CN115292331B - 一种异常地理区域的获取方法、设备及介质 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种异常地理区域的获取方法、设备及介质，所述方法包括：获取关键地理区域ID列表和关键地理区域ID列表中任一关键地理区域对应的相关地理区域ID列表；在时间节点下，获取预设时间间隔下的关键地理区域对应的区域污染物排放量差，确定关键地理区域为正常地理区域或者为异常地理区域；可知，本发明一方面能够实现划分出不同的地理区域，确定任一地理区域的污染物含量时，通过该地理区域内的车辆污染物的排放量和该地理区域的相邻地理区域的污染物含量，将相邻地理区域的污染物含量作为影响因素，准确的确定出异常地理区域，另一方面，也可以判断出车辆排放量对该地理区域是否造成污染。

Description

一种异常地理区域的获取方法、设备及介质

技术领域

本发明涉及交通领域，具体涉及一种异常地理区域的获取方法、设备及介质。

背景技术

随着城市交通设施和居民生活条件的改善，机动车保有量持续增长，数量庞大的机动车带来了严重的环境污染问题并成为空气污染的重要源头。目前，随着对尾气排放的严格要求，机动车带来的污染逐渐降低，却无法减少在部分地理区域的污染源的确定，可能是其他污染区域影响到该地理区域的，现有技术中会对该区域进行空气进行检查确定是否为污染区域即异常地理区域，但是这种情况会无视其他地理区域带来的污染，会影响到对污染源的排查，导致治理污染不够完善。

发明内容

针对上述技术问题，本发明采用的技术方案为：一种异常地理区域的获取方法，所述包括如下步骤：

S1、获取关键地理区域ID列表E={E₁，E₂，……，E_γ，……，E_λ}，其中，E_γ是指第γ关键地理区域ID，γ=1……λ，λ为关键地理区域数量；

S2、获取E_γ对应的相关地理区域ID列表

={

，……，

，……，

}， 其中，

是E_γ对应的第g个相关地理区域ID，g=1……η，η为E_γ对应的相关地理区域ID数 量，所述相关地理区域ID是指在关键地理区域ID列表中与任一项关键地理区域相邻的关键 地理区域ID；

S3、在时间节点T下，获取E_γ对应的区域污染物排放量VC_γ和在T+∆T下，获取E_γ对应 的区域污染物排放量

；

S4、根据VC_γ和

，获取E_γ对应的目标区域污染物排放量VC'_γ，其中，VC'_γ符合如 下条件：

VC'_γ=

-VC_γ；

S5、当VC'_γ≤0时，确定关键地理区域E_γ为正常地理区域；

S6、当VC'_γ＞0时，获取关键地理区域E_γ内的车辆对应的污染物排放量差值DC'_γ，其中，DC'_γ符合如下条件：

DC'_γ=

-DC_γ；

其中，DC_γ为在时间节点T下，关键地理区域E_γ内的所有车辆的污染物排放量之和；

为在时间节点T+1下，关键地理区域E_γ内的所有车辆的污染物排放量之和；

S7、当VD_γ≤指定污染物排放量阈值时，确定关键地理区域E_γ为异常地理区域，其中，VD_γ为E_γ对应的污染物排放量差值且VD_γ=VC'_γ-DC'_γ；

S8、当VD_γ＞指定污染物排放量阈值时，获取

对应的区域污染物量列表QC'_γ= {QC'_γ1，QC'_γ2，……，QC'_γg，……，QC'_γη}，其中，QC'_γg是指

对应的指定区域污染物排放 量；

S9、根据QC'_γ，确定出在

中相关地理区域ID对应的关键地理区域为异常地理 区域。

本发明还保护了一种非瞬时性计算机可读存储介质，所述存储介质中存储

有至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或所述至少一段程序由处理器加载并执行以实现所述异常地理区域的获取方法。

本发明还保护了一种电子设备，包括处理器和所述非瞬时性计算机可读存储介质。

本发明至少具有以下技术效果：

本发明通过获取关键地理区域ID列表和关键地理区域ID列表中任一关键地理区域对应的相关地理区域ID列表；在时间节点下，获取预设时间间隔下的关键地理区域对应的区域污染物排放量差，确定关键地理区域为正常地理区域或者为异常地理区域；可知，本发明一方面能够实现划分出不同的地理区域，确定任一地理区域的污染物含量时，通过该地理区域内的车辆污染物的排放量和该地理区域的相邻地理区域的污染物含量，将相邻地理区域的污染物含量作为影响因素，准确的确定出异常地理区域，另一方面，也可以判断出车辆排放量对该地理区域是否造成污染。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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的附图。

图1为本发明实施例提供的一种异常地理区域的获取方法的流程图。

具体实施方式

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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域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。

实施例一

如图1所示，本实施例一提供了一种异常地理区域的获取方法，所述方法包括如下步骤：

S1、获取关键地理区域ID列表E={E₁，E₂，……，E_γ，……，E_λ}，其中，E_γ是指第γ关键地理区域ID，γ=1……λ，λ为关键地理区域数量。

具体地，所述关键地理区域ID是指关键地理区域的唯一身份标识，其中，关键地理区域通过geohash方法进行确定，优选地，geohash的位数为6位。

S2、获取E_γ对应的相关地理区域ID列表

={

，……，

，……，

}，其中，

是指E_γ对应的第g相关地理区域ID，g=1……η，η为相关地理区域ID数量。

具体地，所述相关地理区域ID是指在关键地理区域ID列表中与任一项关键地理区域相邻的关键地理区域ID。

S3、在时间节点T下，获取E_γ对应的区域污染物排放量VC_γ和在T+1下，获取E_γ对应 的区域污染物排放量

。

具体地，VC_γ和

均通过污染物检测装置进行采集，其中，所述污染物检测装置 即道路空气质量监测采集系统，道路空气质量监测采集系统包括颗粒物分级监测单元、常 规气体污染物监测单元、气象数据监测单元；其中，所述颗粒物分级监测单元采用颗粒物计 数器原理，可检测粒径在20至1000nm的颗粒物，可同时测量6通道的颗粒物浓度；所述常规 气体污染物监测单元采用电化学原理检测SO2、NO2、O3、CO气态污染物；采用光散射原理检 测PM2.5、PM10颗粒物浓度；所述象数据监测单元实时测量大气环境空气温湿度、风速、风向 和大气压力。

S4、根据VC_γ和

，获取E_γ对应的目标区域污染物排放量VC'_γ，其中，VC'_γ符合如 下条件：

VC'_γ=

-VC_γ。

S5、当VC'_γ≤0时，确定关键地理区域E_γ为正常地理区域。

S6、当VC'_γ＞0时，获取关键地理区域E_γ内的车辆对应的污染物排放量差值DC'_γ，其中，DC'_γ符合如下条件：

DC'_γ=

-DC_γ。

具体地，DC_γ为在时间节点T下，关键地理区域E_γ内的所有车辆的污染物排放量之和。

在一个具体的实施例中，所述方法还包括如下步骤获取DC_γ：

S61、在时间节点T下，获取关键地理区域E_γ内的第一车辆ID列表A={A₁，A₂，……，A_i，……，A_n}和第二车辆ID列表B={B₁，B₂，……，B_j，……，B_m}，其中，A_i是指第i个第一类车辆ID，i=1……n，n为在目标地理区域内第一类车辆ID数量，B_j是指第j个第二类车辆ID，j=1……m，m为在目标地理区域内第二类车辆ID数量。

具体地，所述第一类车辆ID是指安装了OBD系统的初始车辆对应的初始车辆ID。

具体地，所述第二类车辆ID是指未安装了OBD系统的初始车辆对应的

初始车辆ID。

S62、获取A_i对应的第一污染物列表C_i={C_i1，C_i2，……，C_ir，……，C_is}，其中，C_ir是指在A_i对应的第r种第一类污染物的排放量，r=1……s，s为污染物种类数量。

优选地，s=4，即所述污染物种类包括一氧化碳、一氧化氮、碳氢化合物和PM2.5。

进一步地，在所述方法中还包括如下步骤：将C_i输入至PMF源解析模型

中，获取A_i对应的PM2.5污染源。

具体地，所述第一类污染物排放量是指基于车辆速度确定出的车辆对应的污染物排放量，可以理解为：在所述目标地理区域内的，获取A对应的车辆速度列表V={V₁，V₂，……，V_n}，其中，V_i是指A_i对应的车辆速度，可以理解为第一类车辆ID对应的初始车辆在目标地理区域内的平均车速，本领域技术人员知晓获取车辆的平均车速的方法，在此不再赘述。

S63、获取A_i对应的第一中间污染物列表C⁰ _i={C⁰ _i1，C⁰ _i2，……，C⁰ _ir，……，C⁰ _is}，C⁰ _ir为在A_i对应的第r种第一中间类污染物的排放量。

具体地，C⁰ _i中第一中间污染物种类与C_i中的第一污染物种类一致且C⁰ _i中第一中间污染物种类的排序与C_i中的第一污染物种类的排序一致。

具体地，所述第一中间污染物排放量是指基于OBD系统，获取到的车辆对应的污染物排放量，其中，所述关键污染物排放量与所述第二类型污染物排放量一致均通过OBD系统获取。

S64、获取B_j对应的第二污染物列表D_j={D_j1，D_j2，……，D_jr，……，D_js}，其中，D_jr是指在B_j对应的第r种第二类污染物的排放量，r=1……s，s为污染物种类数量。

具体地，D_j中第二污染物种类与C_i中的第一污染物种类一致且D_j中第二污染物种类的排序与C_i中的第一污染物种类的排序一致。

S65、根据C_i和D_j，获取B_j对应的污染物优先级F_j={F¹ _j，F² _j，……，Fⁱ _j，……，Fⁿ _j}，其中，Fⁱ _j为A_i与B_j之间的污染物优先级。

具体地，Fⁱ _j符合如下条件：

，其中，W_r为第r个第一污染物种类的权重 值。

S66、遍历F_j且当Fⁱ _j≥F₀时，将C⁰ _i作为B_j对应的第二中间污染物列表B⁰ _j。

S67、根据F_j和B，第三车辆ID列表B⁰={B⁰ ₁，B⁰ ₂，……，B⁰ _p，……，B⁰ _q}，B⁰ _p为第三车辆ID，p=1……q，q为第三车辆ID列表。

具体地，所述第三车辆ID为在B中，删除当Fⁱ _j≥F₀时Fⁱ _j对应的第二车辆ID的第二车辆ID。

S68、根据B⁰，获取B⁰ _p对应的第三中间污染物列表D⁰ _p={D⁰ _p1，D⁰ _p2，……，D⁰ _pr，……，D⁰ _ps}，D⁰ _pr在B⁰ _p对应的第r种第三中间污染物的排放量。

具体地，在S68步骤中还包括如下步骤获取D⁰ _pr：

S681、获取D⁰ _pr对应的中间优先级列表H_pr={H¹ _pr，H² _pr，……，Hⁱ _pr，……，Hⁿ _pr}，Hⁱ _pr为D⁰ _pr对应的第i个中间优先级。

进一步地，Hⁱ _pr符合如下条件：

Hⁱ _jr=|D⁰ _prr-C_ir|。

S683、遍历H_pr且从H_pr中获取最大优先级对应的C⁰ _ir作为D⁰ _pr。

S69、根据B⁰ _j、D⁰ _pr和C⁰ _i，获取DC_γ，可以理解为：B⁰ _j、D⁰ _pr和C⁰ _i之和构建的DC_γ。

上述，将关键区域内的所有车辆的排放量均转换成OBD系统对的排放量，保证了测量污染物统计的准确性和一致性，提高了确定出异常地理区域的准确性。

具体地，

为在时间节点T+1下，关键地理区域内的所有车辆的污染物排放量之 和。

进一步地，DC_γ和

中每一车辆污染物排放量的获取方式均一致，在此不再赘 述。

具体地，在S6步骤中时间间隔∆T=（T+1）-T，其中，∆T的取值范围为60~120min，优选地，∆T的取值为60min。

S7、当VD_γ≤指定污染物排放量阈值时，确定关键地理区域E_γ为异常地理区域，其中，VD_γ为E_γ对应的污染物排放量差值且VD_γ=VC'_γ-DC'_γ。

S8、当VD_γ＞指定污染物排放量阈值时，获取

对应的区域污染物量列表QC'_γ= {QC'_γ1，QC'_γ2，……，QC'_γg，……，QC'_γη}，其中，QC'_γg是指

对应的指定区域污染物排放 量。

具体地，所述指定区域污染物排放量∆T内

传播出的污染物排放量，可以理解 为：基于每分钟的污染物传播量，确定出关键地理区域内传播出的污染物排放量。

S9、根据QC'_γg，确定出在

中相关地理区域ID对应的关键地理区域为异常地理 区域。

具体地，在S9步骤中还通过如下步骤：

S91、遍历QC'_γ且当QC'_γg≥指定污染物排放量阈值时，QC'_γg对应的关键地理区域为异常地理区域；

S93、当QC'_γg＜指定污染物排放量阈值时，QC'_γg对应的关键地理区域为正常地理区域。

具体地，E中除E_γ之外的任一关键地理区域可以参照S1-S9步骤，在此不再赘述。

上述实施例通过获取关键地理区域ID列表和关键地理区域ID列表中任一关键地理区域对应的相关地理区域ID列表；在时间节点下，获取预设时间间隔下的关键地理区域对应的区域污染物排放量差，确定关键地理区域为正常地理区域或者为异常地理区域；可知，本发明一方面能够实现划分出不同的地理区域，确定任一地理区域的污染物含量时，通过该地理区域内的车辆污染物的排放量和该地理区域的相邻地理区域的污染物含量，将相邻地理区域的污染物含量作为影响因素，准确的确定出异常地理区域，另一方面，也可以判断出车辆排放量对该地理区域是否造成污染。

本发明的实施例还提供了一种非瞬时性计算机可读存储介质，该存储介质可设置于电子设备之中以保存用于实现方法实施例中一种方法相关的至少一条指令或至少一段程序，该至少一条指令或该至少一段程序由该处理器加载并执行以实现上述实施例提供的方法。

本发明的实施例还提供了一种电子设备，包括处理器和前述的非瞬时性计算机可读存储介质。

虽然已经通过示例对本发明的一些特定实施例进行了详细说明，但是本领域的技术人员应该理解，以上示例仅是为了进行说明，而不是为了限制本发明的范围。本领域的技术人员还应理解，可以对实施例进行多种修改而不脱离本发明的范围和精神。本发明的范围由所附权利要求来限定。

Claims (8)

1.一种异常地理区域的获取方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

S1、获取关键地理区域ID列表E={E₁，E₂，……，E_γ，……，E_λ}，其中，E_γ是指第γ关键地理区域ID，γ=1……λ，λ为关键地理区域数量；

S2、获取E_γ对应的相关地理区域ID列表

，其中，

是E_γ 对应的第g个相关地理区域ID，g=1……η，η为E_γ对应的相关地理区域ID数量，所述相关地理 区域ID是指在关键地理区域ID列表中与任一项关键地理区域相邻的关键地理区域ID；

S3、在时间节点T下，获取E_γ对应的区域污染物排放量VC_γ和在T+时间间隔∆T下，获取 E_γ对应的区域污染物排放量

；

S4、根据VC_γ和

，获取E_γ对应的目标区域污染物排放量VC'_γ，其中，VC'_γ符合如下 条件：

；

S5、当VC'_γ≤0时，确定关键地理区域E_γ为正常地理区域；

S6、当VC'_γ＞0时，获取关键地理区域E_γ内的车辆对应的污染物排放量差值DC'_γ，其中，DC'_γ符合如下条件：

；

其中，DC_γ为在时间节点T下，关键地理区域E_γ内的所有车辆的污染物排放量之和；

为在时间节点T+1下，关键地理区域E_γ内的所有车辆的污染物排放量之和；

S7、当VD_γ≤指定污染物排放量阈值时，确定关键地理区域E_γ为异常地理区域，其中，VD_γ为E_γ对应的污染物排放量差值且VD_γ=VC'_γ-DC'_γ；

S8、当VD_γ＞指定污染物排放量阈值时，获取

对应的区域污染物量列表QC'_γ= {QC'_γ1，QC'_γ2，……，QC'_γg，……，QC'_γη}，其中，QC'_γg是指

对应的指定区域污染物排 放量；

S9、根据QC'_γ，确定出在

中相关地理区域ID对应的关键地理区域为异常地理区域， 其中，在S9步骤中还包括如下步骤：

S91、遍历QC'_γ且当QC'_γg≥指定污染物排放量阈值时，QC'_γg对应的关键地理区域为异常地理区域；

S93、当QC'_γg＜指定污染物排放量阈值时，QC'_γg对应的关键地理区域为正常地理区域。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述关键地理区域通过geohash方式进行确定。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，geohash的位数为6位。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在S6中时间间隔∆T为时间节点T+1与时间节点T之间的差值，其中，∆T的取值范围为60~120min。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，VC_γ和

通过污染物检测装置进行采集。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，关键地理区域内的污染物包括：一氧化碳、一氧化氮、碳氢化合物和PM2.5。

7.一种非瞬时性计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或所述至少一段程序由处理器加载并执行以实现如权利要求1~6中任意一项的所述方法。

8.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和权利要求7中的非瞬时性计算机可读存储介质。

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