CN113763221A - 一种大气污染的溯源方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种大气污染的溯源方法、装置、电子设备及存储介质。其中，方法包括：若接收到气体超标信息，则确定采集到气体超标信息的目标站点；根据目标站点的超标气体变化趋势，与候选关联站点的超标气体变化趋势，确定目标关联站点；根据目标关联站点的超标气体变化趋势与候选网格区域的超标气体变化趋势，确定目标网格区域；其中，目标关联站点与候选网格区域地理位置关联，且目标关联站点与至少一个候选网格区域关联；根据目标网格区域的超标气体变化趋势与预存的污染物排放信息，确定污染源。通过执行本方案，可以实现实时精准地定位大气污染的污染源，进而可以有利于提高环境治理的效率和质量。
Description
技术领域
本发明实施例涉及环境数据处理技术领域，尤其涉及一种大气污染的溯源方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
由于大气运动受到热力、梯度力、摩擦力、地形阻挡等因素，形成曲折复杂的流场，污染物也随传输的气团轨迹动态多变，在大气污染监测和治理过程中最难解决的是溯源问题。
相关技术中，解决大气污染溯源问题大多需要采用各类复杂的模型或者机器学习技术；新技术的运用往往需要采集大量监测数据作为基础，同时还需配套的气象、测绘等数据支持。模型计算结果往往受多种输入参数影响，对输入端采集数据要求很高，而且需要大量的样本数据作为支撑，尤其是机器学习的应用。同时，对于已发生的历史数据分析的结果表现出滞后性，不能满足精准实时分析需求。
发明内容
本发明实施例提供一种大气污染的溯源方法、装置、电子设备及存储介质，可以实现实时精准地定位大气污染的污染源，进而可以有利于提高环境治理的效率和质量。
第一方面，本发明实施例提供了一种大气污染的溯源方法，该方法包括：若接收到气体超标信息，则确定采集到所述气体超标信息的目标站点；其中，所述气体超标信息包括：超标气体类别和超标气体的指标值；
根据目标站点的超标气体变化趋势，与候选关联站点的超标气体变化趋势，确定目标关联站点；其中，所述目标站点与所述候选关联站点地理位置关联，且所述目标站点与至少一个所述候选关联站点关联；
根据所述目标关联站点的超标气体变化趋势与候选网格区域的超标气体变化趋势，确定目标网格区域；其中，所述目标关联站点与所述候选网格区域地理位置关联，且所述目标关联站点与至少一个所述候选网格区域关联；
根据所述目标网格区域的超标气体变化趋势与预存的污染物排放信息，确定污染源。
第二方面，本发明实施例还提供了一种大气污染的溯源装置，该装置包括：目标站点确定模块，用于若接收到气体超标信息，则确定采集到所述气体超标信息的目标站点；其中，所述气体超标信息包括：超标气体类别和超标气体的指标值；
目标关联站点确定模块，用于根据目标站点的超标气体变化趋势，与候选关联站点的超标气体变化趋势，确定目标关联站点；其中，所述目标站点与所述候选关联站点地理位置关联，且所述目标站点与至少一个所述候选关联站点关联；
目标网格区域确定模块，用于根据所述目标关联站点的超标气体变化趋势与候选网格区域的超标气体变化趋势，确定目标网格区域；其中，所述目标关联站点与所述候选网格区域地理位置关联，且所述目标关联站点与至少一个所述候选网格区域关联；
污染源确定模块，用于根据所述目标网格区域的超标气体变化趋势与预存的污染物排放信息，确定污染源。
第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本发明实施例中任一项所述的大气污染的溯源方法。
第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明实施例中任一项所述的大气污染的溯源方法。
本发明实施例提供的技术方案，若接收到气体超标信息，则确定采集到气体超标信息的目标站点；根据目标站点的超标气体变化趋势，与候选关联站点的超标气体变化趋势，确定目标关联站点；根据目标关联站点的超标气体变化趋势与候选网格区域的超标气体变化趋势，确定目标网格区域；其中，目标关联站点与候选网格区域地理位置关联，且目标关联站点与至少一个候选网格区域关联；根据目标网格区域的超标气体变化趋势与预存的污染物排放信息，确定污染源。通过执行本方案，可以实现实时精准地定位大气污染的污染源，进而可以有利于提高环境治理的效率和质量。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种大气污染的溯源方法的流程图；
图2是本发明实施例提供的另一种大气污染的溯源方法的流程图；
图3是本发明实施例提供的又一种大气污染的溯源方法的流程图；
图4是本发明实施例提供的一种大气污染的溯源装置示意图；
图5是本发明实施例提供的一种电子设备结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
图1是本发明实施例提供的一种大气污染的溯源方法的流程图，所述方法可以由大气污染的溯源装置来执行，所述装置可以由软件和/或硬件的方式实现，所述装置可以配置在用于对大气污染进行溯源的电子设备中。所述方法应用于对大气污染的污染源进行定位的场景中。如图1所示，本发明实施例提供的技术方案具体包括：
S110:若接收到气体超标信息，则确定采集到所述气体超标信息的目标站点。
其中，所述气体超标信息包括：超标气体类别和超标气体的指标值。
示例性的，目标站点可以是地方环保部门考核所使用的站点，目标站点可以是国控站点，目标站点可以是省控站点，目标站点也可以是市控站点，目标站点在本发明实施例中优选为国控站点。目标站点可以对本站的气体排放情况进行监控，若监测到气体排放超标，则采集气体超标信息。超标气体类别可以是排放超标的大气污染物，例如NO，PM2.5，SO2等，指标值可以是超标气体的排放量。本方案可以通过地理信息系统(GeographicInformation System,GIS)技术将采集到气体超标信息的目标站点在地图上的对应位置进行高亮和突出显示。
S120:根据目标站点的超标气体变化趋势，与候选关联站点的超标气体变化趋势，确定目标关联站点。
其中，所述目标站点与所述候选关联站点地理位置关联，且所述目标站点与至少一个所述候选关联站点关联。
具体的，超标气体变化趋势可以是超标气体的指标值随时间发生变化的曲线图。本方案可以基于GIS技术实现模拟超标气体变化趋势。候选关联站点可以是分布在目标站点周围的站点，候选关联站点可以是在目标站点的上风向的站点，候选关联站点还可以是与目标站点之间的距离满足预设距离的站点，例如预设距离为20m。候选关联站点可以根据实际需要进行设置。本方案可以根据目标站点的超标气体变化趋势与候选关联站点的超标气体变化趋势的相关系数，确定目标关联站点，从而确定目标站点的下一级污染源，将污染源定位至省控站级别。
S130:根据所述目标关联站点的超标气体变化趋势与候选网格区域的超标气体变化趋势，确定目标网格区域。
其中，所述目标关联站点与所述候选网格区域地理位置关联，且所述目标关联站点与至少一个所述候选网格区域关联。
具体的，网格区域可以是对目标关联站点周围的空间范围以3公里×3公里为单位进行划分得到的子区域，每个网格区域中布设一个小微站对网格区域内的气体排放情况进行监测。候选网格区域可以是分布在目标关联站点周围的站点，候选网格区域可以是在目标关联站点的上风向的站点，候选网格区域还可以是与目标关联站点之间的距离满足预设距离的站点，例如预设距离为20m。候选网格区域可以根据实际需要进行设置。本方案可以根据目标关联站点的超标气体变化趋势与候选网格区域的超标气体变化趋势，确定目标网格区域，从而确定目标关联站点的下一级污染源，将污染源定位至网格区域级别。
S140:根据所述目标网格区域的超标气体变化趋势与预存的污染物排放信息，确定污染源。
具体的，本方案可以实时在线监测目标网格区域内所有污染源的污染物排放信息并进行预存，并根据目标网格区域的超标气体变化趋势与预存的污染物排放信息，确定污染源。例如可以根据污染源登记的排放气体以及目标网格区域的超标气体变化趋势确定污染源。也可以基于GIS技术根据污染源的超标气体变化趋势以及目标网格区域的超标气体变化趋势确定污染源，进而将污染源定位置企业或者用户级别。
本发明实施例提供的技术方案，若接收到气体超标信息，则确定采集到气体超标信息的目标站点；根据目标站点的超标气体变化趋势，与候选关联站点的超标气体变化趋势，确定目标关联站点；根据目标关联站点的超标气体变化趋势与候选网格区域的超标气体变化趋势，确定目标网格区域；其中，目标关联站点与候选网格区域地理位置关联，且目标关联站点与至少一个候选网格区域关联；根据目标网格区域的超标气体变化趋势与预存的污染物排放信息，确定污染源。通过执行本方案，可以实现实时精准地定位大气污染的污染源，进而可以有利于提高环境治理的效率和质量。
图2是本发明实施例提供的另一种大气污染的溯源方法的流程图，本实施例在上述实施例的基础上进行优化。如图2所示，本发明实施例中的大气污染的溯源方法可以包括：
S210:若接收到气体超标信息，则确定采集到所述气体超标信息的目标站点。
S220:根据目标站点的超标气体变化趋势，与候选关联站点的超标气体变化趋势，确定目标关联站点。
在一个可行的实施方式中，可选的，候选关联站点的确定过程包括：基于GIS技术、目标站点的位置数据以及关联站点的位置数据确定所述目标站点与各所述关联站点的位置关系；根据所述目标站点与各所述关联站点的位置关系、目标站点的风向数据以及关联站点的风向数据确定候选关联站点。
其中，关联站点可以是位于目标站点周围的站点，例如省控站点。位置数据可以是空间地理位置坐标，例如经度坐标或者纬度坐标。本方案可以根据基于GIS技术、目标站点的位置数据以及关联站点的位置数据确定目标站点和各关联站点在地图上的位置关系。其中，位置关系例如可以是目标站点与关联站点的相对距离，或者目标站点相对关联站点的方向。本方案可以基于GIS技术将各个站点的风向数据在地图上进行显示，风向数据可以是风向的经纬度坐标，关例如东偏西35度。通过目标站点与关联站点的位置关系、目标站点的风向数据以及关联站点的风向数据可以确定位于目标站点上风向上与目标站点的距离满足一定距离关系的关联站点，即候选关联站点。
由此，通过基于GIS技术、目标站点的位置数据以及关联站点的位置数据确定目标站点与各关联站点的位置关系；根据目标站点与各关联站点的位置关系、目标站点的风向数据以及关联站点的风向数据确定候选关联站点，可以实现对下一级污染区域的精准定位，进而为精确找到污染源头确定方向依据。
在另一个可行的实施方式中，可选的，候选关联站点变化趋势采集时间的确定过程，包括：基于GIS技术确定目标站点与各候选关联站点之间的位置关系；基于目标站点与各候选关联站点之间的位置关系、目标站点的风向数据以及各候选关联站点的风向数据确定各候选关联站点的超标气体变化趋势采集时间。
其中，候选关联站点的个数至少为1个，不同候选关联站点与目标站点的位置关系并不相同。其中，位置关系例如可以是目标站点与候选关联站点的相对距离，或者位置关系也可以是目标站点相对候选关联站点的方向，位置关系可以根据实际需要进行设置。本方案可以基于GIS技术将各个站点的风向数据在地图上进行显示，风向数据可以是风向的经纬度坐标，例如东偏西35度。风向数据也可以是风速，风速可以取瞬时风速，也可以取一段时间内的平均风速。风向数据可以根据实际需要进行设置。本方案可以通过目标站点与候选关联站点的距离、目标站点的风向数据以及候选关联站点的风向数据分别确定各候选关联站点的污染物被风吹到目标站点的时间，进而确定各候选关联站点的超标气体变化趋势采集时间。例如通过计算候选关联站点1的污染物到目标站点的时间为1min，而候选关联站点2的污染物到标站点的时间为5min，选取目标站点从当前时间开始前30min内的超标气体变化趋势，则可以选取从当前时间开始前31min至前1min的时间段作为候选关联站点1的超标气体变化趋势采集时间，并选取从当前时间开始前35min至前5min的时间段作为候选关联站点2的超标气体变化趋势采集时间。
由此，通过基于GIS技术确定目标站点与各候选关联站点之间的位置关系；基于目标站点与各候选关联站点之间的位置关系、目标站点的风向数据以及各候选关联站点的风向数据确定各候选关联站点的超标气体变化趋势采集时间。可以实现根据实际需要确定候选关联站点的超标气体变化趋势采集时间，使得计算过程更加接近实际数据，可以有利于对下一级污染区域的精准定位，进而为精确找到污染源头确定方向依据。
在本实施例中，可选的，确定目标关联站点，包括：基于目标站点的超标气体变化趋势与候选关联站点的超标气体变化趋势确定变化趋势相关值；若所述变化趋势相关值满足第一预设约束条件，则确定所述候选关联站点为目标关联站点。
具体的，本方案可以基于GIS技术生成目标站点的超标气体变化趋势，例如目标站点的超标气体变化曲线图。也可以基于GIS技术生成候选关联站点的超标气体变化趋势，候选关联站点的超标气体变化曲线图。然后对两个曲线图进行拟合，得到变化趋势相关值。其中，变化趋势相关值反映了两个曲线之间的变化趋势的相似度。变化趋势相关值越大，则表示两个站点的超标气体变化过程越一致，候选关联站点是污染区域的可能性越大。第一预设约束条件可以是90％，第一预设约束条件也可以是95％，第一预设约束条件可以根据实际需要进行设置。
由此，通过基于目标站点的超标气体变化趋势与候选关联站点的超标气体变化趋势确定变化趋势相关值；若变化趋势相关值满足第一预设约束条件，则确定候选关联站点为目标关联站点。可以实现对下一级污染区域的精准定位，进而为精确找到污染源头确定方向依据。
S230:根据所述目标关联站点的超标气体变化趋势与候选网格区域的超标气体变化趋势，确定目标网格区域。
在本实施例中，可选的，候选网格区域的确定过程，包括：基于GIS技术、目标关联站点的位置数据以及关联网格区域的位置数据确定所述目标关联站点与各所述关联网格区域的位置关系；根据所述目标关联站点与各所述关联网格区域的位置关系、目标关联站点的风向数据以及各所述关联网格区域的风向数据确定候选网格区域。
其中，关联网格区域可以是位于目标关联站点周围的站点，例如小微站点。位置数据可以是空间地理位置坐标，例如经度坐标或者纬度坐标。本方案可以根据基于GIS技术、目标关联站点的位置数据以及关联网格区域的位置数据确定目标关联站点和各关联网格区域在地图上的位置关系。其中，位置关系例如可以是目标关联站点与关联网格区域的相对距离，或者目标关联站点相对关联网格区域的方向。本方案可以基于GIS技术将各个站点的风向数据在地图上进行显示，风向数据可以是风向的经纬度坐标，例如东偏西35度。通过目标关联站点与关联网格区域的位置关系、目标关联站点的风向数据以及关联网格区域的风向数据可以确定位于目标关联站点的上风向上与目标关联站点的距离满足一定距离关系的关联网格区域，即候选网格区域。
由此，通过基于GIS技术、目标关联站点的位置数据以及关联网格区域的位置数据确定目标关联站点与各关联网格区域的位置关系；根据目标关联站点与各关联网格区域的位置关系、目标关联站点的风向数据以及各关联网格区域的风向数据确定候选网格区域，可以实现对下一级污染区域的精准定位，进而为精确找到污染源头确定方向依据。
S240:基于GIS技术生成目标网格区域的超标气体变化趋势。
具体的，基于GIS技术在地图上目标网格区域的对应位置上，根据获取到的小微站发送的目标网格区域超标气体的实时排放量生成针对目标网格区域的超标气体变化趋势，例如变化曲线图。
S250:基于GIS技术和预存的污染物排放信息确定所述目标网格区域内各疑似污染源的超标气体变化趋势。
其中，可以基于GIS技术确定位于目标网格区域内的所有污染源，即疑似污染源，分别在地图上与各疑似污染源对应的位置上，根据实时监测到的各疑似污染源的超标气体排放量生成针对各疑似污染源的超标气体变化趋势，例如变化曲线图。
S260:若所述目标网格区域的超标气体变化趋势与疑似污染源的超标气体变化趋势满足第二预设约束条件，则确定所述疑似污染源为污染源。
其中，本方案可以基于目标网格区域的超标气体变化趋势与疑似污染源的超标气体变化趋势确定变化趋势相关值。其中，变化趋势相关值反映了两个曲线之间的变化趋势的相似度。变化趋势相关值越大，则表示两个站点的超标气体变化过程越一致，疑似污染源是污染源的可能性越大。第二预设约束条件可以是90％，第二预设约束条件也可以是95％，第二预设约束条件可以根据实际需要进行设置。
在又一个可行的实施方式中，可选的，在确定污染源之后，所述方法还包括：基于GIS技术将所述污染源进行可视化展示。
具体的，当确定了超标气体的污染源之后，本方案可以基于GIS技术在地图上将污染源的对应位置进行展示，例如可以高亮显示或者用较深的颜色进行突出显示，可以直观地让用户定位到污染源的具体地理位置，可以提供人性化的使用体验。
本发明实施例提供的技术方案，若接收到气体超标信息，则确定采集到气体超标信息的目标站点；根据目标站点的超标气体变化趋势，与候选关联站点的超标气体变化趋势，确定目标关联站点；根据目标关联站点的超标气体变化趋势与候选网格区域的超标气体变化趋势，确定目标网格区域；基于GIS技术生成目标网格区域的超标气体变化趋势；基于GIS技术和预存的污染物排放信息确定目标网格区域内各疑似污染源的超标气体变化趋势；若目标网格区域的超标气体变化趋势与疑似污染源的超标气体变化趋势满足第二预设约束条件，则确定疑似污染源为污染源通过执行本方案，可以实现实时精准地定位大气污染的污染源，进而可以有利于提高环境治理的效率和质量。
在大气污染监测和治理过程中最难解决的是溯源问题，由于大气运动受到热力、梯度力、摩擦力、地形阻挡等因素，形成曲折复杂的流场，污染物也随传输的气团轨迹动态多变，做实时精准溯源就更加困难。
相关技术中的溯源方法大多需要采用各类复杂的模型，甚至是机器学习技术；这些新技术运用往往需要采集大量监测数据作为基础，同时还需配套的气象、测绘等数据支持。模型计算结果往往受多种输入参数影响，对输入端采集数据要求很高，而且需要大量的样本数据作为支撑，尤其是机器学习的应用。同时，对于已发生的历史数据分析的结果表现出滞后性，不能满足准实时分析需求。
图3是本发明实施例提供的大气污染的溯源方法的流程图，为了更清楚的表述本发明的技术方案，如图3所示，本发明实施例提供的技术方案可以包括如下步骤：
步骤1、若接收到气体超标信息，则确定采集到所述气体超标信息的目标站点。
其中，本方案例如可以对监管重点关注的国控气站做分钟级别的实时监控，对于超标的国控气站进行实时报警。
步骤2、根据目标站点的超标气体变化趋势，与候选关联站点的超标气体变化趋势，确定目标关联站点。
其中，本方案例如可以结合风向、风速信息分析上风向、下风向候选关联站点的超标气体变化趋势，找出影响正相关的目标关联站点。
步骤3、根据目标关联站点的超标气体变化趋势与候选网格区域的超标气体变化趋势，确定目标网格区域。
步骤4、通过目标网格区域的超标气体变化趋势，得出污染源源头区域。
步骤5、在线监控污染源源头区域污染源，计算污染源的污染贡献值排名。
其中，污染源可以是企业。
步骤6、结合污染源源头区域内污染源污染排放特征因子分析进一步缩小范围。
步骤7、快速得出准确区域以及重点疑似污染源清单。
本发明实施例提供的技术方案，通过对各类大气监测站监测数据的综合利用，结合气象、污染源在线监控等，实现分钟级的大气污染溯源精准分析。由于大气网格监测数据受设备精度等因素影响，其监测值与大气站设备的监测中有较大差距。本方案采用网格化监测点位的变化趋势，来判断环境污染因子的波动，结合污染源自动监控、污染源排放特征因子等手段实现污染源头快速精准定位。
与现有大气污染源溯源分析技术相比，本发明实施例的技术方案基于考核的国控站点分钟数据为监控对象，对于站点因子进行实时动态监控，及时发现考核监测点问题。同时，采用多级监测点位逐级分析方法，并引入大气网格化实时监测数据，并通过其动态变化辅助分析污染源源头，运用了污染源在线监控的实时数据，配合大气点位监测数据，从而可以实现准实时精准溯源分析。
图4是本发明实施例提供的一种大气污染的溯源装置示意图，所述装置可以配置在用于对大气污染进行溯源的电子设备中。如图4所示，所述装置包括：
目标站点确定模块410，若接收到气体超标信息，则确定采集到所述气体超标信息的目标站点；其中，所述气体超标信息包括：超标气体类别和超标气体的指标值；
目标关联站点确定模块420，用于根据目标站点的超标气体变化趋势，与候选关联站点的超标气体变化趋势，确定目标关联站点；其中，所述目标站点与所述候选关联站点地理位置关联，且所述目标站点与至少一个所述候选关联站点关联；
目标网格区域确定模块430，用于根据所述目标关联站点的超标气体变化趋势与候选网格区域的超标气体变化趋势，确定目标网格区域；其中，所述目标关联站点与所述候选网格区域地理位置关联，且所述目标关联站点与至少一个所述候选网格区域关联；
污染源确定模块440，用于根据所述目标网格区域的超标气体变化趋势与预存的污染物排放信息，确定污染源。
可选的，目标关联站点确定模块420，具体用于基于GIS技术、目标站点的位置数据以及关联站点的位置数据确定所述目标站点与各所述关联站点的位置关系；根据所述目标站点与各所述关联站点的位置关系、目标站点的风向数据以及关联站点的风向数据确定候选关联站点。
可选的，目标关联站点确定模块420，具体用于基于GIS技术确定目标站点与各候选关联站点之间的位置关系；基于目标站点与各候选关联站点之间的位置关系、目标站点的风向数据以及各候选关联站点的风向数据确定各候选关联站点的超标气体变化趋势采集时间。
可选的，目标关联站点确定模块420，具体用于基于目标站点的超标气体变化趋势与候选关联站点的超标气体变化趋势确定变化趋势相关值；若所述变化趋势相关值满足第一预设约束条件，则确定所述候选关联站点为目标关联站点。
可选的，目标网格区域确定模块430，具体用于基于GIS技术、目标关联站点的位置数据以及关联网格区域的位置数据确定所述目标关联站点与各所述关联网格区域的位置关系；根据所述目标关联站点与各所述关联网格区域的位置关系、目标关联站点的风向数据以及各所述关联网格区域的风向数据确定候选网格区域。
可选的，污染源确定模块440，具体用于基于GIS技术生成目标网格区域的超标气体变化趋势；基于GIS技术和预存的污染物排放信息确定所述目标网格区域内各疑似污染源的超标气体变化趋势；若所述目标网格区域的超标气体变化趋势与疑似污染源的超标气体变化趋势满足第二预设约束条件，则确定所述疑似污染源为污染源。
可选的，所述装置还包括展示模块，用于在确定污染源之后，基于GIS技术将所述污染源进行可视化展示。
上述实施例所提供的装置可以执行本发明任意实施例所提供的大气污染的溯源方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
图5是本发明实施例提供的一种电子设备结构示意图，如图5所示，该设备包括：
一个或多个处理器510，图5中以一个处理器510为例；
存储器520；
所述设备还可以包括：输入装置530和输出装置540。
所述设备中的处理器510、存储器520、输入装置530和输出装置540可以通过总线或者其他方式连接，图5中以通过总线连接为例。
存储器520作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的一种大气污染的溯源方法对应的程序指令/模块。处理器510通过运行存储在存储器520中的软件程序、指令以及模块，从而执行计算机设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例的一种大气污染的溯源方法，即：
若接收到气体超标信息，则确定采集到所述气体超标信息的目标站点；其中，所述气体超标信息包括：超标气体类别和超标气体的指标值；
根据目标站点的超标气体变化趋势，与候选关联站点的超标气体变化趋势，确定目标关联站点；其中，所述目标站点与所述候选关联站点地理位置关联，且所述目标站点与至少一个所述候选关联站点关联；
根据所述目标关联站点的超标气体变化趋势与候选网格区域的超标气体变化趋势，确定目标网格区域；其中，所述目标关联站点与所述候选网格区域地理位置关联，且所述目标关联站点与至少一个所述候选网格区域关联；
根据所述目标网格区域的超标气体变化趋势与预存的污染物排放信息，确定污染源。
存储器520可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据计算机设备的使用所创建的数据等。此外，存储器520可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态性固态存储器件。在一些实施例中，存储器520可选包括相对于处理器510远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至终端设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
输入装置530可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与计算机设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置540可包括显示屏等显示设备。
本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明实施例提供的一种大气污染的溯源方法：
若接收到气体超标信息，则确定采集到所述气体超标信息的目标站点；其中，所述气体超标信息包括：超标气体类别和超标气体的指标值；
根据目标站点的超标气体变化趋势，与候选关联站点的超标气体变化趋势，确定目标关联站点；其中，所述目标站点与所述候选关联站点地理位置关联，且所述目标站点与至少一个所述候选关联站点关联；
根据所述目标关联站点的超标气体变化趋势与候选网格区域的超标气体变化趋势，确定目标网格区域；其中，所述目标关联站点与所述候选网格区域地理位置关联，且所述目标关联站点与至少一个所述候选网格区域关联；
根据所述目标网格区域的超标气体变化趋势与预存的污染物排放信息，确定污染源。
可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括——但不限于——电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括——但不限于——无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
Claims (10)
1.一种大气污染的溯源方法，其特征在于，包括：
若接收到气体超标信息，则确定采集到所述气体超标信息的目标站点；其中，所述气体超标信息包括：超标气体类别和超标气体的指标值；
根据目标站点的超标气体变化趋势，与候选关联站点的超标气体变化趋势，确定目标关联站点；其中，所述目标站点与所述候选关联站点地理位置关联，且所述目标站点与至少一个所述候选关联站点关联；
根据所述目标关联站点的超标气体变化趋势与候选网格区域的超标气体变化趋势，确定目标网格区域；其中，所述目标关联站点与所述候选网格区域地理位置关联，且所述目标关联站点与至少一个所述候选网格区域关联；
根据所述目标网格区域的超标气体变化趋势与预存的污染物排放信息，确定污染源。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，候选关联站点的确定过程包括：
基于GIS技术、目标站点的位置数据以及关联站点的位置数据确定所述目标站点与各所述关联站点的位置关系；
根据所述目标站点与各所述关联站点的位置关系、目标站点的风向数据以及关联站点的风向数据确定候选关联站点。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，候选关联站点变化趋势采集时间的确定过程，包括：
基于GIS技术确定目标站点与各候选关联站点之间的位置关系；
基于目标站点与各候选关联站点之间的位置关系、目标站点的风向数据以及各候选关联站点的风向数据确定各候选关联站点的超标气体变化趋势采集时间。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定目标关联站点，包括：
基于目标站点的超标气体变化趋势与候选关联站点的超标气体变化趋势确定变化趋势相关值；
若所述变化趋势相关值满足第一预设约束条件，则确定所述候选关联站点为目标关联站点。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，候选网格区域的确定过程，包括：
基于GIS技术、目标关联站点的位置数据以及关联网格区域的位置数据确定所述目标关联站点与各所述关联网格区域的位置关系；
根据所述目标关联站点与各所述关联网格区域的位置关系、目标关联站点的风向数据以及各所述关联网格区域的风向数据确定候选网格区域。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述目标网格区域的超标气体变化趋势与预存的污染物排放信息，确定污染源，包括：
基于GIS技术生成目标网格区域的超标气体变化趋势；
基于GIS技术和预存的污染物排放信息确定所述目标网格区域内各疑似污染源的超标气体变化趋势；
若所述目标网格区域的超标气体变化趋势与疑似污染源的超标气体变化趋势满足第二预设约束条件，则确定所述疑似污染源为污染源。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定污染源之后，还包括：
基于GIS技术将所述污染源进行可视化展示。
8.一种大气污染的溯源装置，其特征在于，包括：
目标站点确定模块，用于若接收到气体超标信息，则确定采集到所述气体超标信息的目标站点；其中，所述气体超标信息包括：超标气体类别和超标气体的指标值；
目标关联站点确定模块，用于根据目标站点的超标气体变化趋势，与候选关联站点的超标气体变化趋势，确定目标关联站点；其中，所述目标站点与所述候选关联站点地理位置关联，且所述目标站点与至少一个所述候选关联站点关联；
目标网格区域确定模块，用于根据所述目标关联站点的超标气体变化趋势与候选网格区域的超标气体变化趋势，确定目标网格区域；其中，所述目标关联站点与所述候选网格区域地理位置关联，且所述目标关联站点与至少一个所述候选网格区域关联；
污染源确定模块，用于根据所述目标网格区域的超标气体变化趋势与预存的污染物排放信息，确定污染源。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7任一项所述的大气污染的溯源方法。
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，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的大气污染的溯源方法。
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115239540A (zh) * | 2022-08-01 | 2022-10-25 | 深圳市源清环境技术服务有限公司 | 环境智能监控系统、方法、计算机设备及存储介质 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106918677A (zh) * | 2015-12-24 | 2017-07-04 | 日本电气株式会社 | 用于污染物溯源的设备和方法 |
| CN110427573A (zh) * | 2019-08-01 | 2019-11-08 | 软通动力信息技术有限公司 | 一种未知污染源区域的确定方法、装置、设备及存储介质 |
| CN111339500A (zh) * | 2020-05-20 | 2020-06-26 | 中兴仪器（深圳）有限公司 | 空气污染溯源方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN111443015A (zh) * | 2020-03-04 | 2020-07-24 | 平安国际智慧城市科技股份有限公司 | 大气污染物的溯源方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| WO2021174751A1 (zh) * | 2020-03-02 | 2021-09-10 | 平安国际智慧城市科技股份有限公司 | 基于大数据的污染源定位方法、装置、设备及存储介质 |
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- 2021-09-17 CN CN202111092505.1A patent/CN113763221A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106918677A (zh) * | 2015-12-24 | 2017-07-04 | 日本电气株式会社 | 用于污染物溯源的设备和方法 |
| CN110427573A (zh) * | 2019-08-01 | 2019-11-08 | 软通动力信息技术有限公司 | 一种未知污染源区域的确定方法、装置、设备及存储介质 |
| WO2021174751A1 (zh) * | 2020-03-02 | 2021-09-10 | 平安国际智慧城市科技股份有限公司 | 基于大数据的污染源定位方法、装置、设备及存储介质 |
| CN111443015A (zh) * | 2020-03-04 | 2020-07-24 | 平安国际智慧城市科技股份有限公司 | 大气污染物的溯源方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| CN111339500A (zh) * | 2020-05-20 | 2020-06-26 | 中兴仪器（深圳）有限公司 | 空气污染溯源方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115239540A (zh) * | 2022-08-01 | 2022-10-25 | 深圳市源清环境技术服务有限公司 | 环境智能监控系统、方法、计算机设备及存储介质 |
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