000和-2500:20:2500表示污染源在x轴和y轴上的扩散范围分别为0至6000，-2500至2500，单位为米，预置距离为6000米。
207、基于高斯扩散模型对污染物排放量Q、烟囱高度信息H、风速信息ū、侧向扩散系数σy、竖向扩散系数σz、污染源在x轴和y轴上的扩散范围进行仿真，得到污染物的预测扩散仿真图和污染物浓度；
服务器基于高斯扩散模型对污染物排放量Q、烟囱高度信息H、风速信息ū、侧向扩散系数σy、竖向扩散系数σz、污染源在x轴和y轴上的扩散范围进行仿真，得到污染物的预测扩散仿真图和污染物浓度。该高斯扩散模型为：
Figure BDA0002404311390000101
其中，c为污染物浓度，单位为mg/m3或g/m3，
x为污染源排放点到下风向上任意一点的距离，m，
y为延期的中心轴在直角水平方向上到任意点的距离，m，
z为从地表到任意一点的高度，m，
也就是说，c(x,y,z,H)用于指示坐标为下风向x米、横向y米，地面上方z米处扩散的污染物浓度。
具体的，服务器基于matlab仿真得到运行结果,其中，污染源在y轴上的扩散影响范围为-1500<Y<1500，总范围3000m，污染源在x轴上的影响范围为0<X<6000，总范围6000m。
可以理解的是，σy和σz与空间距离有关，可以将σy和σz当作常量；服务器根据高斯扩散模型计算得到污染物浓度c与污染物排放量Q，烟囱有效高度H，平均风速
Figure BDA0002404311390000111
相关；而Q，H都和污染源企业相关，
Figure BDA0002404311390000112
与风速所在地的经纬度信息相关。由此可知，某处的污染物浓度，从整体上看即扩散范围和企业污染物单位时长内排放量、污染物排口、排口高度以及企业经纬度相关。当Q、H和
Figure BDA0002404311390000114
固定时，模型是一个三维图。
208、采集当前风速和当前风向，并根据污染物浓度、当前风速和当前风向确定污染物在预测扩散仿真图中进行扩散的开始时刻；
服务器采集当前风速和当前风向，并根据污染物浓度、当前风速和当前风向确定污染物在预测扩散仿真图中进行扩散的开始时刻。大气污染物在环境中的扩散是随时刻和空间变化的连续过程，同时受当前风速和当前风向的影响。
具体的，服务器根据污染物浓度、单位时长内污染物排放量、侧向扩散系数、竖向扩散系数以及烟囱高度信息代入预置公式确定理论风速，该理论风速的计算预置公式如下所示：
Figure BDA0002404311390000113
服务器通过预置爬虫任务从预置天气信息网页中采集当前风速和当前风向；当检测到当前风向与风向值相同时，服务器确定当前风速大于理论风速的时刻为污染物在预测扩散仿真图中进行扩散的开始时刻。
209、当检测到扩散的开始时刻的污染物浓度大于预置阈值时，发送预警信息。
当检测到扩散的开始时刻的污染物浓度大于预置阈值时，服务器发送预警信息，其中，发送预警信息的方式包括邮件或者短信，具体的，当检测到扩散的开始时刻的污染物浓度大于预置阈值时，服务器根据污染物确定预警信息；服务器获取已绑定的目标人员的邮箱地址或者手机号码；服务器通过预设的发送邮件接口或者预设的发送短信接口按照已绑定的目标人员的邮箱地址或者手机号码发送预警信息，例如，对于二氧化硫废气污染扩散浓度超过预置阈值时，目标人员接收到警报信息后，可在生产过程中使用环保原材料，并减少生产量，同时利用其它工具吸收二氧化硫，减少废气排放。
可选的，服务器从预测扩散仿真图中确定扩散范围的最大值和最小值；服务器将扩散范围的最大值和最小值代入预置公式计算风速范围；服务器从风速范围中确定超过预置风速阈值的时段，并对确定的时段进行预警，也就是通知目标人员通过控制污染物排放量来减小污染物的扩散范围。
本发明实施例中，通过污染源扩散趋势进行建立有效的预警机制，使得更好地智能管理污染源治理机制，做到提前预警，提高预测污染源的扩散趋势准确率，并提高监管污染源和预警处理精准度。
上面对本发明实施例中污染物的扩散预测方法进行了描述，下面对本发明实施例中污染物的扩散预测装置进行描述，请参阅图3，本发明实施例中污染物的扩散预测装置的一个实施例包括：
获取单元301，用于获取目标监测区域的经纬度信息、烟囱高度信息以及在单位时长内的污染物排放量；
第一计算单元302，用于根据经纬度信息计算在预测时段内目标监测区域的风速信息和风向值；
第二计算单元303，用于获取大气稳定度值，并根据大气稳定度值和预置距离计算侧向扩散系数和竖向扩散系数；
仿真单元304，用于通过预置仿真工具和高斯扩散模型对污染物排放量、烟囱高度信息、风速信息、风向值、侧向扩散系数和竖向扩散系数进行仿真，得到污染物的预测扩散仿真图和污染物浓度；
确定单元305，用于采集当前风速和当前风向，并根据污染物浓度、当前风速和当前风向确定污染物在预测扩散仿真图中扩散的开始时刻；
预警单元306，当检测到扩散的开始时刻的污染物浓度大于预置阈值时，用于发送预警信息。
本发明实施例中，通过污染源扩散趋势进行建立有效的预警机制，使得更好地智能管理污染源治理机制，做到提前预警，提高预测污染源的扩散趋势准确率，并提高监管污染源和预警处理精准度。
请参阅图4，本发明实施例中污染物的扩散预测装置的另一个实施例包括：
获取单元301，用于获取目标监测区域的经纬度信息、烟囱高度信息以及在单位时长内的污染物排放量；
第一计算单元302，用于根据经纬度信息计算在预测时段内目标监测区域的风速信息和风向值；
第二计算单元303，用于获取大气稳定度值，并根据大气稳定度值和预置距离计算侧向扩散系数和竖向扩散系数；
仿真单元304，用于通过预置仿真工具和高斯扩散模型对污染物排放量、烟囱高度信息、风速信息、风向值、侧向扩散系数和竖向扩散系数进行仿真，得到污染物的预测扩散仿真图和污染物浓度；
确定单元305，用于采集当前风速和当前风向，并根据污染物浓度、当前风速和当前风向确定污染物在预测扩散仿真图中扩散的开始时刻；
预警单元306，当检测到扩散的开始时刻的污染物浓度大于预置阈值时，用于发送预警信息。
可选的，获取单元301还可以进一步包括：
接收子单元3011，用于接收对目标监测区域在单位时长内采集的污染物排放量，并将污染物排放量设置为Q；
处理子单元3012，用于确定目标监测区域的地址信息，并调用预置网络地图的地理信息编码接口对目标监测区域的地址信息进行处理，得到目标监测区域的经纬度信息；
读取子单元3013，用于从预置数据表或者预置文件中读取目标监测区域的烟囱高度信息H。
可选的，第一计算单元302还可以具体用于：
通过预置任务定时获取监测到的风场数据；
将经纬度信息转换为二维坐标；
根据二维坐标从监测到的风场数据中获取纬向风向量和经向风向量；
对纬向风向量和经向风向量进行计算，得到在预测时段内目标监测区域的风速信息和风向值，风速信息包括风速值和风速等级。
可选的，第二计算单元303还可以具体用于：
接收终端发送的大气稳定度值，并根据终端发送的大气稳定度值从预置扩散系数常量表中确定预置常量，预置常量包括a、b、c和d；
获取预置距离x，预置距离x用于指示污染源排放点到下风向任意一点的距离；
根据预置常量、预置距离x计算侧向扩散系数σy和竖向扩散系数σz，其中，σy＝axb，σz＝cxd。
可选的，仿真单元304还可以具体用于：
通过预置仿真工具和预置距离初始化污染源在x轴和y轴上的扩散范围，x轴正向与风向值一致；
基于高斯扩散模型对污染物排放量Q、烟囱高度信息H、风速信息
Figure BDA0002404311390000143
侧向扩散系数σy、竖向扩散系数σz、污染源在x轴和y轴上的扩散范围进行仿真，得到污染物的预测扩散仿真图和污染物浓度，高斯扩散模型为：
Figure BDA0002404311390000141
其中，c(x,y,z,H)用于指示坐标为下风向x米、横向y米，地面上方z米处扩散的污染物浓度，单位为mg/m3或g/m3。
可选的，第一确定单元305还可以具体用于：
根据污染物浓度、单位时长内的污染物排放量、侧向扩散系数、竖向扩散系数以及烟囱高度信息代入预置公式确定理论风速，预置公式为：
Figure BDA0002404311390000142
通过预置爬虫任务从预置天气信息网页中采集当前风速和当前风向；
当检测到当前风向与风向值相同时，确定当前风速大于理论风速的时刻为污染物在预测扩散仿真图中扩散的开始时刻。
可选的，接收子单元3011还可以具体用于：
接收对目标监测区域在预置时长h内采集的污染物总排放量Qn；
对h和Qn按照污染物排放量公式进行计算，得到在单位时长内的污染物排放量Q，污染物排放量公式为
Figure BDA0002404311390000151
单位为mg/s或g/s。
本发明实施例中，通过污染源扩散趋势进行建立有效的预警机制，使得更好地智能管理污染源治理机制，做到提前预警，提高预测污染源的扩散趋势准确率，并提高监管污染源和预警处理精准度。
上面图3和图4从模块化功能实体的角度对本发明实施例中的污染物的扩散预测装置进行详细描述，下面从硬件处理的角度对本发明实施例中污染物的扩散预测设备进行详细描述。
图5是本发明实施例提供的一种污染物的扩散预测设备的结构示意图，该污染物的扩散预测设备500可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上处理器(central processing units，CPU)501(例如，一个或一个以上处理器)和存储器509，一个或一个以上存储应用程序507或数据506的存储介质508(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器509和存储介质508可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质508的程序可以包括一个或一个以上模块(图示没标出)，每个模块可以包括对污染物的扩散预测设备中的一系列指令操作。更进一步地，处理器501可以设置为与存储介质508通信，在污染物的扩散预测设备500上执行存储介质508中的一系列指令操作。
污染物的扩散预测设备500还可以包括一个或一个以上电源502，一个或一个以上有线或无线网络接口503，一个或一个以上输入输出接口504，和/或，一个或一个以上操作系统505，例如Windows Serve，Mac OS X，Unix，Linux，FreeBSD等等。本领域技术人员可以理解，图5中示出的污染物的扩散预测设备结构并不构成对污染物的扩散预测设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
以上所述，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 (10)

1.一种污染物的扩散预测方法，其特征在于，包括：
获取目标监测区域的经纬度信息、烟囱高度信息以及在单位时长内的污染物排放量；
根据所述经纬度信息计算在预测时段内所述目标监测区域的风速信息和风向值；
获取大气稳定度值，并根据所述大气稳定度值和预置距离计算侧向扩散系数和竖向扩散系数；
通过预置仿真工具和高斯扩散模型对所述污染物排放量、所述烟囱高度信息、所述风速信息、所述风向值、所述侧向扩散系数和所述竖向扩散系数进行仿真，得到污染物的预测扩散仿真图和污染物浓度；
采集当前风速和当前风向，并根据所述污染物浓度、所述当前风速和所述当前风向确定所述污染物在所述预测扩散仿真图中扩散的开始时刻；
当检测到所述扩散的开始时刻的污染物浓度大于预置阈值时，发送预警信息。
2.根据权利要求1所述的污染物的扩散预测方法，其特征在于，所述获取目标监测区域的经纬度信息、烟囱高度信息以及在单位时长内的污染物排放量，包括：
接收对目标监测区域在单位时长内采集的污染物排放量，并将所述污染物排放量设置为Q；
确定所述目标监测区域的地址信息，并调用预置网络地图的地理信息编码接口对所述目标监测区域的地址信息进行处理，得到所述目标监测区域的经纬度信息；
从预置数据表或者预置文件中读取所述目标监测区域的烟囱高度信息H。
3.根据权利要求1所述的污染物的扩散预测方法，其特征在于，所述根据所述经纬度信息计算在预测时段内所述目标监测区域的风速信息和风向值，包括：
通过预置任务定时获取监测到的风场数据；
将所述经纬度信息转换为二维坐标；
根据所述二维坐标从所述监测到的风场数据中获取纬向风向量和经向风向量；
对所述纬向风向量和所述经向风向量进行计算，得到在预测时段内所述目标监测区域的风速信息和风向值，所述风速信息包括风速值和风速等级。
4.根据权利要求1所述的污染物的扩散预测方法，其特征在于，所述获取大气稳定度值，并根据所述大气稳定度值和预置距离计算侧向扩散系数和竖向扩散系数，包括：
接收终端发送的大气稳定度值，并根据所述终端发送的大气稳定度值从预置扩散系数常量表中确定预置常量，所述预置常量包括a、b、c和d；
获取预置距离x，所述预置距离x用于指示污染源排放点到下风向任意一点的距离；
根据所述预置常量和所述预置距离x计算侧向扩散系数σy和竖向扩散系数σz，其中，σy＝axb，σz＝cxd。
5.根据权利要求1所述的污染物的扩散预测方法，其特征在于，所述通过预置仿真工具和高斯扩散模型对所述污染物排放量、所述烟囱高度信息、所述风速信息、所述风向值、所述侧向扩散系数和所述竖向扩散系数进行仿真，得到污染物的预测扩散仿真图和污染物浓度，包括：
通过预置仿真工具和所述预置距离初始化污染源在x轴和y轴上的扩散范围，所述x轴正向与所述风向值一致；
基于高斯扩散模型对所述污染物排放量Q、所述烟囱高度信息H、所述风速信息
Figure FDA0002404311380000021
所述侧向扩散系数σy、所述竖向扩散系数σz、所述污染源在所述x轴和所述y轴上的扩散范围进行仿真，得到污染物的预测扩散仿真图和污染物浓度，所述高斯扩散模型为：
Figure FDA0002404311380000022
其中，c(x,y,z,H)用于指示坐标为所述下风向x米、横向y米，地面上方z米处扩散的污染物浓度，单位为mg/m3或g/m3。
6.根据权利要求5所述的污染物的扩散预测方法，其特征在于，所述采集当前风速和当前风向，并根据所述污染物浓度、所述当前风速和所述当前风向确定所述污染物在所述预测扩散仿真图中扩散的开始时刻，包括：
根据所述污染物浓度、所述单位时长内的污染物排放量、所述侧向扩散系数、所述竖向扩散系数以及所述烟囱高度信息代入预置公式确定理论风速，所述预置公式为：
Figure FDA0002404311380000031
通过预置爬虫任务从预置天气信息网页中采集当前风速和当前风向；
当检测到所述当前风向与所述风向值相同时，确定所述当前风速大于所述理论风速的时刻为所述污染物在所述预测扩散仿真图中扩散的开始时刻。
7.根据权利要求2所述的污染物的扩散预测方法，其特征在于，所述接收对目标监测区域在单位时长内采集的污染物排放量，并将所述污染物排放量设置为Q，包括：
接收对目标监测区域在预置时长h内采集的污染物总排放量Qn；
对所述h和所述Qn按照污染物排放量公式进行计算，得到在单位时长内的污染物排放量Q，所述污染物排放量公式为
Figure FDA0002404311380000032
单位为mg/s或g/s。
8.一种污染物的扩散预测装置，其特征在于，所述污染物的扩散预测装置包括：
获取单元，用于获取目标监测区域的经纬度信息、烟囱高度信息以及在单位时长内的污染物排放量；
第一计算单元，用于根据所述经纬度信息计算在预测时段内所述目标监测区域的风速信息和风向值；
第二计算单元，用于获取大气稳定度值，并根据所述大气稳定度值和预置距离计算侧向扩散系数和竖向扩散系数；
仿真单元，用于通过预置仿真工具和高斯扩散模型对所述污染物排放量、所述烟囱高度信息、所述风速信息、所述风向值、所述侧向扩散系数和所述竖向扩散系数进行仿真，得到污染物的预测扩散仿真图和污染物浓度；
确定单元，用于采集当前风速和当前风向，并根据所述污染物浓度、所述当前风速和所述当前风向确定所述污染物在所述预测扩散仿真图中扩散的开始时刻；
预警单元，当检测到所述扩散的开始时刻的污染物浓度大于预置阈值时，用于发送预警信息。
9.一种污染物的扩散预测设备，其特征在于，所述污染物的扩散预测设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令，所述存储器和所述至少一个处理器通过线路互连；
所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述污染物的扩散预测设备执行如权利要求1-7中任意一项所述的污染物的扩散预测方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任意一项所述的污染物的扩散预测方法。
CN202010156689.2A 2020-03-09 2020-03-09 污染物的扩散预测方法、装置、设备及存储介质 Pending CN111461405A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010156689.2A CN111461405A (zh) 2020-03-09 2020-03-09 污染物的扩散预测方法、装置、设备及存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010156689.2A CN111461405A (zh) 2020-03-09 2020-03-09 污染物的扩散预测方法、装置、设备及存储介质

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN111461405A true CN111461405A (zh) 2020-07-28

Family

ID=71685557

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010156689.2A Pending CN111461405A (zh) 2020-03-09 2020-03-09 污染物的扩散预测方法、装置、设备及存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111461405A (zh)

Cited By (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112198280A (zh) * 2020-09-27 2021-01-08 深圳市水务科技有限公司 一种气体污染源监测方法、系统、设备及存储介质
CN112444605A (zh) * 2020-11-24 2021-03-05 深圳中兴网信科技有限公司 大气污染智能化精准溯源方法、系统、设备和存储介质
CN112630386A (zh) * 2020-12-31 2021-04-09 南京信息工程大学 一种污染源条件下单点空气质量的估算方法
CN112749478A (zh) * 2020-12-11 2021-05-04 江苏汇环环保科技有限公司 一种基于高斯扩散模型大气污染溯源扩散分析系统及方法
CN112986072A (zh) * 2021-02-09 2021-06-18 上海英凡环保科技有限公司 污染源臭气在线监测系统及方法
CN112986217A (zh) * 2021-02-09 2021-06-18 上海英凡环保科技有限公司 烟气中多种重金属在线监测系统和在线监测方法
CN113068144A (zh) * 2021-03-30 2021-07-02 上海浦喆信息技术有限公司 一种环境监控物联网系统
CN113655176A (zh) * 2021-08-12 2021-11-16 平安国际智慧城市科技股份有限公司 垃圾焚烧的污染超标检测方法、装置、设备及存储介质
CN113688583A (zh) * 2021-09-07 2021-11-23 北京信息科技大学 污染扩散模拟方法、装置、存储介质及电子设备
CN113837496A (zh) * 2021-11-04 2021-12-24 长春嘉诚信息技术股份有限公司 一种秸秆焚烧对空气质量影响的模型预测方法
CN114088633A (zh) * 2021-11-19 2022-02-25 生态环境部卫星环境应用中心 一种星地协同监测的煤矿区甲烷排放异常识别和核算方法
CN114295778A (zh) * 2021-11-30 2022-04-08 江苏环保产业股份有限公司 一种基于火电厂烟气排放质量评价方法及评价系统
CN114441714A (zh) * 2022-01-28 2022-05-06 生态环境部卫星环境应用中心 基于车载测量系统的电厂碳排放强度监测方法及系统
CN114460232A (zh) * 2022-01-28 2022-05-10 生态环境部卫星环境应用中心 基于车载测量系统的多点源碳氮比监测方法及系统
CN114487300A (zh) * 2022-01-28 2022-05-13 生态环境部卫星环境应用中心 基于车载测量系统的零散点源碳排放强度监测方法及系统
CN115901550A (zh) * 2022-04-01 2023-04-04 淮安市中证安康检测有限公司 一种基于物联网的污染源监测分析系统及方法
TWI808043B (zh) * 2022-11-30 2023-07-01 桓達科技股份有限公司 排煙道品質管理系統以及排放品質預測管理方法
CN116663703A (zh) * 2023-04-12 2023-08-29 广东盈智通科技有限公司 一种大气污染物扩散预测方法以及系统
CN117419769A (zh) * 2023-11-14 2024-01-19 中科迈航信息技术有限公司 一种物联网环保监控系统及方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106446401A (zh) * 2016-09-22 2017-02-22 天津大学 一种基于gis的pm2.5可视化动态扩散仿真系统
CN107436343A (zh) * 2017-07-31 2017-12-05 南京南瑞集团公司 一种模拟计算敏感区域污染物浓度的方法
CN107832562A (zh) * 2017-11-29 2018-03-23 厦门大学 一种大气污染扩散的仿真方法与仿真系统
CN110531030A (zh) * 2019-08-16 2019-12-03 北京慧辰资道资讯股份有限公司 一种基于物联网大数据大气污染物分析的方法及装置

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106446401A (zh) * 2016-09-22 2017-02-22 天津大学 一种基于gis的pm2.5可视化动态扩散仿真系统
CN107436343A (zh) * 2017-07-31 2017-12-05 南京南瑞集团公司 一种模拟计算敏感区域污染物浓度的方法
CN107832562A (zh) * 2017-11-29 2018-03-23 厦门大学 一种大气污染扩散的仿真方法与仿真系统
CN110531030A (zh) * 2019-08-16 2019-12-03 北京慧辰资道资讯股份有限公司 一种基于物联网大数据大气污染物分析的方法及装置

Cited By (27)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112198280A (zh) * 2020-09-27 2021-01-08 深圳市水务科技有限公司 一种气体污染源监测方法、系统、设备及存储介质
CN112444605A (zh) * 2020-11-24 2021-03-05 深圳中兴网信科技有限公司 大气污染智能化精准溯源方法、系统、设备和存储介质
CN112749478A (zh) * 2020-12-11 2021-05-04 江苏汇环环保科技有限公司 一种基于高斯扩散模型大气污染溯源扩散分析系统及方法
CN112749478B (zh) * 2020-12-11 2024-02-09 江苏汇环环保科技有限公司 一种基于高斯扩散模型大气污染溯源扩散分析系统及方法
CN112630386A (zh) * 2020-12-31 2021-04-09 南京信息工程大学 一种污染源条件下单点空气质量的估算方法
CN112986072A (zh) * 2021-02-09 2021-06-18 上海英凡环保科技有限公司 污染源臭气在线监测系统及方法
CN112986217A (zh) * 2021-02-09 2021-06-18 上海英凡环保科技有限公司 烟气中多种重金属在线监测系统和在线监测方法
CN113068144A (zh) * 2021-03-30 2021-07-02 上海浦喆信息技术有限公司 一种环境监控物联网系统
CN113655176A (zh) * 2021-08-12 2021-11-16 平安国际智慧城市科技股份有限公司 垃圾焚烧的污染超标检测方法、装置、设备及存储介质
CN113655176B (zh) * 2021-08-12 2024-03-15 平安国际智慧城市科技股份有限公司 垃圾焚烧的污染超标检测方法、装置、设备及存储介质
CN113688583B (zh) * 2021-09-07 2023-05-23 北京信息科技大学 污染扩散模拟方法、装置、存储介质及电子设备
CN113688583A (zh) * 2021-09-07 2021-11-23 北京信息科技大学 污染扩散模拟方法、装置、存储介质及电子设备
CN113837496B (zh) * 2021-11-04 2024-05-14 长春嘉诚信息技术股份有限公司 一种秸秆焚烧对空气质量影响的模型预测方法
CN113837496A (zh) * 2021-11-04 2021-12-24 长春嘉诚信息技术股份有限公司 一种秸秆焚烧对空气质量影响的模型预测方法
CN114088633A (zh) * 2021-11-19 2022-02-25 生态环境部卫星环境应用中心 一种星地协同监测的煤矿区甲烷排放异常识别和核算方法
CN114295778A (zh) * 2021-11-30 2022-04-08 江苏环保产业股份有限公司 一种基于火电厂烟气排放质量评价方法及评价系统
CN114487300B (zh) * 2022-01-28 2022-12-09 生态环境部卫星环境应用中心 基于车载测量系统的零散点源碳排放强度监测方法及系统
CN114460232B (zh) * 2022-01-28 2023-02-28 生态环境部卫星环境应用中心 基于车载测量系统的多点源碳氮比监测方法及系统
CN114487300A (zh) * 2022-01-28 2022-05-13 生态环境部卫星环境应用中心 基于车载测量系统的零散点源碳排放强度监测方法及系统
CN114460232A (zh) * 2022-01-28 2022-05-10 生态环境部卫星环境应用中心 基于车载测量系统的多点源碳氮比监测方法及系统
CN114441714A (zh) * 2022-01-28 2022-05-06 生态环境部卫星环境应用中心 基于车载测量系统的电厂碳排放强度监测方法及系统
CN115901550A (zh) * 2022-04-01 2023-04-04 淮安市中证安康检测有限公司 一种基于物联网的污染源监测分析系统及方法
CN115901550B (zh) * 2022-04-01 2024-01-09 淮安市中证安康检测有限公司 一种基于物联网的污染源监测分析系统及方法
TWI808043B (zh) * 2022-11-30 2023-07-01 桓達科技股份有限公司 排煙道品質管理系統以及排放品質預測管理方法
CN116663703A (zh) * 2023-04-12 2023-08-29 广东盈智通科技有限公司 一种大气污染物扩散预测方法以及系统
CN117419769A (zh) * 2023-11-14 2024-01-19 中科迈航信息技术有限公司 一种物联网环保监控系统及方法
CN117419769B (zh) * 2023-11-14 2024-06-04 中科迈航信息技术有限公司 一种物联网环保监控系统及方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111461405A (zh) 污染物的扩散预测方法、装置、设备及存储介质
CN111461167A (zh) 基于大数据的污染源定位方法、装置、设备及存储介质
CN105203718A (zh) 一种空气质量监测方法和系统
CN110687255A (zh) 一种空气污染物的溯源方法、装置、设备和存储介质
CN105278596A (zh) 一种大气监测和分析系统
KR101607878B1 (ko) 가상센서와 관측센서를 통합한 대기질 정보 서비스 시스템 및 방법
CN113125635A (zh) 一种大气污染预警方法、装置及可读存储介质
CN207423929U (zh) 新型空气质量智能预测系统
CN114077798B (zh) 估算小尺度区域大气污染物网格浓度的方法
CN104602297B (zh) 基于压缩感知的无线传感器网络监测方法及系统
CN207623771U (zh) 一种燃煤电厂大气污染物扩散监控系统
CN113295212A (zh) 应用多监测点协同作用的滑坡整体稳定性安全预警系统
CN104680021A (zh) 求解污染物后向轨迹的方法及其系统
CN108021115A (zh) 一种燃煤电厂大气污染物扩散监控方法及系统
CN114859321A (zh) 区域大气颗粒物来源比例计算方法、装置、设备、介质
Grigoras et al. Air quality assessment in Craiova urban area
CN112162336A (zh) 基于二维气象要素场的能见度预测方法和装置
CN217739758U (zh) 用于超高建筑物的风载致动参数的物联网智慧监测终端
CN115535854B (zh) 一种智能塔式起重机维护控制系统
CN115535855B (zh) 一种塔式起重机的控制维护方法
CN113688583B (zh) 污染扩散模拟方法、装置、存储介质及电子设备
RU106786U1 (ru) Устройство экологического мониторинга загрязнения атмосферного воздуха
CN114281911B (zh) 一种地理信息与大数据的信息交换平台
Chang et al. Distribution of aerodynamic roughness based on land cover and DEM—a case study in shanghai, China
CN115575923B (zh) 一种地面机器人静止判断方法、系统、装置以及存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination