CN113344759A - 一种移动源污染排放的分析方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种移动源污染排放的分析方法，包括以下步骤：S1：将城市分为多个区域，生成多个区域的移动源污染排放数据；S2：将城市各个区域抽象为节点，区域之间的联系抽象为边，构建城市移动源污染排放网络图；S3：挖掘城市移动源污染排放网络中的关键节点；S4：建立移动源污染排放监管模型，提供交通管制措施策略。本发明中的移动源污染排放的分析方法，能够针对移动源污染排放数据的变化特点，从网络动力学的角度表征移动源污染排放传播过程，开展整体、区域和节点层次的特性研究，智能化挖掘动态时空大数据背后隐藏的交互关系和传播规律，为城市环境精细化管理提供可靠的数据支持和科学的决策依据。
Description
技术领域
本发明涉及环境监测技术领域，具体而言，涉及一种移动源污染排放的分析方法。
背景技术
通过检测道路移动源污染，可以实时评估分析移动源在实际道路条件下的排放情况，为城市移动源污染排放的时空变化态势预警，为排放监管提供数据支撑。现有的道路移动源污染排放数据获取方法主要有尾气遥测法，车载排放测试法和机动车污染排放模型法。
尾气遥测法利用移动源污染排放中的不同成分污染物对不同波长的红外线或紫外线的吸收作用，测定各污染物的相对体积分数从而计算各污染物排放浓度。尾气遥测法可以在不影响道路车辆运行状况下，测定道路车辆尾气排放。但是由于尾气遥测站点的建造维护费用高昂，城市中布设的监测点位十分稀疏，无法实现全路段监测，同时监测结果受环境影响较大。
车载排放测试法通过在检测车辆安装便携式车载排放测试系统(portableemission measurement system，PEMS)，实时测量车辆运行在实际道路时排放的污染。虽然车载排放测试法可以精确测量车辆污染排放，但是其安装设备造价昂贵，测试耗费时间长，且涉及用户隐私问题，无法在所有车辆安装。
机动车污染排放模型法利用实验室台架测试模拟机动车在各种行驶工况下的尾气排放，利用台架测试数据建立机动车污染排放因子估算模型，并结合车辆道路行驶工况数据计算机动车道路行驶移动源污染排放量。通过实验室台架对机动车污染物排放状况进行测定获得排放数据，并建立污染物排放因子模型。在车辆排放的时空分布方面，现已公开的有利用基于网络的实时交通数据来表征车辆排放的时空分布，但其只包含主干道的排放信息，且空间分布不够细致，只能体现中心高、四周低的空间分布。
现有道路移动源污染排放数据的获取主要存在以下缺点：
1)由于移动源污染监测站点的建造维护费用高昂，现有监测点位稀疏，难以通过布设检测设备实现全区域移动源实时监测；
2)移动源污染时空分布变化因素复杂繁多，现有移动源排放数据分辨率不高、数据量不足；
3)污染传播过程的强波动性、非控制性及各类因素交互作用，使污染变化趋势和地区间的关系难以描述。
发明内容
针对上述技术问题，本发明的目的在于提供一种移动源污染排放的分析方法，以复杂网络为研究工具，构建移动源污染排放网络模型，研究面向移动源污染排放网络的关键节点挖掘算法，开展基于时空数据挖掘的城市移动源污染排放综合监管研究。
本发明提供的移动源污染排放的分析方法，包括以下步骤：
S1：将城市分为多个区域，生成多个区域的移动源污染排放数据；
S2：将城市各个区域抽象为节点，区域之间的联系抽象为边，构建城市移动源污染排放网络图；
S3：挖掘城市移动源污染排放网络中的关键节点；
S4：建立移动源污染排放监管模型，提供交通管制措施策略。
进一步，所述步骤S1包括：
步骤S11、将城市按照经纬度分为10*10个区域；
步骤S12、对每个区域内车辆的GPS数据进行处理，计算每个区域内，每辆车在每个时间步内的车辆行驶距离、行驶时间以及平均速度；
步骤S13、采用COPERT模型结合得到的车辆行驶距离及平均速度生成每个区域内每个时间步内的移动源污染排放数据。
进一步，所述步骤S12中，假设地球为标准椭球体，每辆车的GPS位置从(lng1，lat1)到(lng2，lat2)，在每个时间步内行驶距离的计算包括：
其中，S为每辆车在每个时间步内的车辆行驶距离；
R为标准椭球体的平均半径，取值为6378.137Km；
a和b分别是纬度差和经度差；
a＝radlat1-radlat2，b＝radlng1-radlng2。
进一步，所述步骤13中，包括每辆车行驶单位距离产生的排放总量以及每个区域在每个时间步内的排放总量；
每辆车行驶单位距离产生的排放总量的计算包括：
其中，EF为排放系数，表示每辆车行驶单位距离产生的排放总量(g/km)；v为平均速度(km/h)，a、b、c、d、e为COPERT模型中不同污染物的计算系数；
每个区域在每个时间步内的排放总量的计算包括：
其中，Γ为每个时间步内在第i个区域所有车辆的集合，j为车辆编号，S为行驶距离。
进一步，所述步骤S1与步骤S2之间还包括：通过收敛交叉映射方法检测不同区域移动排放时间序列之间的因果联系。
进一步，所述步骤S3包括：
步骤S31、将区域节点的度与信息熵相结合，表示城市移动源污染排放网络中某一节点的全局重要性；
步骤S32、计算节点自身与其他节点的自重要性；
步骤S33、融合全局重要性及自重要性，挖掘城市移动源污染排放网络中的关键节点。
进一步，所述步骤S4中移动源污染排放监管模型的建立包括：
步骤S41、数据预处理；
步骤S42、离线模拟训练。
进一步，所述步骤S41中，根据采集的原始GPS轨迹数据以及路网、兴趣点数据，移动源污染排放监管模型将其处理成用于生成移动源污染排放序列的历史数据集。
进一步，所述步骤S42中，基于步骤S41中真实数据生成的样本，训练基于深度Q网络的监管模型。
进一步，所述步骤S4中，交通管制措施策略包括车流量限制策略及车流行驶速度限制策略。
本发明中的移动源污染排放的分析方法，能够针对移动源污染排放数据的变化特点，从网络动力学的角度表征移动源污染排放传播过程，开展整体、区域和节点层次的特性研究，智能化挖掘动态时空大数据背后隐藏的交互关系和传播规律，为城市环境精细化管理提供可靠的数据支持和科学的决策依据。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。
图1为本发明中移动源污染排放的分析方法的流程框架图；
图2为关键节点挖掘算法的流程框架图；
图3为移动源污染排放监管模型的流程框架图。
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。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。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。
下面结合附图，对本发明的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
参见图1，本发明提供的移动源污染排放的分析方法，主要包括：首先将城市按照经纬度分为10*10个区域，使用车流数据结合排放模型生成多个区域的移动源污染排放数据。
其次，将城市各个区域抽象为节点，提取区域移动源污染排放之间的联系作为边，建立移动源污染排放网络模型。从网络模型中发现污染物的传播规律。
再次，研究一种关键节点挖掘算法，从网络模型中挖掘出重点污染区域。
最后，建立移动源污染排放监管模型，提供交通管制措施策略。
在多个区域的移动源污染排放数据的生成过程中，为了计算区域移动排放，首先对车辆全球定位系统(GPS)数据进行处理：
(1)移除位于指定矩形区域之外的那些GPS轨迹。
(2)把研究区域分为10*10个区域。
(3)计算每个研究区域内，每辆车一个时间步内的车辆行驶距离s，行驶时间t，平均速度v。
假设地球为标准椭球体，平均半径R是6378.137Km。一辆车的GPS位置从(lng1，lat1)到(lng2，lat2)。则移动距离计算如下：
其中
此步骤将纬度和经度转换为弧度值形式，a和b分别是纬度差和经度差。
a＝radlat1-radlat2，b＝radlng1-radlng2。
得到每个时间步车辆行驶距离和平均速度后，下一步生成移动源污染排放数据。考虑到国内移动源污染排放标准主要参照欧洲标准，本专利采用欧洲环境署研发的COPERT模型结合交通流数据，生成大量移动源污染排放时空数据。
根据COPERT模型，排放系数由以下公式计算得到：
EF为排放系数，表示一辆车行驶单位距离产生的排放总量(g/km)。其中，v是平均速度(km/h)，a、b、c、d、e是排放模型中不同污染物的计算系数，默认值下表所示。
区域i中每个时间步内的排放总量为：
其中，Γ为每个时间步内在第i个区域所有车辆的集合，j为车辆编号，j遍历Γ，S为行驶距离，区域i中的排放总量Ei＝Σ每辆车的排放量。
在具体实施中，可以将北京或者其他城市按照经纬度划分为10*10个区域，将车流量数据和路网数据相结合，生成多个区域的移动源污染排放数据清单。考虑到国内移动源污染排放标准主要参照欧洲标准，本方法拟采用欧洲环境署研发的COPERT模型，结合交通流数据，生成大量移动源污染排放时空数据序列。然后，根据不同区域之间的相互关系，研究由现实世界的移动源污染排放变化，映射为抽象的传播网络模型的方法，构建基于复杂网络的区域移动源污染排放网络模型。除了采用COPERT模型，生成移动源污染排放数据过程中，使用美国环保署开发的MOBILE模型替代COPERT模型也可实现本发明的技术目的。
在构建城市移动源污染排放网络图中，将城市各个区域抽象为节点，区域之间的联系抽象为边，构建一个城市移动源污染排放网络图，具体方案如下：
1)因果联系
用收敛交叉映射(Convergent Cross Mapping，CCM)方法检测不同区域移动排放时间序列之间的因果联系，克服了皮尔森系数法处理非线性关系可靠性不足的缺点。收敛交叉映射(CCM)是一种基于非线性状态空间重构的方法，能有效地揭示时间序列数据中两个变量之间的因果关系。两个时间序列的双向耦合可以用一个收敛图表示。如果一个时间序列对另一个时间序列的影响表现为一条随时间序列长度增加而收敛的曲线，则因果关系被检测到；如果曲线没有显示出收敛的趋势，那么就不存在因果关系。
将两个时间序列{X}＝[X(1)，...，X(L)]和{Y}＝[Y(1)，...，Y(L)]定义为X和Y。Mx由{X}重构生成，它是滞后坐标向量x(t)＝<X(t)，X(t-τ)，...，X(t-(E-1)τ)>从t＝1+(E-1)τ到t＝L的集合。E是重构维度，τ是滞后值，MY用同样的方法生成。然后，使用MX和MY进行相互预测。随着库长度的增加，预测能力应该趋向收敛。最终，将预测能力收敛的值作为评价两个时间序列因果联系的分数。分数介于0到1之间，分数越大，因果联系越强。参数设置为：τ＝2，E＝3。
2)构建网络
Sij是节点i影响节点j的分数，Sij是相反的。如果Sij＞0.6，建立一条有向边从节点i指向节点j。网络被表示为G＝(V，E，A)，其中V节点集，E是边集，A是邻接矩阵。邻接矩阵A中，Aij的值表示节点i指向节点j的分数。
在城市移动源污染排放网络中的关键节点的挖掘中，复杂网络中的关键节点是影响网络功能和结构的一些重要节点。挖掘移动排放网络中的关键节点可以从传播的角度发现对城市移动排放影响较大的区域。这些节点往往包含重要交通枢纽或污染严重区，对其他节点造成严重影响。本方法从移动源污染排放网络的特点出发，研究一种适用于有向加权图的综合算法，不仅考虑了节点的全局信息，也考虑节点局部的重要性，通过挖掘出的重污染节点，分析污染物信息扩散机制，指导各区域移动源污染的治理。关键节点挖掘的原理框图参见图2。
1)全局重要性
提出一种将度与信息熵相结合的算法，用来表示城市移动源污染排放网络中某一节点的全局重要性。与无向图不同，有向图具有向外的连接和向内的连接。体现在度的计算上，有两种度：出度dout和入度din。节点的入度是从它的邻居指向它的边的数目，节点的出度是节点的边指向它的邻居的数目。考虑节点的入度和出度对节点有不同的影响，通过参数θ调节入度和出度的权重。节点的度通过以下公式计算得出：
信息熵包含着某节点的相邻节点信息。如果与节点i相邻的节点都很重要，则该节点也很重要。通过引入信息熵，节点的全局重要性由以下公式得出：
其中，
Γi是节点i的相邻节点集合。
2)自重要性
自重要性是指节点自身与其它节点的连接情况。通过以下公式计算自重要性，可以补充被全局重要性忽视的信息。
引入自然对数e，并将网络中的节点数n作为平衡系数，以避免过度估计自身的重要性。
3)排序标准
通过上述公式，将自重要性与全局重要性融合，挖掘复杂网络中的关键节点，β用于调节自重要性Ei与全局重要性Si的权重。
在检测不同区域移动源污染排放之间因果联系过程中，除了采用使用收敛交叉映射方法，通过格兰杰因果方法也可实现本发明中检测不同区域移动源污染排放之间因果联系的技术效果。
移动源污染排放监管模型如图3所示，基于深度强化学习的移动源污染排放监管模型主要包含两部分：离线学习和在线决策，其中，离线学习包含数据预处理和离线模拟训练两阶段。
1)数据预处理
根据移动源污染遥测系统采集的原始GPS轨迹数据(包含平均速度和行驶距离)以及路网、兴趣点POI数据，模型将其处理成用于生成移动源污染排放序列的历史数据集。
2)离线模拟训练
基于真实数据生成的样本，训练模型。具体来说，训练基于深度Q网络(Deep Q-Network，DQN)的监管模型，用于估计最优长期回报值函数，从而得到相应的移动源污染监管策略网络。
3)在线决策
经过离线学习后，得到训练好的监管策略模型，其可以提供合理的交通管制措施策略，包括车流量限制和车流行驶速度限制策略，从而实现移动源污染排放监管的辅助决策。
通过分析交通污染排放时序变化特征，设计混合环境行动状态空间，构建移动源污染监管强化学习模型；定义污染排放组合收益回报函数，设计深度回报估值网络，实现行动状态值函数估计；构建污染排放序列经验样本池，训练长期回报估值网络；通过动态更新价值网络参数，实现道路移动源污染排放的辅助决策。
本发明中的移动源污染排放的分析方法，通过提出基于复杂网络的移动源污染排放模型，生成高分辨率移动源污染排放清单，解决因监测点位不足造成的数据稀疏问题；拟合移动源污染体系内部的各类影响因素，生成移动源污染排放模型；
探究移动源污染排放之间的传播影响关系和行为特征。构建关键节点挖掘算法，根据网络拓扑特性分析结构中的隐藏规律，挖掘重污染区域，为环境治理提供建议；
构建基于深度强化学习的移动源污染监管策略。根据历史交通状态及移动源污染监测信息，对当前道路的交通流量和平均速度进行限制措施，从而降低道路移动源污染排放。
目前的深度学习算法中存在某些困境，如缺少可解释性等，本发明创造性地提出采用收敛交叉映射方法代替皮尔森系数法，研究不同区域移动源污染排放之间的因果联系和传播过程，可以更准确地了解污染变化趋势，阻断污染物传播。
当前，在节点重要度领域，尤其是有向加权网络中对排序结果缺乏公认的评价标准，通过本方法中的构建关键节点挖掘算法，从复杂网络中心性参数和传播特点出发，挖掘网络中关键位置的重污染节点，对于城市内开展污染治理行动以及监测站的选址都有着宝贵的参考价值。
针对传统移动源污染监管中的模型依赖问题，提出基于深度强化学习的移动源污染监管方法。通过设计混合环境状态与组合收益回报函数，构建基于深度回报估值网络的移动源污染监管强化学习模型；通过对长期回报估值网络的离线训练，构建移动源污染监管策略模型，可以有效降低移动源污染排放，对公众健康、环境治理等具有重要的科学意义和实践价值。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种移动源污染排放的分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：将城市分为多个区域，生成多个区域的移动源污染排放数据；
S2：将城市各个区域抽象为节点，区域之间的联系抽象为边，构建城市移动源污染排放网络图；
S3：挖掘城市移动源污染排放网络中的关键节点；
S4：建立移动源污染排放监管模型，提供交通管制措施策略。
2.根据权利要求1所述的移动源污染排放的分析方法，其特征在于，所述步骤S1包括：
步骤S11、将城市按照经纬度分为10*10个区域；
步骤S12、对每个区域内车辆的GPS数据进行处理，计算每个区域内，每辆车在每个时间步内的车辆行驶距离、行驶时间以及平均速度；
步骤S13、采用COPERT模型结合得到的车辆行驶距离及平均速度生成每个区域内每个时间步内的移动源污染排放数据。
3.根据权利要求2所述的移动源污染排放的分析方法，其特征在于，所述步骤S12中，假设地球为标准椭球体，每辆车的GPS位置从(lng1，lat1)到(lng2，lat2)，在每个时间步内行驶距离的计算包括：
其中，S为每辆车在每个时间步内的车辆行驶距离；
R为标准椭球体的平均半径，取值为6378.137Km；
a和b分别是纬度差和经度差；
a＝radlat1-radlat2，b＝radlng1-radlng2。
4.根据权利要求2所述的移动源污染排放的分析方法，其特征在于，所述步骤13中，包括每辆车行驶单位距离产生的排放总量以及每个区域在每个时间步内的排放总量；
每辆车行驶单位距离产生的排放总量的计算包括：
其中，EF为排放系数，表示每辆车行驶单位距离产生的排放总量(g/km)；v为平均速度(km/h)，a、b、c、d、e为COPERT模型中不同污染物的计算系数；
每个区域在每个时间步内的排放总量的计算包括：
其中，Γ为每个时间步内在第i个区域所有车辆的集合，j为辆编号，S为行驶距离。
5.根据权利要求1所述的移动源污染排放的分析方法，其特征在于，所述步骤S1与步骤S2之间还包括：通过收敛交叉映射方法检测不同区域移动排放时间序列之间的因果联系。
6.根据权利要求1所述的移动源污染排放的分析方法，其特征在于，所述步骤S3包括：
步骤S31、将区域节点的度与信息熵相结合，表示城市移动源污染排放网络中某一节点的全局重要性；
步骤S32、计算节点自身与其他节点的自重要性；
步骤S33、融合全局重要性及自重要性，挖掘城市移动源污染排放网络中的关键节点。
7.根据权利要求1所述的移动源污染排放的分析方法，其特征在于，所述步骤S4中移动源污染排放监管模型的建立包括：
步骤S41、数据预处理；
步骤S42、离线模拟训练。
8.根据权利要求7所述的移动源污染排放的分析方法，其特征在于，所述步骤S41中，根据采集的原始GPS轨迹数据以及路网、兴趣点数据，移动源污染排放监管模型将其处理成用于生成移动源污染排放序列的历史数据集。
9.根据权利要求8所述的移动源污染排放的分析方法，其特征在于，所述步骤S42中，基于步骤S41中真实数据生成的样本，训练基于深度Q网络的监管模型。
10.根据权利要求1所述的移动源污染排放的分析方法，其特征在于，所述步骤S4中，交通管制措施策略包括车流量限制策略及车流行驶速度限制策略。
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