CN112213444A - 大气污染微监测网络时间切片分析的溯源方法 - Google Patents

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Abstract

大气污染微监测网络时间切片分析的溯源方法，首先将监测区域进行网格化划分，其次利用大气污染监测装置进行大气污染物浓度数据采集，对分布式监测所采集的数据进行预处理，再确定时间切片最小周期，构建大气污染空间插值模型获取监测区域内各网格的不同时间切片的大气污染物浓度，最后进行对比分析，确定污染高值网格，实现污染溯源。本发明的优点是：通过大气污染分布式监测数据建立实现监测区域的大气污染时间切片分析，掌握监测区域大气污染时间变化规律，获取污染高值点位及时间段，并结合污染源排放信息精准定位监测区域污染源头，具有准确性高、实用性强的优点。

Description

大气污染微监测网络时间切片分析的溯源方法
技术领域
本发明涉及环保技术领域，具体涉及一种大气污染微监测网络时间切片分析的溯源方法。
背景技术
随着我国城市化进程不断加快，大气污染问题日益严重，大气污染物主要包括一氧化碳(CO)、二氧化硫(SO2)、氮氧化物(NOx)、臭氧(O3)等气体和PM2.5、PM10等固体颗粒物，这些污染物浓度升高会对人类的身体健康造成严重的危害。因此有必要实现对区域内大气污染物浓度变化的监测和污染源头的追溯。
目前国家虽然建立环境监测网络，在各城市内分布数个固定监测站点，但由于城市土地面积之大，城市内大气污染排放源众多，固定监测站点分布的稀疏性难以表征监测区域的大气污染浓度变化情况。为解决固定监测站点的局限性，将移动监测和固定监测相结合，构建分布式微监测网络，实现对监测区域大气污染物浓度数据的采集，而移动监测数据采集时间持续较久，监测数据之间存在时间上的滞后性和空间上的差异，并且大气污染物浓度受到地形、气象、排放源等多因素的影响，在不同时间段内气象、大气污染排放源等因素的变化会导致监测区域内的大气污染物浓度发生较大的改变，由于城市区域内污染源排放众多，传统方法难以精准定位污染源，因此有必要研究大气污染微监测网络时间切片分析的溯源方法，掌握监测区域大气污染时间变化规律，获取污染高值点位及时间段，并结合污染源排放信息精准定位监测区域污染源头。
发明内容
本发明要克服现有技术的上述缺点，提供大气污染微监测网络时间切片分析的溯源方法。
大气污染微监测网络时间切片分析的溯源方法，首先将监测区域进行网格化划分，其次利用大气污染监测装置进行大气污染物浓度数据采集，对分布式监测所采集的数据进行预处理，再确定时间切片最小周期，构建大气污染空间插值模型获取监测区域内各网格的不同时间切片的大气污染物浓度，最后进行对比分析，确定污染高值网格，实现污染溯源。具体步骤如下：
(1)监测区域网格化划分；
将监测区域进行高精度网格化划分，获取M行N列个网格，以各网格中心经纬度坐标的大气污染物浓度表征为该网格的大气污染情况，以(Xgps-m,n,Ygps-m,n)表示第m行第n列的子网格的中心经纬度坐标。(2)移动监测数据采集及数据预处理；
通过大气污染监测装置周期性采集监测区域内大气污染浓度原始数据样本，将大气污染移动监测装置固定于移动载体上，获得的样本的数据格式为(ti,xGPS-i,yGPS-i,ρ(xi,yi))(i＝1,2,…,K)，式中t为大气污染物浓度数据采集时间，K为样本总数，xGPS-i为经度，yGPS-i为纬度，ρ(xi,yi)为某种大气污染物浓度，将原始数据进行预处理，剔除异常值并将xGPS-i和yGPS-i投影转换至平面坐标xi和yi，预处理后获得监测数据样本为(ti,xi,yi,ρ(xi,yi))(i＝1,2,…,K)，此外将监测区域各网格的中心经纬度坐标转换为平面坐标(Xm,n,Ym,n),m＝1,2,…,M；n＝1,2,…,N。
(3)时间切片最小周期确定；
以移动监测数据采集点位分布均匀、较为全面地覆盖监测区域的原则确定时间切片最小周期Tslice，设监测数据采集持续时间为Ttotal，按式(1)以时间切片最小周期Tslice为最小刻度将整个监测时间划分，获取L个监测子周期(若无法整除，子周期数量L向上取整)，提取第l(l＝1,2,…,L)个子周期内的分布式监测数据，建立大气污染空间插值模型获取该子周期内监测区域的大气污染空间分布情况。
Figure BDA0002654531300000031
(4)大气污染空间插值模型建模；
提取第l个子周期的大气污染监测数据作为已知点位数据，建立大气污染空间插值模型对各子网格的中心坐标进行插值，以获取第l个子周期内各网格的大气污染物浓度数据：
Figure BDA0002654531300000032
式中ρ(x,y)l为第l个子周期内待插值点(x,y)处的大气污染物浓度；p为分布式监测采集样本点的个数；ρ(xi,yi)l为第l个子周期内点(xi,yi)处大气污染物浓度实测值；ωi为插值计算过程中各个样本点的时空权重。
时空权重基于相似相近原理确定。考虑到移动监测所采集的样本数据存在时间上的滞后性和空间上的差异，某时刻待插值点的浓度会与其他已知监测点的距离和监测数据采集时间差存在相关性，当距离越小，则已知监测点对待插值点的空间影响权重越大；当时间差越短时，则已知监测点对待插值点的时间影响权重越大。为较为准确地表征区域内各子周期的大气污染分布情况，选取各子周期的中心时间Tl作为待插值时间点。因此时空权重包含两部分：时间权重ωm和空间权重ωd，关系式如下：
Figure BDA0002654531300000041
式中
Figure BDA0002654531300000042
为第i个监测点浓度的时间权重；
Figure BDA0002654531300000043
为第i个监测点浓度的空间权重；a为时间权重系数；b为空间权重系数。
空间权重ωd由已知点与待插值点之间的欧式距离大小确定，距离越大，其权重越低，关系式如下：
Figure BDA0002654531300000044
式中x和y为待插值点的平面坐标。
时间权重ωm由第l个子周期内各观测点的采样时间和Tl的时间差确定，统一量纲计算各个观测点的时间差，并进行归一化处理：
t′i＝|ti-Tl| (5)
Figure BDA0002654531300000045
式中t′max为时间差的最大值，t′min为时间差的最小值；t″i为归一化后各个观测点的时间差。由此确定时间权重ωm的关系式：
Figure BDA0002654531300000046
(5)确定空间插值模型；
采用遗传算法确定时间权重系数a和时间权重影响参数λ。将寻优后的时间权重系数a和时间权重影响参数λ带入式(2)即可确定大气污染空间插值模型，并计算获得第l个子周期内的各网格大气污染物浓度。
Figure BDA0002654531300000051
(6)时间切片分析；
重复步骤(4)和步骤(5)，计算获取各子周期的各网格大气污染物浓度序列{ρ(Xm,n,Ym,n)}，对各网格的不同时间切片的大气污染物浓度序列进行Mann-Kendall检验，判断各网格大气污染物浓度变化趋势，并定位存在增长趋势的网格。
本发明的优点是：通过大气污染分布式监测数据建立实现监测区域的大气污染时间切片分析，掌握监测区域大气污染时间变化规律，获取污染高值点位及时间段，并结合污染源排放信息精准定位监测区域污染源头，具有准确性高、实用性强的优点。
附图说明
图1是本发明的方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图进一步说明本发明的技术方案。
大气污染微监测网络时间切片分析的溯源方法,具体步骤如下：
(1)监测区域网格化划分；
将监测区域进行高精度网格化划分，获取M行N列个网格，以各网格中心经纬度坐标的大气污染物浓度表征为该网格的大气污染情况，以(Xgps-m,n,Ygps-m,n)表示第m行第n列的子网格的中心经纬度坐标。(2)移动监测数据采集及数据预处理；
通过大气污染监测装置周期性采集监测区域内大气污染浓度原始数据样本，将大气污染移动监测装置固定于移动载体上，获得的样本的数据格式为(ti,xGPS-i,yGPS-i,ρ(xi,yi))(i＝1,2,…,K)，式中t为大气污染物浓度数据采集时间，K为样本总数，xGPS-i为经度，yGPS-i为纬度，ρ(xi,yi)为某种大气污染物浓度，将原始数据进行预处理，剔除异常值并将xGPS-i和yGPS-i投影转换至平面坐标xi和yi，预处理后获得监测数据样本为(ti,xi,yi,ρ(xi,yi))(i＝1,2,…,K)，此外将监测区域各网格的中心经纬度坐标转换为平面坐标(Xm,n,Ym,n),m＝1,2,…,M；n＝1,2,…,N。
(3)时间切片最小周期确定；
以移动监测数据采集点位分布均匀、较为全面地覆盖监测区域的原则确定时间切片最小周期Tslice，设监测数据采集持续时间为Ttotal，按式(1)以时间切片最小周期Tslice为最小刻度将整个监测时间划分，获取L个监测子周期(若无法整除，子周期数量L向上取整)，提取第l(l＝1,2,…,L)个子周期内的分布式监测数据，建立大气污染空间插值模型获取该子周期内监测区域的大气污染空间分布情况。
Figure BDA0002654531300000061
(4)大气污染空间插值模型建模；
提取第l个子周期的大气污染监测数据作为已知点位数据，建立大气污染空间插值模型对各子网格的中心坐标进行插值，以获取第l个子周期内各网格的大气污染物浓度数据：
Figure BDA0002654531300000071
式中ρ(x,y)l为第l个子周期内待插值点(x,y)处的大气污染物浓度；p为分布式监测采集样本点的个数；ρ(xi,yi)l为第l个子周期内点(xi,yi)处大气污染物浓度实测值；ωi为插值计算过程中各个样本点的时空权重。
时空权重基于相似相近原理确定。考虑到移动监测所采集的样本数据存在时间上的滞后性和空间上的差异，某时刻待插值点的浓度会与其他已知监测点的距离和监测数据采集时间差存在相关性，当距离越小，则已知监测点对待插值点的空间影响权重越大；当时间差越短时，则已知监测点对待插值点的时间影响权重越大。为较为准确地表征区域内各子周期的大气污染分布情况，选取各子周期的中心时间Tl作为待插值时间点。因此时空权重包含两部分：时间权重ωm和空间权重ωd，关系式如下：
Figure BDA0002654531300000072
式中
Figure BDA0002654531300000073
为第i个监测点浓度的时间权重；
Figure BDA0002654531300000074
为第i个监测点浓度的空间权重；a为时间权重系数；b为空间权重系数。
空间权重ωd由已知点与待插值点之间的欧式距离大小确定，距离越大，其权重越低，关系式如下：
Figure BDA0002654531300000075
式中x和y为待插值点的平面坐标。
时间权重ωm由第l个子周期内各观测点的采样时间和Tl的时间差确定，统一量纲计算各个观测点的时间差，并进行归一化处理：
t′i＝|ti-Tl| (5)
Figure BDA0002654531300000081
式中t′max为时间差的最大值，t′min为时间差的最小值；t″i为归一化后各个观测点的时间差。由此确定时间权重ωm的关系式：
Figure BDA0002654531300000082
(5)确定空间插值模型；
采用遗传算法确定时间权重系数a和时间权重影响参数λ。将寻优后的时间权重系数a和时间权重影响参数λ带入式(2)即可确定大气污染空间插值模型，并计算获得第l个子周期内的各网格大气污染物浓度。
Figure BDA0002654531300000083
(6)时间切片分析；
重复步骤(4)和步骤(5)，计算获取各子周期的各网格大气污染物浓度序列{ρ(Xm,n,Ym,n)}，对各网格的不同时间切片的大气污染物浓度序列进行Mann-Kendall检验，判断各网格大气污染物浓度变化趋势，并定位存在增长趋势的网格。

Claims (1)

1.大气污染微监测网络时间切片分析的溯源方法，具体步骤如下：
(1)监测区域网格化划分；
将监测区域进行高精度网格化划分，获取M行N列个网格，以各网格中心经纬度坐标的大气污染物浓度表征为该网格的大气污染情况，以(Xgps-m,n,Ygps-m,n)表示第m行第n列的子网格的中心经纬度坐标；
(2)移动监测数据采集及数据预处理；
通过大气污染监测装置周期性采集监测区域内大气污染浓度原始数据样本，将大气污染移动监测装置固定于移动载体上，获得的样本的数据格式为(ti,xGPS-i,yGPS-i,ρ(xi,yi))(i＝1,2,…,K)，式中t为大气污染物浓度数据采集时间，K为样本总数，xGPS-i为经度，yGPS-i为纬度，ρ(xi,yi)为某种大气污染物浓度，将原始数据进行预处理，剔除异常值并将xGPS-i和yGPS-i投影转换至平面坐标xi和yi，预处理后获得监测数据样本为(ti,xi,yi,ρ(xi,yi))(i＝1,2,…,K)，此外将监测区域各网格的中心经纬度坐标转换为平面坐标(Xm,n,Ym,n),m＝1,2,…,M；n＝1,2,…,N；
(3)时间切片最小周期确定；
以移动监测数据采集点位分布均匀、较为全面地覆盖监测区域的原则确定时间切片最小周期Tslice，设监测数据采集持续时间为Ttotal，按式(1)以时间切片最小周期Tslice为最小刻度将整个监测时间划分，获取L个监测子周期(若无法整除，子周期数量L向上取整)，提取第l(l＝1,2,…,L)个子周期内的分布式监测数据，建立大气污染空间插值模型获取该子周期内监测区域的大气污染空间分布情况；
Figure FDA0002654531290000011
(4)大气污染空间插值模型建模；
提取第l个子周期的大气污染监测数据作为已知点位数据，建立大气污染空间插值模型对各子网格的中心坐标进行插值，以获取第l个子周期内各网格的大气污染物浓度数据：
Figure FDA0002654531290000021
式中ρ(x,y)l为第l个子周期内待插值点(x,y)处的大气污染物浓度；p为分布式监测采集样本点的个数；ρ(xi,yi)l为第l个子周期内点(xi,yi)处大气污染物浓度实测值；ωi为插值计算过程中各个样本点的时空权重；
时空权重基于相似相近原理确定；考虑到移动监测所采集的样本数据存在时间上的滞后性和空间上的差异，某时刻待插值点的浓度会与其他已知监测点的距离和监测数据采集时间差存在相关性，当距离越小，则已知监测点对待插值点的空间影响权重越大；当时间差越短时，则已知监测点对待插值点的时间影响权重越大；为较为准确地表征区域内各子周期的大气污染分布情况，选取各子周期的中心时间Tl作为待插值时间点；因此时空权重包含两部分：时间权重ωm和空间权重ωd，关系式如下：
Figure FDA0002654531290000022
式中
Figure FDA0002654531290000023
为第i个监测点浓度的时间权重；
Figure FDA0002654531290000024
为第i个监测点浓度的空间权重；a为时间权重系数；b为空间权重系数；
空间权重ωd由已知点与待插值点之间的欧式距离大小确定，距离越大，其权重越低，关系式如下：
Figure FDA0002654531290000031
式中x和y为待插值点的平面坐标；
时间权重ωm由第l个子周期内各观测点的采样时间和Tl的时间差确定，统一量纲计算各个观测点的时间差，并进行归一化处理：
t′i＝|ti-Tl| (5)
Figure FDA0002654531290000032
式中t′max为时间差的最大值，t′min为时间差的最小值；t″i为归一化后各个观测点的时间差；由此确定时间权重ωm的关系式：
Figure FDA0002654531290000033
(5)确定空间插值模型；
采用遗传算法确定时间权重系数a和时间权重影响参数λ；将寻优后的时间权重系数a和时间权重影响参数λ带入式(2)即可确定大气污染空间插值模型，并计算获得第l个子周期内的各网格大气污染物浓度；
Figure FDA0002654531290000034
(6)时间切片分析；
重复步骤(4)和步骤(5)，计算获取各子周期的各网格大气污染物浓度序列{ρ(Xm,n,Ym,n)}，对各网格的不同时间切片的大气污染物浓度序列进行Mann-Kendall检验，判断各网格大气污染物浓度变化趋势，并定位存在增长趋势的网格。
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