CN113330283B - 大气污染检测设备数据可信度评价及校准方法 - Google Patents

大气污染检测设备数据可信度评价及校准方法 Download PDF

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Abstract

本发明引入可信度权重因子用于评价环境传感器数据，对其可信度进行评价，评价之后再进行校准。可信度权重因子与基准站点和被校准站或者地理位置中心距离、基准站点地理位置、其他站点对基准站点的评价情况、基准站点稳定性和其他影响因素影响。使得城市污染监测数据更可靠，并且也使得监测站点的校准更加准确。

Description

大气污染检测设备数据可信度评价及校准方法
技术领域
本发明涉及一种大气污染检测设备数据可信度评价及校准方法，属于环境监测领域。
背景技术
环境监测中大气污染物监测指标为大气中的二氧化硫、氮氧化物、臭氧、一氧化碳、PM1(空气动力学粒径小于1微米的粒子)、PM2.5(空气动力学粒径小于2.5微米的粒子)、PM10(空气动力学粒径小于10微米的粒子)、PM100(空气动力学粒径小于100微米的粒子)和VOCs(挥发性有机物)或TVOC(总挥发性有机物)。大气环境监测系统可以对监测的数据进行收集和处理，并及时准确地反映区域环境空气质量状况及变化规律。
现在的大气环境监测设备主要有固定式监测站和移动式监测设备。目前的固定式监测站主要分为大型固定监测站点和小型站点。移动式监测设备主要有专用大气环境监测车、无人机以及手持设备等。上述小型监测站点、手持设备都用到了空气质量传感器来测量大气中的污染物。小型传感器具有低成本、小型化和在线监测的特点，可以大规模使用。空气质量传感器本身会由于各种原因造成测得值与真实值不一致而存在误差。与大型精密仪器或者手工监测方式相比，空气质量传感器还有精确度更低、稳定性差、误差大、需要经常校准的特点。
激光散射法的大气污染颗粒物传感器，因为低成本和便携性，有着宽广的市场前景。然而采用散射法的便携式分析装置就会存在测量一致性差、噪声大、测量精度低等缺点，核心器件容易受到各种环境因素影响而波动，容易引起误判。
当传感器数据突然大幅变化时，如果监测仪器能够智能判断出变化原因是传感器故障还是突发污染，将会极大提高数据可靠性，对于保证环保监测数据质量具有重要价值。当设备不准确时，可以自动校准，提高监测的准确度，可以大幅提高数据的在线率，对于治霾工作所需的连续监测具有重要价值。同时又可以节省设备维护保养方面的人力物力，减少社会资源浪费。
在大气环境监测领域，高精度的监测设备造价高昂、设备庞大。目前对于城市或者较大区域尺度的大气环境监测而言，由国家布设的国控站点就属于这样的高精度的站点，但其数量较少、覆盖范围有限、站点地理位置受限，而且国控站的运行受设备情况、维护条件的影响较大，数据输出不稳定。目前国家公布的城市或者较大区域的环境数据就是根据这些国控站点的监测数据的平均值或者经过简单运算得到。但是这些国控站点监测的大气环境数据不能代表整个城市或区域的大气环境数据。
仪器设备保持良好状态是获取准确、可靠监测数据的必备条件，仪器设备的校准是获得可靠准确数据的关键。目前时常以国控站或者超级站的数据作为校准的基准数据。
使用国控站点的数据为基准数据，用于校准微型监测站或者移动监测站的技术为目前企业采取的普遍方式。但是仅由数量较少的国控站作为基准不能代表城市或者区域的准确值，进一步的使用这些国控站点的数据平均或者简单运算后用于校准其他微型监测站或者移动监测站更加不可靠，这些微型监测站点或者移动监测站点设备经过国控站点数据校准后可能会更加不准确，使得微型监测站点或者移动监测站点的结果偏低或者过高。国控站运行并不稳定，由于设备可靠性、运维情况、电力供应等原因会导致国控站不能输出正常数据。
发明内容
在先申请
PCT/IB2019/051243
PCT/IB2019/051244
术语解释
α数据集：基准站的(国控站、市控站、单独设置的校准站)的监测数据；α1表示基准站在T＝1时刻的数据或者数据组；A1表示一个国控站在T＝1时刻的数据。
β数据集：固定式监测站的监测数据，β1表示固定大气网格化微站在T＝1时刻的数据或监测数据组；B1表示固定大气网格化微站在T＝1时刻的数据。
γ数据集：移动式监测站的监测数据，γ1表示固定大气网格化微站在T＝1时刻的数据或监测数据组；Y1表示固定大气网格化微站在T＝1时刻的数据。
固定监测站：具备大气环境监测能力的站点，可以是国控站、校准站、网格化微站。
移动监测站：搭载大气环境监测设备，并具备移动能力的监测站点。可以是搭载了微型监测设备的社会车辆，也可以是专业的大气环境监测车辆。
对比系数：表示变量之间线性相关程度的量，一般用字母η表示。
校准系数：校准系数在本发明中指在用于校准、修正传感器的数据集偏差的修正系数。
光散射法测量颗粒物易受环境因素影响测量精度，如湿度等因素。目前也出现了多种提高传感器精度的方式。
目前的监测站校准方式主要采用定期人工维护，工作人员到现场对设备进行清理维护，并携带标准设备和标气，对传感器进行现场的手工校准。或者简单对监测设备进行系数修正。这些校准方式不同程度的存在依然不精确、校准复杂和成本高的问题
针对上述不足，本发明提供了大气污染监测设备数据可信度评价及校准方法，引入可信度权重因子，对其可信度进行评价，评价之后再进行校准。可信度权重因子与基准站点和被校准站或者地理位置中心距离、基准站点地理位置、其他站点对基准站点的评价情况、基准站点稳定性和其他影响因素影响。使得城市污染监测数据更可靠，并且也使得监测站点的校准更加准确。同时传感器间采用多数据相互校准比对的方式，实现数据偏差互补，相互校验，提高传感器的可靠性、一致性、精度以及寿命。
对监测站点的监测数据，引入可信度权重因子，对其可信度进行评价，评价之后再进行校准。可信度权重因子与基准站点和被校准站或者地理位置中心距离、基准站点地理位置、其他站点对基准站点的评价情况、基准站点稳定性和其他影响因素影响。可信度权重因子与距离因子、地理位置因子、其他站点评价因子、稳定性因子正相关。
Fc∝fd，Fc∝fl，Fc∝fe，Fc∝fs
可信度权重因子计算方法：
Fc＝f(fd，fl，fe，fs)
一种可信度权重因子计算公式为：
Fc＝fd×fl×fe×fs
可信度权重因子：Fc(factor credibility)
距离因子：fd(factor distance)
地理位置因子：fl(factor location)
其他站点评价因子：fe(factor evaluated)
稳定性因子：fs(factor stability)
计算出基准站的可信度之后，可以利用可信度对基准站的数据进行调整后用于对其他监测站的校准计算；或者将基准站的可信度进行排名或设置范围，排名后排除可信度较低的基准站数据或者排除低于一定可信度的基准站，然后利用筛选过后的基准站数据，对其他监测站进行校准计算。
距离因子
一个监测站点所监测到的数据的可信度随被监测区域距离该监测站点的距离增大而有效性降低，对于高精度站点的监测数据同样如此。在对一定区域的大气质量进行评价时，考虑该空间范围内多个站点的数据融合结果。本发明提出一种描述监测站点有效区域的评估，方法内包含若干权重因子用来表示在城市中某一区域进行真实监测时该数据站点所收集数据的空间影响权重，进而描述该站点数据影响范围或数据有效范围。
在校准过程中还可以考虑基准站与被校准站之间的距离因素，引入距离因子。其中距离因子fd用于考量被监测点与该监测站之间的距离因素所产生的对监测数据可靠性的影响。距离因子可以由某一区域内监测站点所获取数据占据该区域的权重由该区域几何中心点到各个监测点的距离的反比归一化得到；距离因子另一种体现方式是，某一特定位置的污染数据由相近的数个监测站点的监测数据组成，这些监测数据对特定位置的污染数据可以有不同的权重，该权重由该特定位置到各个监测点的距离的反比归一化得到，该权重就是距离因子。
在fd计算中，d表示该区域几何中心点到该区域内各个站点之间的距离或该特定位置到各个监测点的距离，该距离的设定值用A表示。在设定距离A以内，距离因子为1；超过设定距离A后，距离越远则该监测站点数据所占据的权重越小，距离越近则该监测站点数据所占据的权重越大。距离因子计算公式为：
Figure GDA0004073185870000041
d表示该区域几何中心点到该区域内各个站点之间的距离或该特定位置到各个监测点的距离。
参数κ是距离权重参数，一般情况下κ＝A。
地理位置因子
在实际监测过程中，监测站点周边可能会存在污染源因素并会对监测结果产生影响，所以需要对这样的站点赋予其地理位置影响评价因子。因子与污染源的距离以及污染物排放等因素有关。所以在fl计算的过程中会涉及到评估该监测站点周围污染源污染程度的因子fle，评估该监测站点与周边污染源距离的因子fld(详见地理位置污染程度因子与地理位置污染距离因子关系表，关系表内的设定值还可以根据实际污染情况调整)，评估该监测站点周边污染源其他影响因素的因子flo(详见污染源其他影响因素表)。
地理位置因子计算方法：
fl＝g(fle，fld，flo)
一种地理位置因子计算公式：
fl＝fle×fld×flo
地理位置污染程度因子：fle(factor location emission)
地理位置污染距离因子：fld(factor location distance)
地理位置其他因素因子：flo(factor location other)
在不考虑其他因素因子情况下，地理位置污染程度因子与地理位置污染距离因子关系表如下：
Figure GDA0004073185870000051
地理位置因素中还需要考虑的其他因素因子：
Figure GDA0004073185870000052
楼宇遮挡：基准站周边一定范围内有大型楼宇建筑遮挡的，因素因子越小。
周边环境存在森林公园等可影响颗粒污染物扩散的场所：基准站周边一定范围内有森林、公园等可能影响污染物扩散的场所，可以降低污染物浓度的设施等情况，影响因素应当适当减小。
长期影响风向：基准站位于长期固定风向地区，可能导致固定站不能代表测定地区空气质量，因素因子应当适当减小。
周边污染源排放污染物不为监测站监测的主要污染物：监测站周边有污染源，但是污染源排放物质不是监测站首要监测的污染物。
其他站点评价因子
在长期的监测过程中国控站所监测得到数据也会受设备老化等因素影响而导致产生的可靠性发生变化，因此需要利用附近其他站点(国控站、固定微站、车辆)的数据对这一点的国控站进行评价，评价其准确性，并赋予权重。
对单个国控站来说，无法确定某一时刻该站点产生数据的可靠性，只可以排除极端异常情况，当该站点与周围其他同等级别站点数据变化趋势产生较大差异时，一个原因可能是附近有污染源，另一个原因可能是该站点监测设备出现异常。此时，需要用该站点附近的密集布设的其他设备来验证该站点数据属于前一种情况还是后一种情况。如果其附近的其他设备如固定微站或移动监测站与该站点有相近的数据变化趋势，则该站点数据是可信的，相反则该站点数据可信度下降。因此，需要设置其他站点评价因子fe来针对这一影响因素对监测站数据赋予权重。
其他站点评价因子计算公式：
Figure GDA0004073185870000061
具体方法为：取监测站点周边一定距离范围内的，可以是10公里范围内的若干监测站点数据，对其进行平均。并将平均值
Figure GDA0004073185870000064
与该监测站点监测值M进行如下运算得到比值ε，则ε的大小即可表示附近的其他设备如固定微站或移动监测站与该站点所得到数据是否有相近的数据变化趋势，从而根据ε以及上述fe(ε)关系式可得到该站点针对此影响因素的权重。
Figure GDA0004073185870000062
公式中
Figure GDA0004073185870000063
代表该监测站点周边10公里范围内的若干监测站点数据的平均值，什么平均值。
公式中M代表该监测站点监测值。
稳定性因子
当前国控站点运行有两种主要的极端情况，一是站点数据出现明显异常，如PM10的数据小于PM2.5的数据，此时该站点PM10数据会被人工核查筛除；二是设备由于断电或刚上电无数据上传；除上述两种情况外还会有网络异常等其他原因导致数据异常。上述极端情况出现时，无论是运维原因还是设备故障都会体现出该设备在该段时间内可靠性在下降，可以设定一个可靠性因子，一段时间内的出现异常的累计次数来表示，比如每个月统计一次，初始值为1，每出现一次异常可靠性因子下降0.1。在进行校准时，可根据国控站的可靠性权重决定该国控站是否参与校准。
稳定性因子计算公式：
Figure GDA0004073185870000071
n为站点一定时间内数据出现异常的情况次数，异常情况及判定如下。一段时间可以是1个月、1周、1天等其他时间周期。
异常情况 判定
停电导致无数据输出 无输出超过1小时
维护原因导致的无数据输出 无输出超过1小时
网络故障导致数据异常 无输出超过30分钟，
数据异常：PM<sub>2.5</sub>数据大于PM<sub>10</sub>数据 数据异常时间超过1小时
判断可信度权重因子方法
利用引入的可信度权重因子，对其站点或者数据的可信度进行评价，评价方式可以为对可信度权重因子直接排名的方式，还可以通过阈值限定的方式。
直接排名的方式为将可信度权重因子进行从大到小进行排列，可信度权重因子越接近1，排名越靠前，站点或者数据越可信。选取排名前10％、20％或者排名前一定比例的可信度权重因子，或者排除排名后10％、20％或者排名后一定比例的可信度权重因子，选取出的或者筛选后剩下的可信度权重因子所对应的站点或者数据可以用于校准计算，是有效数据。
阈值限定的方式为设定一定阈值(阈值可以是0.1、0.2、0.3、0.4、0.5、0.6、0.7、0.8、0.9等)，选取超过这一阈值的可信度权重因子，或者排除低于这一阈值的可信度权重因子，选取出的或者筛选后剩下的可信度权重因子所对应的站点或者数据可以用于校准计算，是有效数据。
校准计算方式
对比系数计算公式：
Figure GDA0004073185870000081
或
Figure GDA0004073185870000082
基准站修正计算公式：
yc＝Fc×y
应用归一化法基准站修正计算公式修正基准站数据，归一化计算公式：
Figure GDA0004073185870000083
校准公式：
Figure GDA0004073185870000084
yc为经过修正后或筛选后的基准数据
y为基准数据，基准数据可以是未经处理的数据，也可以是修正后或筛选后的基准数据(yc)
x为被校准数据
x’为校准后数据
η为对比系数
ηc为修正后对比系数
c为校准系数，c可以是η、ηc或者经过其他数学运算的对比系数。
在仅有一个达到标准的基准站的情况下，基准数据的修正计算方式如下：
yc＝y-Fc×(x-y)
稳定系数λ的获得方法：
A)稳定系数λ为设定区间内的基准站数据数量占总基准站数据数量的比值。若λ大于设定百分比(设定百分比可以是80％、90％等其他百分比)，则认为该基准站数据集稳定，λ越高代表数据集越稳定。
设定区间为设定T时间范围内的给予基准数据的范围，设定区间的数学表示为(Y-u×Y，Y+u×Y)，Y可以由T时间范围内基准站数据的平均值、中位数、众数等统计方法得来，u为区间系数。
Figure GDA0004073185870000091
B)稳定系数还可以与设定区间为设定T时间范围内的基准数据的方差有关
如果设定T时间范围内的基准数据方差＞方差设定值B，则不落入设定区间。
如果设定T时间范围内的基准数据方差＜方差设定值B，则落入设定区间。
C)稳定系数还可以与设定区间为设定T时间范围内的基准数据的标准差有关
如果设定T时间范围内的基准数据方差＞标准差设定E，则不落入设定区间。
如果设定T时间范围内的基准数据方差＜标准差设定E，则落入设定区间。
对于移动监测来说，用来作为校准及准时，需要其具备足够的可信度。
当移动监测站采用冗余多传感器设计时，移动监测站的可信度会得到大幅提高。
以单个基准站的区域数据为基准对移动监测站进行多次校准的步骤为：
1)判断可信度权重因子，应用判断可信度权重因子方法，使用被选取的可信度权重因子所对应的基准站的监测数据作为校准依据，或者使用筛选后剩下的可信度权重因子所对应的基准站的监测数据作为校准依据；或者评价所述基准站的可信度权重因子，若基准站的可信度权重因子小于设定值，则该基准站的监测数据无效，不作为校准的依据。
2)选取符合标准的基准站作为基准，一台移动监测设备可能会多次经过同一个基准站。这一台设备每经过一次这个基准站，则进行一次对比，得到该次对比的η值。
3)在记录到设定数量的η值后(设定数量可以是10个，50个，100个等)，将记录得到的所有η值进行统计计算，如平均、正态分布取值、逼近、PID等数学方法。最终得到统计计算后的平均值
Figure GDA0004073185870000092
4)利用最终得到的平均值
Figure GDA0004073185870000093
和校准计算方式中的公式再对该台移动监测设备进行校准。
以多个基准站的区域数据为基准对移动监测站进行多次校准的步骤为：
1)判断可信度权重因子，应用判断可信度权重因子方法，使用被选取的可信度权重因子所对应的基准站的监测数据作为校准依据，或者使用筛选后剩下的可信度权重因子所对应的基准站的监测数据作为校准依据；或者评价所述基准站的可信度权重因子，若基准站的可信度权重因子小于设定值，则该基准站的监测数据无效，不作为校准的依据。
2)在实际监测与校准过程中，一台移动监测设备可能会多次经过由多个基准站覆盖的区域。这一台设备每经过这一区域，则与该区域内经过时刻的平均基准数据进行一次对比，得到对应η值。区域的基准值可以采用归一化计算方法得出。
3)在记录设定数量的η值后，将记录得到的所有η值进行统计计算，如平均、正态分布取值、逼近、PID等数学方法。最终得到统计计算后的平均值
Figure GDA0004073185870000101
4)利用最终得到的平均值
Figure GDA0004073185870000105
和校准计算方式中的公式再对该台移动监测设备进行校准。
以单个基准站的区域数据为基准对其他固定站点进行校准的步骤为。
1)判断可信度权重因子，应用判断可信度权重因子方法，使用被选取的可信度权重因子所对应的基准站的监测数据作为校准依据，或者使用筛选后剩下的可信度权重因子所对应的基准站的监测数据作为校准依据；或者评价所述基准站的可信度权重因子，若基准站的可信度权重因子小于设定值，则该基准站的监测数据无效，不作为校准的依据。
2)以符合标准的基准站作为基准，每间隔一段时间，以基准站数据为基准和待校准固定站进行一次对比，得到对应η值。
3)在记录数量的η值后，将记录得到的所有η值进行统计计算，如平均、正态分布取值、逼近、PID等数学方法。最终得到统计计算后的平均值
Figure GDA0004073185870000102
4)利用最终得到的平均值
Figure GDA0004073185870000106
和校准计算方式中的公式再对待校准固定站进行校准。
以多个基准站的区域数据为基准对其他固定站点进行校准的步骤为。
1)判断可信度权重因子，应用判断可信度权重因子方法，使用被选取的可信度权重因子所对应的基准站的监测数据作为校准依据，或者使用筛选后剩下的可信度权重因子所对应的基准站的监测数据作为校准依据；或者评价所述基准站的可信度权重因子，若基准站的可信度权重因子小于设定值，则该基准站的监测数据无效，不作为校准的依据。
2)在实际监测与校准过程中，一台移动监测设备可能会多次经过由多个基准站覆盖的区域。这一台设备每经过这一区域，则与该区域内经过时刻的平均基准数据进行一次对比，得到对应η值。区域的基准值可以采用归一化计算方法得出。
3)在记录一定数量的η值后，将记录得到的所有η值进行统计计算，如平均、正态分布取值、逼近、PID等数学方法。最终得到一个统计计算后的平均值
Figure GDA0004073185870000103
使用最终得到的平均值
Figure GDA0004073185870000107
再对该台移动监测设备进行校准
4)利用最终得到的平均值
Figure GDA0004073185870000104
和校准计算方式中的公式再对待校准固定站进行校准。
校准执行条件用于校准的数据的时间范围需要进行限定。移动监测设备执行校准操作的过程是周期性的(例如每月一次)，在校准周期之间，设备应得到设定数量有效的η值用于
Figure GDA0004073185870000111
的计算(设定数量可以是是10次、100次等，也可以是每小时一次、每5小时一次等)。除此之外，在一个校准周期内所获取η值应尽量均匀。例如每月执行校准操作一次的话，则每天至少需要得到一个
Figure GDA0004073185870000112
值；同时每次η值应当在均匀分散的时间内取得，如获得了12组对比数据，这12组对比数据是每隔两小时获得1组对比数据，而不是在1个小时内集中获得的12组对比数据。
特殊极端情况排除
特殊情况下的一些数据需要排除，如极端天气事件(暴雨、暴风雪等)、高湿高温等。如果监测过程受天气等条件的影响，在监测时数据出现了极端值，则在这些时间段内暂停数据比对校准，因为在这些时间段内η值会与大多数时间段得到的η值有所差别，进而引起校准准确度下降的问题。
特殊极端情况 条件
湿度 湿度＞90％
湿度 湿度＜90％
温度 温度＞40℃
温度 温度＜40℃
极端天气 沙尘暴、暴雨、暴风雪等
PM<sub>2.5</sub>极端值 PM<sub>2.5</sub>＞500
PM<sub>2.5</sub>极端值 PM<sub>2.5</sub>＜20
多传感器监测设备校准
当被校准站是包含两个或者两个以上监测单元的一组设备时，可以使用基准站分别校准每一个监测单元。也可以使用基准站首先校准其中的一个监测单元，再由其中被校准后的单元校准其他单元。
以α数据集为依据，校准β数据集和γ数据集
本发明提出的第一种校准方式为以α数据集为依据，校准β数据集和γ数据集。在β数据集和γ数据集达成均匀度要求的情况下，通过分析α数据集的数据，确定基准α数据集。分析α数据集的方法有直接平均值法、去掉最高值和最低值后平均法、卡尔曼滤波、贝叶斯估计、D-S证据推理、人工神经网络等方法。
确定基准α数据集后，通过将β数据集与基准α数据集作比较，得出β数据集的校准系数，用于校准β数据集。同理，通过γ数据集与基准α数据集作比较，得出γ数据集的校准系数，用于校准γ数据集。比较的方式可以采用线性校准的方式，也可以采用非线性校准以及其他校准方式。
校准过程中，一般计算多个校准系数，取系数相差小于一定值的校准系数为有效校准系数，将这些有效校准系数的平均值作为最终的校准系数，对校准对象进行校准。
校准系数还可以需要考虑空间分布。对β数据集的校准系数可以根据β站点距离α站点的距离做权重排序，距离越近权重越大；对β站点距离α站点一定距离以内的情况下，取加权平均值为校准目标准确值。对γ站点取经过α站点一定距离内的数据为有效的数据参与校准计算。
γ数据集的校准系数还可以根据数据不同数据区间而确定，即在不同数据区间设定多个校准系数。在不同区间的校准系数选择上仍然可以使用直接平均值法、.去掉最高值和最低值后平均法等方法。
以γ数据集为依据，校准β数据集
以已校准过的γ数据集为依据，校准β数据集。γ数据集通过校准后认定为其为有效基准值。
当γ移动站经过设定距离内的β固定站时，该β站点的数据集与通过的γ站点的数据集进行对进行校准系数的计算，校准方法可以选择线性校准或者非线性校准，设定距离可以是500m、1km、2km、5km。
将β数据集和γ数据集以准确度排名后，由准确度高的设备向准确度低的设备校准
本发明提出的第三种校准方式为将β数据集和γ数据集以准确度排名后，由准确度高的设备向准确度低的设备校准。
β数据集和γ数据集排名示意表
Figure GDA0004073185870000121
Figure GDA0004073185870000131
β数据集和γ数据集通过和α数据集进行对比，得到准确度指标，对比的方式可以是相关系数、比例均值等方式。得到准确度指标后，将准确度由高到低进行排名，对排名靠后的数据集进行校准，校准方式采用第一种方法。校准后重新计算准确度进行排名。
对于β固定站，选取其一定范围内的α国控站进行准确度计算。在一定范围内存在多个国控站的情况下，准确度可以是多个国控站的均值，也可以根据距离作为权重进行加权平均进行计算；在一定范围内没有国控站的情况下，以整个城市的α数据集的均值进行准确度计算。对γ移动站，当γ移动站移动至α国控站一定范围后的数据进行准确度计算。排名后，排名较高的数据集与排名较低的数据集进行比对，计算校准系数，利用排名较高的数据集校准排名较低的数据集。
监测站协同工作的方法
当固定监测站的监测数据异常时，可以与移动监测站进行通信，控制移动站的传感器的工作状态，提高监测频率和数据回传频率。数据异常的判定可以是对比系数超出设定范围，即判定该站点数据异常。
附图简要说明
图1距离因子(地理位置中心)计算示意图；
图2距离因子(基准站与被监测点)计算示意图；
图3地理位置污染程度因子计算方法示意图；
图4其他站点评价因子计算方法示意图；
图5 T1时刻移动站E与基准站相对位置示意图；
图6 T2时刻移动站E与基准站相对位置示意图；
图7 T3时刻移动站E与基准站相对位置示意图；
图中：101为1号基准站，102为2号基准站，103为3号基准站，104为4号基准站，100-D为基准站D，201-B为被校准站B，201为小型监测站1，202为小型监测站2，203为小型监测站3，204为小型监测站4，301-T1为移动监测站E在T1时刻位置，301-T2为移动监测站E在T2时刻位置，301-T3为移动监测站E在T3时刻位置，401-C为污染源小型煤厂C，101-1为1号基准站到区域中心点的距离，102-1为2号基准站到区域中心点的距离，103-1为3号基准站到区域中心点的距离，104-1为4号固定站到区域中心点的距离，101-B为1号基准站到被校准站B位置的距离，102-B为2号基准站到被校准站B位置的距离，103-B为3号基准站到被校准站B位置的距离，104-B为4号基准站到被校准站B位置的距离，201-C为1号基准站到污染源C的距离，202-C为2号基准站到污染源C的距离，203-C为3号基准站到污染源C的距离；204-C为4号基准站到污染源C的距离。
具体实施方式
实施例一
应用可信度权重因子计算公式、距离因子计算公式和归一化方法，当d表示该区域几何中心点到各监测站的距离的时候：规定当A等于5km时该监测站数据所占的权重为1，如图1所示。
已知1、2、3、4号监测站到区域中心点的位置分别为8km、6km、7km、5km，应用距离因子计算方法，则根据归一化计算公式，在考虑距离因子情况下的计算方式为：
1号监测站数据为PM′1c，距离因子
Figure GDA0004073185870000141
2号监测站数据为PM′2c，
Figure GDA0004073185870000142
3号监测站数据为PM′3C，
Figure GDA0004073185870000143
4号监测站数据为PM′4c，fd(5)＝1。
PMc＝Fc×PMC′
Figure GDA0004073185870000144
应用可信度权重因子计算公式、距离因子计算公式和归一化方法，当d表示被监测位置到各个监测点的距离的时候：规定当A等于5km时该监测站数据所占的权重为1，如图2所示。
已知1、2、3、4号监测站到被监测点的位置分别为9km、8km、7km、5km，应用距离因子计算方法，则根据归一化计算公式，在考虑距离因子情况下的计算方式为：
1号监测站数据为PM′1c，距离因子
Figure GDA0004073185870000151
2号监测站数据为PM′2c，
Figure GDA0004073185870000152
3号监测站数据为PM′3c，
Figure GDA0004073185870000153
4号监测站数据为PM′4c，fd(5)＝1。
PMc＝Fc×PMC′
Figure GDA0004073185870000154
实施例二
如图3所示，在监测点周边存在一处产生中度污染排放的小型煤场C，如图3所示，距离1、2、3、4号监测站的距离分别为6km、5km、4km、3km。
在不考虑其他因素因子情况下，根据如下地理位置污染程度因子和地理位置污染距离因子对地理位置因子的计算示意表，得到四个监测点所占的权重分别为0、0.1、0.2、0.3。
Figure GDA0004073185870000155
实施例三
如图4所示，已知在基准站D周围10km范围内存在1、2、3、4号监测站，基准站D所监测得到的污染物浓度值为100，1、2、3、4号监测站所监测得到的浓度值分别为120、120、90、90，计算可得1、2、3、4号监测站所监测得到的浓度值的平均值
Figure GDA0004073185870000157
为105，则平均值
Figure GDA0004073185870000158
与该监测站点监测值y的比值
Figure GDA0004073185870000156
根据其他站点评价因子计算方法：
Figure GDA0004073185870000161
监测站点D的其他站点评价因子为：
fe(1.05)＝1
实施例四
某监测站点在2019年1月实施监测的过程中，按照下表中判定规则判定出现停电、设备维护、网络故障、数据异常等极端情况的次数为9次，则根据如下监测站稳定性因子计算公式以及判断标准：
Figure GDA0004073185870000162
n为站点一定时间内数据出现异常的情况次数，异常情况及判定如下。
异常情况 判定
停电导致无数据输出 无输出超过1小时
维护原因导致的无数据输出 无输出超过1小时
网络故障导致数据异常 无输出超过30分钟，
数据异常：PM2.5数据大于PM10数据 数据异常时间超过1小时
得到该监测站的稳定性因子为：
fs(n)＝1-9×0.1＝0.1
实施例五
移动监测站E在2019年1月的监测活动中，总计进入到监测站1、监测站2和监测站3周围10km所覆盖范围各一次，已知移动监测设备E进入到1、2、3号监测站周围10km所覆盖范围时的监测数据分别为100、110、120；如图5、图6、图7所示。
T1时刻当移动监测设备E进入到1号固定监测站周围10km所覆盖范围时监测站1、监测站2和监测站的数据分别为105、115、110；T2时刻当移动监测设备E进入到2号固定监测站周围10km时监测站1、监测站2和监测站的数据分别为110、105、110；T3时刻当移动监测设备E进入到3号固定监测站周围10km时监测站1、监测站2和监测站的数据分别为100、115、120。
在T1时刻已知监测站1的距离因子权重fd为0.9、地理位置因子fl为0.8、其他站点评价因子fe为1、稳定性因子fs为0.6，则根据可信度权重因子Fc的计算方法Fc＝fd×fl×fe×fs计算得监测站1的权重为F1c＝0.9×0.8×1×0.6＝0.432；监测站2的距离因子权重fd为0.8、地理位置因子fl为0.8、其他站点评价因子fe为1、稳定性因子fs为0.8，则根据可信度权重因子Fc的计算方法F2c＝fd×fl×fe×fs计算得监测站2的权重F2c＝0.8×0.8×1×0.8＝0.512；监测站3的距离因子权重fd为1、地理位置因子fl为0.8、其他站点评价因子fe为0.9、稳定性因子fs为1，则根据可信度权重因子Fc的计算方法F3c＝fd×fl×fe×fs计算得监测站3的权重F3c＝1×0.8×0.9×1＝0.72；所以根据归一化算法计算在T1时刻的经过修正后或筛选后的基准站监测值：
Figure GDA0004073185870000171
所以通过比对计算公式得到：
Figure GDA0004073185870000172
同理，在T2时刻已知监测站1的距离因子权重fd为0.6、地理位置因子fl为0.8、其他站点评价因子fe为0.8、稳定性因子fs为1，则根据可信度权重因子Fc的计算方法Fc＝fd×fl×fe×fs计算得监测站1的权重为F1c＝0.6×0.8×0.8×1＝0.384；监测站2的距离因子权重fd为1、地理位置因子fl为0.8、其他站点评价因子fe为0.9、稳定性因子fs为0.8，则根据可信度权重因子Fc的计算方法F2c＝fd×fl×fe×fs计算得监测站2的权重F2c＝1×0.8×0.9×0.8＝0.576；监测站3的距离因子权重fd为0.7、地理位置因子fl为0.9、其他站点评价因子fe为0.8、稳定性因子fs为1，则根据可信度权重因子Fc的计算方法F3c＝fd×fl×fe×fs计算得监测站3的权重F3c＝0.7×0.9×0.8×1＝0.504；所以根据归一化算法计算在T2时刻的经过修正后或筛选后的基准站监测值：
Figure GDA0004073185870000173
所以通过比对计算公式得到：
Figure GDA0004073185870000174
在T3时刻已知监测站1的距离因子权重fd为0.5、地理位置因子fl为0.9、其他站点评价因子fe为0.7、稳定性因子fs为0.8，则根据可信度权重因子Fc的计算方法Fc＝fd×fl×fe×fs计算得监测站1的权重为F1c＝0.5×0.9×0.7×0.8＝0.384；监测站2的距离因子权重fd为0.8、地理位置因子fl为0.7、其他站点评价因子fe为0.8、稳定性因子fs为0.9，则根据可信度权重因子Fc的计算方法F2c＝fd×fl×fe×fs计算得监测站2的权重F2c＝0.8×0.7×0.8×0.9＝0.403；监测站3的距离因子权重fd为1、地理位置因子fl为0.8、其他站点评价因子fe为0.9、稳定性因子fs为0.6，则根据可信度权重因子Fc的计算方法F3c＝fd×fl×fe×fs计算得监测站3的权重F3c＝1×0.8×0.9×0.6＝0.432；所以根据归一化算法计算在T3时刻的经过修正后或筛选后的基准站监测值：
Figure GDA0004073185870000181
所以通过比对计算公式得到：
Figure GDA0004073185870000182
校准系数的平均值：
Figure GDA0004073185870000183
根据校准计算公式，校准后的移动监测设备E的输出值为：
Figure GDA0004073185870000184
实施例六
如图3所示，已知图中固定的1号被校准站、2号被校准站、3号被校准站的监测数据分别为β1＝120、β2＝115、β3＝110，基准站的数据为α＝110，1、2、3号固定式微站距离国控基准站的距离分别为5km、6km、7km，根据以上数据按照准确度对被校准站进行排序，并使用最准确微站数据逐一向下校准得到校准系数，将上述数据统计至下表中：
Figure GDA0004073185870000185
应用校准公式后，经校准的B2为
Figure GDA0004073185870000186
经校准的B1为
Figure GDA0004073185870000187
上述对比系数ηα-β3的计算中，分母(基准数据)是A，分子(被校准数据)是B3，其他对比系数计算以此类推。
上述校准系数cβ3-β2的计算中，分母(基准数据)是B2，分子(被校准数据)是B3，其他对校准系数计算以此类推。

Claims (10)

1.一种大气污染检测设备数据可信度评价方法；所述大气污染检测设备的可信度通过可信度权重因子(Fc)进行评价；所述可信度权重因子与距离因子(fd)、地理位置因子(fl)、其他站点评价(fe)、稳定性因子(fs)正相关；
所述可信度权重因子(Fc)的计算方法为：
Fc＝f(fd,fl,fe,fs)
所述距离因子(fd)的计算方法为：
Figure FDA0004073185860000011
其中，参数d为区域几何中心点到该区域内各个站点之间距离或者特定位置到其他监测点的距离；参数κ是距离权重参数，一般情况下κ＝A
所述地理位置因子(fl)的计算方法为：
fl＝g(fle,fld,flo)
其中，fle：地理位置污染程度因子，fld：地理位置污染距离因子，flo：地理位置其他因素因子；
所述其他站点评价因子(fe)的计算公式为：
Figure FDA0004073185860000012
其中，参数ε代表了附近的其他设备，包括固定微站或移动监测站，与监测站点所得到数据是否有相近的数据变化趋势；
所述参数ε的计算公式为：
Figure FDA0004073185860000013
公式中
Figure FDA0004073185860000014
代表该监测站点周边10公里范围内的若干监测站点数据的平均值，公式中M代表该监测站点监测值。
2.如权利要求1所述的评价方法，其特征在于，所述稳定性因子(fs)的计算公式为：
Figure FDA0004073185860000015
其中，参数n为监测站点在一段时间内出现数据异常情况的次数；一段时间的长度范围：最短为1天，最长为1个月。
3.如权利要求2所述的评价方法，其特征在于，所述数据异常情况为以下之一：
1)停电导致无数据输出，且无输出超过1小时；
2)维护原因导致的无数据输出，且无输出超过1小时；
3)网络故障导致数据异常，且无输出超过半小时；
4)PM2.5数据大于PM10数据，且异常时间超过1小时。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述可信度权重因子进行筛选的方法为：
1)将可信度权重因子进行从大到小进行排列，选取出排名前一定比例的可信度权重因子，所述选取出排名前一定比例的可信度权重因子所对应的数据是有效数据；排除排名在后一定比例的可信度权重因子，所述排除排名在后一定比例的可信度权重因子所对应的数据是有效数据；
2)选取超过一定阈值的可信度权重因子，所述选取超过一定阈值的可信度权重因子所对应的数据是有效数据；排除低于一定阈值的可信度权重因子，所述排除低于一定阈值的可信度权重因子所对应的数据是有效数据。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述一定比例是10％、20％、30％、40％、50％、60％、70％、80％、90％之一；所述一定阈值是0.1、0.2、0.3、0.4、0.5、0.6、0.7、0.8、0.9之一。
6.一种大气污染检测设备进行校准的方法，移动监测设备以单个基准站的区域数据为基准进行多次校准；其步骤为：
1)评价所述基准站的可信度权重因子，若基准站的可信度权重因子小于设定值，则该基准站的监测数据无效，不作为校准的依据；
所述可信度权重因子与距离因子(fd)、地理位置因子(fl)、其他站点评价(fe)、稳定性因子(fs)正相关；
所述可信度权重因子(Fc)的计算方法为：
Fc＝f(fd,fl,fe,fs)
所述距离因子(fd)的计算方法为：
Figure FDA0004073185860000031
其中，参数d为区域几何中心点到该区域内各个站点之间距离或者特定位置到其他监测点的距离；参数κ是距离权重参数，一般情况下κ＝A
所述地理位置因子(fl)的计算方法为：
fl＝g(fle,fld,flo)
其中，fle：地理位置污染程度因子，fld：地理位置污染距离因子，flo：地理位置其他因素因子；
所述其他站点评价因子(fe)的计算公式为：
Figure FDA0004073185860000032
其中，参数ε代表了附近的其他设备，包括固定微站或移动监测站，与监测站点所得到数据是否有相近的数据变化趋势；
所述参数ε的计算公式为：
Figure FDA0004073185860000033
公式中
Figure FDA0004073185860000034
代表该监测站点周边10公里范围内的若干监测站点数据的平均值，公式中M代表该监测站点监测值；
2)选取可信度权重因子满足设定值的基准站作为基准；一台移动监测设备如多次经过同一个基准站，这一台设备每经过一次这个基准站，则进行一次对比，得到该次对比的η值；
3)在记录到设定数量的η值后，设定数量为10至100个之间；将记录得到的所有η值进行统计计算，计算方法为平均、正态分布取值、逼近、或者PID数学方法；最终得到统计计算后的平均值
Figure FDA0004073185860000035
4)利用最终得到的平均值
Figure FDA0004073185860000036
和校准计算公式再对所述移动监测设备进行校准。
7.一种对大气污染检测设备进行校准的方法，移动监测设备以多个基准站的区域数据为基准进行多次校准；其步骤为：
1)评价所述基准站的可信度权重因子，若基准站的可信度权重因子小于设定值，则该基准站的监测数据无效，不作为校准的依据；
所述可信度权重因子与距离因子(fd)、地理位置因子(fl)、其他站点评价(fe)、稳定性因子(fs)正相关；
所述可信度权重因子(Fc)的计算方法为：
Fc＝f(fd,fl,fe,fs)
所述距离因子(fd)的计算方法为：
Figure FDA0004073185860000041
其中，参数d为区域几何中心点到该区域内各个站点之间距离或者特定位置到其他监测点的距离；参数κ是距离权重参数，一般情况下κ＝A
所述地理位置因子(fl)的计算方法为：
fl＝g(fle,fld,flo)
其中，fle：地理位置污染程度因子，fld：地理位置污染距离因子，flo：地理位置其他因素因子；
所述其他站点评价因子(fe)的计算公式为：
Figure FDA0004073185860000042
其中，参数ε代表了附近的其他设备，包括固定微站或移动监测站，与监测站点所得到数据是否有相近的数据变化趋势；
所述参数ε的计算公式为：
Figure FDA0004073185860000043
公式中
Figure FDA0004073185860000044
代表该监测站点周边10公里范围内的若干监测站点数据的平均值，公式中M代表该监测站点监测值；
2)在实际监测与校准过程中，一台移动监测设备每经过一个基准站覆盖的区域，则与该区域内经过时刻的平均基准数据进行一次对比，得到对应η值；区域的平均基准数据采用归一化计算方法得出；
3)在记录设定数量的η值后，将记录得到的所有η值进行统计计算，计算方法为平均、正态分布取值、逼近、或者PID数学方法；最终得到统计计算后的平均值
Figure FDA0004073185860000053
4)利用最终得到的平均值
Figure FDA0004073185860000054
和校准计算公式再对该台移动监测设备进行校准；所述归一化计算方法为：
Figure FDA0004073185860000051
其中yc为经过修正后的基准数据；yi为未经修正的基准站数据；n为达到标准的基准站个数；Fic为达到标准的基准站的可信度权重因子。
8.一种以单个基准站的区域数据为基准对其他固定站点进行校准的方法；其步骤为：
1)判断可信度权重因子，若基准站的可信度权重因子小于设定值，则该基准站的监测数据无效，不作为校准的依据；
所述可信度权重因子与距离因子(fd)、地理位置因子(fl)、其他站点评价(fe)、稳定性因子(fs)正相关；
所述可信度权重因子(Fc)的计算方法为：
Fc＝f(fd,fl,fe,fs)
所述距离因子(fd)的计算方法为：
Figure FDA0004073185860000052
其中，参数d为区域几何中心点到该区域内各个站点之间距离或者特定位置到其他监测点的距离；参数κ是距离权重参数，一般情况下κ＝A
所述地理位置因子(fl)的计算方法为：
fl＝g(fle,fld,flo)
其中，fle：地理位置污染程度因子，fld：地理位置污染距离因子，flo：地理位置其他因素因子；
所述其他站点评价因子(fe)的计算公式为：
Figure FDA0004073185860000061
其中，参数ε代表了附近的其他设备，包括固定微站或移动监测站，与监测站点所得到数据是否有相近的数据变化趋势；
所述参数ε的计算公式为：
Figure FDA0004073185860000062
公式中
Figure FDA0004073185860000063
代表该监测站点周边10公里范围内的若干监测站点数据的平均值，公式中M代表该监测站点监测值；
2)以符合标准的基准站作为基准，每间隔一段时间，以基准站数据为基准和待校准固定站进行一次对比，得到对应η值；
3)在记录数量的η值后，将记录得到的所有η值进行统计计算，如平均、正态分布取值、逼近、PID等数学方法，最终得到统计计算后的平均值
Figure FDA0004073185860000065
4)利用最终得到的平均值
Figure FDA0004073185860000066
和校准计算公式再对待校准固定站进行校准。
9.一种以多个基准站的区域数据为基准对其他固定站点进行校准的方法；其步骤为：
1)判断可信度权重因子，若基准站的可信度权重因子小于设定值，则该基准站的监测数据无效，不作为校准的依据；
所述可信度权重因子与距离因子(fd)、地理位置因子(fl)、其他站点评价(fe)、稳定性因子(fs)正相关；
所述可信度权重因子(Fc)的计算方法为：
Fc＝f(fd,fl,fe,fs)
所述距离因子(fd)的计算方法为：
Figure FDA0004073185860000064
其中，参数d为区域几何中心点到该区域内各个站点之间距离或者特定位置到其他监测点的距离；参数κ是距离权重参数，一般情况下κ＝A
所述地理位置因子(fl)的计算方法为：
fl＝g(fle,fld,flo)
其中，fle：地理位置污染程度因子，fld：地理位置污染距离因子，flo：地理位置其他因素因子；
所述其他站点评价因子(fe)的计算公式为：
Figure FDA0004073185860000071
其中，参数ε代表了附近的其他设备，包括固定微站或移动监测站，与监测站点所得到数据是否有相近的数据变化趋势；
所述参数ε的计算公式为：
Figure FDA0004073185860000072
公式中
Figure FDA0004073185860000073
代表该监测站点周边10公里范围内的若干监测站点数据的平均值，公式中M代表该监测站点监测值；
2)在实际监测与校准过程中，一台移动监测设备每经过一个基准站覆盖的区域，则与该区域内经过时刻的平均基准数据进行一次对比，得到对应η值；所述区域的基准值采用归一化计算方法得出；
3)在记录一定数量的η值后，将记录得到的所有η值进行统计计算，采用的计算方法包括平均、正态分布取值、逼近，或者PID；最终得到一个统计计算后的平均值
Figure FDA0004073185860000075
使用最终得到的平均值
Figure FDA0004073185860000076
再对该台移动监测设备进行校准；
4)利用最终得到的平均值
Figure FDA0004073185860000077
和校准计算公式再对待校准固定站进行校准；所述归一化计算方法为：
Figure FDA0004073185860000074
其中yc为经过修正后的基准数据；yi为未经修正的基准站数据；n为达到标准的基准站个数；Fic为达到标准的基准站的可信度权重因子。
10.如权利要求6至9之一所述的方法，其特征在于，所述η参数的计算公式为：
Figure FDA0004073185860000081
或
Figure FDA0004073185860000082
其中，x为被校准数据，y为基准数据，η为对比系数，ηc为修改后对比系数。
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