CN116757366B - 高污染排放污染源选址的方法、装置、介质及电子设备 - Google Patents
高污染排放污染源选址的方法、装置、介质及电子设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116757366B CN116757366B CN202311020010.7A CN202311020010A CN116757366B CN 116757366 B CN116757366 B CN 116757366B CN 202311020010 A CN202311020010 A CN 202311020010A CN 116757366 B CN116757366 B CN 116757366B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- target
- data
- emission
- pollution source
- spatial resolution
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 54
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 42
- 239000003344 environmental pollutant Substances 0.000 claims description 18
- 231100000719 pollutant Toxicity 0.000 claims description 18
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 12
- 239000003570 air Substances 0.000 claims 14
- 239000012080 ambient air Substances 0.000 claims 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 12
- 230000004807 localization Effects 0.000 description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 6
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 5
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 4
- 230000005236 sound signal Effects 0.000 description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- QGZKDVFQNNGYKY-UHFFFAOYSA-N Ammonia Chemical compound N QGZKDVFQNNGYKY-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 238000009792 diffusion process Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 239000000779 smoke Substances 0.000 description 2
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 2
- KLDZYURQCUYZBL-UHFFFAOYSA-N 2-[3-[(2-hydroxyphenyl)methylideneamino]propyliminomethyl]phenol Chemical compound OC1=CC=CC=C1C=NCCCN=CC1=CC=CC=C1O KLDZYURQCUYZBL-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229910002651 NO3 Inorganic materials 0.000 description 1
- NHNBFGGVMKEFGY-UHFFFAOYSA-N Nitrate Chemical compound [O-][N+]([O-])=O NHNBFGGVMKEFGY-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229910000831 Steel Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000002411 adverse Effects 0.000 description 1
- 239000000809 air pollutant Substances 0.000 description 1
- 231100001243 air pollutant Toxicity 0.000 description 1
- 229910021529 ammonia Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 238000013475 authorization Methods 0.000 description 1
- 239000004568 cement Substances 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 201000001098 delayed sleep phase syndrome Diseases 0.000 description 1
- 208000033921 delayed sleep phase type circadian rhythm sleep disease Diseases 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000001556 precipitation Methods 0.000 description 1
- 238000010187 selection method Methods 0.000 description 1
- 239000010959 steel Substances 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/29—Geographical information databases
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/26—Government or public services
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Economics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Marketing (AREA)
- Development Economics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本公开涉及一种高污染排放污染源选址的方法、装置、介质及电子设备，该方法通过获取待选址区域的大气污染源排放清单，所述待选址区域在历史时间段内的气象数据以及待选址污染源的目标污染排放数据；根据所述大气污染源排放清单，所述气象数据以及所述目标污染排放数据通过降尺度处理策略确定所述待选址污染源的目标选址区域，其中，所述降尺度处理策略包括按照空间分辨率由低至高的顺序，依次获取多个空间分辨率下不同标识网格中所述待选址污染源对所述目标影响区域的目标空气质量的贡献值；能够基于待选址污染源对目标影响区域空气质量的影响确定所述待选址污染源的目标选址区域，能够有效提升得到目标选址区域的可靠性。
Description
技术领域
本公开涉及环境监测技术领域，具体地，涉及一种高污染排放污染源选址的方法、装置、介质及电子设备。
背景技术
随着工业化进程的推进，为改善空气质量，对产业规划布局进行调整日趋受到重视。例如会在城市产业规划布局方面越来越多的考虑相关污染源对城市空气质量的影响，因此需要基于城市空气质量因素考虑污染源选址问题。
发明内容
本公开的目的是提供一种高污染排放污染源选址的方法、装置、介质及电子设备。
为了实现上述目的，本公开第一方面提供一种高污染排放污染源选址的方法，所述方法包括：
获取待选址区域的大气污染源排放清单，所述待选址区域在历史时间段内的气象数据以及待选址污染源的目标污染排放数据；
根据所述大气污染源排放清单，所述气象数据以及所述目标污染排放数据通过降尺度处理策略确定所述待选址污染源的目标选址区域，其中，所述降尺度处理策略包括按照空间分辨率由低至高的顺序，依次获取多个空间分辨率下不同标识网格中所述待选址污染源对所述目标影响区域的目标空气质量的贡献值。
可选地，所述根据所述大气污染源排放清单，所述气象数据以及所述目标污染排放数据通过降尺度处理策略确定所述待选址污染源的目标选址区域，包括：
根据所述气象数据确定第一空间分辨率的第一气象背景数据，并根据所述大气污染源排放清单确定所述第一空间分辨率的第一背景网格化排放清单；
根据所述目标污染排放数据确定所述第一空间分辨率下所述待选址污染源的第一待用网格化排放清单；
根据所述第一气象背景数据，所述第一背景网格化排放清单和所述第一待用网格化排放清单确定对目标影响区域的目标空气质量的贡献值最小的第一预设数量个第一分辨率网格；
按照预设幅度对所述第一气象背景数据和所述第一背景网格化排放清单进行降尺度处理，以得到第二空间分辨率的第二气象背景数据和第二背景网格化排放清单，并根据所述目标污染排放数据确定所述第二空间分辨率下所述待选址污染源的第二待用网格化排放清单；
根据所述第二气象背景数据，所述第二背景网格化排放清单和所述第二待用网格化排放清单确定所述待选址污染源的目标选址区域。
可选地，所述根据所述第一气象背景数据，所述第一背景网格化排放清单和所述第一待用网格化排放清单确定对目标影响区域的目标空气质量的贡献值最小的第一预设数量个第一分辨率网格，包括：
将所述第一背景网格化排放清单和所述第一待用网格化排放清单融合生成第一目标网格化排放清单；
对所述第一空间分辨率下的每个网格进行网格标记，以得到第一标记数据；
将所述第一标记数据，所述第一目标网格化排放清单，所述第一背景网格化排放清单以及所述第一待用网格化排放清单输入预设空气质量模式，以获取第一空间分辨率下每个网格中的待选址污染源对目标影响区域的目标空气质量的贡献值；
从所述第一空间分辨率下的多个网格中确定对目标影响区域的目标空气质量的贡献值最小的第一预设数量个所述第一分辨率网格。
可选地，所述根据所述目标污染排放数据确定所述第一空间分辨率下所述待选址污染源的第一待用网格化排放清单，包括：
将所述第一空间分辨率下的每个网格的污染源排放数据均设置为所述目标污染排放数据，以得到所述第一待用网格化排放清单。
可选地，所述根据所述第二气象背景数据，所述第二背景网格化排放清单和所述第二待用网格化排放清单确定所述待选址污染源的目标选址区域，包括：
将所述第二背景网格化排放清单和所述第二待用网格化排放清单融合生成第二目标网格化排放清单；
采用不同的标识对所述第一分辨率网格对应的第二空间分辨率下的每个网格进行标记，采用同一个标识对除所述第一分辨率网格之外的网格进行标记，以得到第二标记数据；
将所述第二标记数据，所述第二目标网格化排放清单，所述第二背景网格化排放清单以及所述第二待用网格化排放清单输入预设空气质量模式，以获取第二空间分辨率下不同标识网格中的待选址污染源对目标影响区域的目标空气质量的贡献值；
确定对目标影响区域的目标空气质量的贡献值最小的第二预设数量个第二分辨率网格；
根据所述第二分辨率网格确定所述待选址污染源的所述目标选址区域。
可选地，所述根据所述第二分辨率网格确定所述待选址污染源的所述目标选址区域，包括：
在所述第二空间分辨率高于或者等于目标空间分辨率的情况下，将所述第二分辨率网格作为所述目标选址区域。
可选地，所述根据所述第二分辨率网格确定所述待选址污染源的所述目标选址区域，包括：
确定所述第二空间分辨率是否高于所述目标空间分辨率；
在确定所述第二空间分辨率低于所述目标空间分辨率的情况下，确定下一级降尺度处理后指定空间分辨率下，不同标识网格对目标影响区域的目标空气质量的贡献值，并确定出对所述目标影响区域的目标空气质量的贡献值最小的第三预设数量个指定空间分辨率网格，并将所述指定空间分辨率作为更新后的第二空间分辨率，所述指定空间分辨率网格作为更新后的第二分辨率网格，并再次执行确定所述第二空间分辨率是否高于所述目标空间分辨率的步骤，直至在所述第二空间分辨率高于或者等于目标空间分辨率的情况下，将当前的所述第二分辨率网格作为所述目标选址区域。
可选地，所述待选址污染源包括临时污染源，所述气象数据包括气象分型因子数据和非气象分型因子数据，所述方法还包括：
在确定所述待选址污染源为临时污染源的情况下，根据所述气象分型因子数据确定所述历史时间段对应的天气型集合，所述天气型集合包括所述历史时间段出现过的天气型；
根据所述大气污染源排放清单，所述非气象分型因子数据以及所述目标污染排放数据确定所述历史时间段内每种天气型下对目标影响区域的目标空气质量的贡献值最小的目标空间分辨率网格；
确定待选址污染源释放污染的目标时间对应的目标天气型；
将所述目标天气型对应的目标空间分辨率网格作为所述目标选址区域。
本公开的第二方面提供一种高污染排放污染源选址的装置，所述装置包括：
获取模块，被配置为获取待选址区域的大气污染源排放清单，所述待选址区域在历史时间段内的气象数据以及待选址污染源的目标污染排放数据；
确定模块，被配置为根据所述大气污染源排放清单，所述气象数据以及所述目标污染排放数据通过降尺度处理策略确定所述待选址污染源的目标选址区域，其中，所述降尺度处理策略包括按照空间分辨率由低至高的顺序，依次获取多个空间分辨率下不同标识网格中所述待选址污染源对目标影响区域的目标空气质量的贡献值。
可选地，所述确定模块，被配置为：
根据所述气象数据确定第一空间分辨率的第一气象背景数据，并根据所述大气污染源排放清单确定所述第一空间分辨率的第一背景网格化排放清单；
根据所述目标污染排放数据确定所述第一空间分辨率下所述待选址污染源的第一待用网格化排放清单；
根据所述第一气象背景数据，所述第一背景网格化排放清单和所述第一待用网格化排放清单确定对目标影响区域的目标空气质量的贡献值最小的第一预设数量个第一分辨率网格；
按照预设幅度对所述第一气象背景数据和所述第一背景网格化排放清单进行降尺度处理，以得到第二空间分辨率的第二气象背景数据和第二背景网格化排放清单，并根据所述目标污染排放数据确定所述第二空间分辨率下所述待选址污染源的第二待用网格化排放清单；
根据所述第二气象背景数据，所述第二背景网格化排放清单和所述第二待用网格化排放清单确定所述待选址污染源的目标选址区域。
可选地，所述确定模块，被配置为：
将所述第一背景网格化排放清单和所述第一待用网格化排放清单融合生成第一目标网格化排放清单；
对所述第一空间分辨率下的每个网格进行网格标记，以得到第一标记数据；
将所述第一标记数据，所述第一目标网格化排放清单，所述第一背景网格化排放清单以及所述第一待用网格化排放清单输入预设空气质量模式，以获取第一空间分辨率下每个网格中的待选址污染源对目标影响区域的目标空气质量的贡献值；
从所述第一空间分辨率下的多个网格中确定对目标影响区域的目标空气质量的贡献值最小的第一预设数量个所述第一分辨率网格。
可选地，所述确定模块，被配置为：
将所述第一空间分辨率下的每个网格的污染源排放数据均设置为所述目标污染排放数据，以得到所述第一待用网格化排放清单。
可选地，所述确定模块，被配置为：
将所述第二背景网格化排放清单和所述第二待用网格化排放清单融合生成第二目标网格化排放清单；
采用不同的标识对所述第一分辨率网格对应的第二空间分辨率下的每个网格进行标记，采用同一个标识对除所述第一分辨率网格之外的网格进行标记，以得到第二标记数据；
将所述第二标记数据，所述第二目标网格化排放清单，所述第二背景网格化排放清单以及所述第二待用网格化排放清单输入预设空气质量模式，以获取第二空间分辨率下不同标识网格中的待选址污染源对目标影响区域的目标空气质量的贡献值；
确定对目标影响区域的目标空气质量的贡献值最小的第二预设数量个第二分辨率网格；
根据所述第二分辨率网格确定所述待选址污染源的所述目标选址区域。
可选地，所述确定模块，被配置为：
在所述第二空间分辨率高于或者等于目标空间分辨率的情况下，将所述第二分辨率网格作为所述目标选址区域。
可选地，所述确定模块，被配置为：
确定所述第二空间分辨率是否低于所述目标空间分辨率；
在确定所述第二空间分辨率低于所述目标空间分辨率的情况下，确定下一级降尺度处理后指定空间分辨率下，不同标识网格对目标影响区域的目标空气质量的贡献值，并确定出对所述目标影响区域的目标空气质量的贡献值最小的第三预设数量个指定空间分辨率网格，并将所述指定空间分辨率作为更新后的第二空间分辨率，所述指定空间分辨率网格作为更新后的第二分辨率网格，并再次执行确定所述第二空间分辨率是否大于所述目标空间分辨率的步骤，直至在所述第二空间分辨率小于或者等于目标空间分辨率的情况下，将当前的所述第二分辨率网格作为所述目标选址区域。
可选地，所述待选址污染源包括临时污染源，所述气象数据包括气象分型因子数据和非气象分型因子数据，所述装置还包括：
天气型选址模块，被配置为在确定所述待选址污染源为临时污染源的情况下，根据所述气象分型因子数据确定所述历史时间段对应的天气型集合，所述天气型集合包括所述历史时间段出现过的天气型；根据所述大气污染源排放清单，所述非气象分型因子数据以及所述目标污染排放数据确定所述历史时间段内每种天气型下对目标影响区域的目标空气质量的贡献值最小的目标空间分辨率网格；确定待选址污染源释放污染的目标时间对应的目标天气型；将所述目标天气型对应的目标空间分辨率网格作为所述目标选址区域。
本公开的第三方面提供一种非临时性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以上第一方面所述方法的步骤。
本公开的第四方面提供一种电子设备，包括：
存储器，其上存储有计算机程序；
处理器，用于执行所述存储器中的所述计算机程序，以实现以上第一方面所述方法的步骤。
上述技术方案，通过获取待选址区域的大气污染源排放清单，所述待选址区域在历史时间段内的气象数据以及待选址污染源的目标污染排放数据；根据所述大气污染源排放清单，所述气象数据以及所述目标污染排放数据通过降尺度处理策略确定所述待选址污染源的目标选址区域，其中，所述降尺度处理策略包括按照空间分辨率由低至高的顺序，依次获取多个空间分辨率下不同标识网格中所述待选址污染源对所述目标影响区域的目标空气质量的贡献值；能够基于待选址污染源对目标影响区域空气质量的影响确定所述待选址污染源的目标选址区域，能够有效提升得到目标选址区域的可靠性。
本公开的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
附图是用来提供对本公开的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本公开，但并不构成对本公开的限制。在附图中：
图1是本公开一示例性实施例示出的一种高污染排放污染源选址的方法的流程图；
图2是根据图1所示实施例示出的一种高污染排放污染源选址的方法的流程图；
图3是根据图2所示实施例示出的一种高污染排放污染源选址的方法的流程图；
图4是根据图2所示实施例示出的另一种高污染排放污染源选址的方法的流程图；
图5是根据图1所示实施例示出的另一种高污染排放污染源选址的方法的流程图；
图6是本公开一示例性实施例示出的一种高污染排放污染源选址的装置的框图；
图7是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图；
图8是根据一示例性实施例示出的另一种电子设备的框图。
具体实施方式
以下结合附图对本公开的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本公开，并不用于限制本公开。
需要说明的是，本公开中所有获取信号、信息或数据的动作都是在遵照所在地国家相应的数据保护法规政策的前提下，并获得由相应装置所有者给予授权的情况下进行的。
在详细介绍本公开的具体实施方式之前，首先对本公开的应用场景进行以下说明，本公开可以应用于对高污染的污染源的布局选址过程，其中，该污染源可以是高污染工厂、企业等固定污染源，也可以是大型烟花爆竹燃放活动、大型祭奠活动等临时污染源，这里以固定污染源为例进行说明，随着对空气质量的重视，当前在城市产业规划布局方面越来越多的考虑相关产业对城市空气质量的影响。因此针对高污染企业的企业地址的选择，需要投入较多的人力物力。目前相关技术中，在污染源选址过程中主要考虑在盛行风向下污染物扩散对城市空气质量的影响，大多会在盛行风向的下风向布局高污染的行业或产业，然而发明人发现，当污染源在不同的风向风速下对城市空气质量的影响存在较大差异的情况下，在盛行风向的下风向布局高污染的行业或产业的方法就无法保证选择的污染源地址对城市空气质量的影响最小，例如某地冬季主要以PM2.5污染为主，冬季盛行西北风，但是西北风通常较大，风速较大时有利于污染物扩散，所以一般西北风时空气质量反而较好，站点西北侧的污染源反而对站点PM2.5浓度贡献较小。按照盛行风向的方法一般将污染源布局在城市的东南方向，但是东南风一般较小，风速较小不利于污染物扩散，站点东南侧的污染源反而对站点PM2.5浓度影响较大。也就是说，目前相关技术中的高污染的污染源选址方法针对复杂气象条件的城市的选址存在可靠性差，准确性低的问题。
为了解决以上技术问题，本公开提供一种高污染排放污染源选址的方法、装置、介质及电子设备，该高污染排放污染源选址的方法通过获取待选址区域的大气污染源排放清单，所述待选址区域在历史时间段内的气象数据以及待选址污染源的目标污染排放数据；根据所述大气污染源排放清单，所述气象数据以及所述目标污染排放数据通过降尺度处理策略确定所述待选址污染源的目标选址区域，其中，所述降尺度处理策略包括按照空间分辨率由小至大的顺序，依次获取多个空间分辨率下不同标识网格中所述待选址污染源对所述目标影响区域的目标空气质量的贡献值；能够基于待选址污染源对目标影响区域空气质量的影响确定所述待选址污染源的目标选址区域，能够有效提升得到目标选址区域的可靠性。
下面结合实施例对本公开的实施方式进行详细阐述。
图1是本公开一示例性实施例示出的一种高污染排放污染源选址的方法的流程图；如图1所示，所述方法可以包括：
步骤101，获取待选址区域的大气污染源排放清单，所述待选址区域在历史时间段内的气象数据以及待选址污染源的目标污染排放数据。
其中，该历史时间段内的气象数据可以包括气象分型因子数据和非气象分型因子数据，该气象分型因子数据为用于确定天气形势类型的气象数据，例如可以包括高度场、海平面气压场等，该非气象分型因子数据为气象数据中除气象分型因子数据之外的其他气象数据，例如可以包括空气温度、空气湿度、风向、风速、阴晴雨雪、降水量以及特殊的灾害性天气等。该待选址污染源可以是化工行业，钢铁行业，有色金属行业，水泥行业等高污染工厂，也可以是大型烟花爆竹燃放活动、大型祭奠活动等临时污染源。该目标污染物排放数据可以包括污染源会有的排口基础数据和排放量，该排口基础数据可以包括排口高度、形状、位置、排放污染物的种类等，排放量为单位时间的排放量，例如平均每天的排放量，每小时的排放量。
步骤102，根据所述大气污染源排放清单，所述气象数据以及所述目标污染排放数据通过降尺度处理策略确定所述待选址污染源的目标选址区域。
其中，所述降尺度处理策略包括按照空间分辨率由低至高的顺序，依次获取多个空间分辨率下不同标识网格中所述待选址污染源对所述目标影响区域的目标空气质量的贡献值。
本步骤中，可以按照空间分辨率由低至高的顺序，依次获取多个空间分辨率下不同标识网格中所述待选址污染源对所述目标影响区域的目标空气质量的贡献值，根据目标空间分辨率下不同标识网格中的所述待选址污染源对目标影响区域的目标空气质量的贡献值确定所述待选址污染源的目标待用网格。例如，可以将目标空间分辨率下多个标识网格中所述待选址污染源对目标影响区域的目标空气质量的贡献值最小的目标数量个目标空间分辨率网格对应的区域作为所述待选址污染源的目标选址区域。
以上技术方案，由于能够根据所述大气污染源排放清单，所述气象数据以及所述目标污染排放数据通过降尺度处理策略确定所述待选址污染源的目标选址区域，因此能够有效提升得到目标选址区域的可靠性。
图2是根据图1所示实施例示出的一种高污染排放污染源选址的方法的流程图；如图2所示，图1中步骤102所述的根据所述大气污染源排放清单，所述气象数据以及所述目标污染排放数据通过降尺度处理策略确定所述待选址污染源的目标选址区域，可以包括：
步骤1021，根据所述气象数据确定第一空间分辨率的第一气象背景数据，并根据所述大气污染源排放清单确定所述第一空间分辨率的第一背景网格化排放清单。
其中，所述第一背景网格化排放清单为所述待选址区域内除所述待选址污染源之外的其他污染源的污染物排放数据。
本步骤，可以在WRF（区域大气动力）或其他气象模式中将网格分辨率设置为第一空间分辨率，然后对历史时间段（例如历史三年内）的气象数据进行模拟，生成空气质量模式所需的第一气象背景数据。可以使用SMOKE（一种污染源处理系统）或其他污染源处理软件生成第一空间分辨率的网格化排放清单，从而得到该第一背景网格化排放清单。
需要说明的是，该第一空间分辨率可以是9km×9km，在设置该第一空间分辨率时，若第一空间分辨率太高，待选址区域就会出现大量的网格，对大量网格进行处理会影响计算速度，也会影响选址结果的准确性和可靠性。
步骤1022，根据所述目标污染排放数据确定所述第一空间分辨率下所述待选址污染源的第一待用网格化排放清单。
本步骤，可以将所述第一空间分辨率下的每个网格的污染源排放数据均设置为所述目标污染排放数据，以得到所述第一待用网格化排放清单。
步骤1023，根据所述第一气象背景数据，所述第一背景网格化排放清单和所述第一待用网格化排放清单确定对目标影响区域的目标空气质量的贡献值最小的第一预设数量个第一分辨率网格。
其中，该目标影响区域可以是指定城市（村、镇等）区域，该目标影响区域可以属于待选址区域中的一部分。
本步骤，可以通过图3中S11至S14所示步骤实施，图3是根据图2所示实施例示出的一种高污染排放污染源选址的方法的流程图，如图3所示，该步骤1023可以包括：
S11，将所述第一背景网格化排放清单和所述第一待用网格化排放清单融合生成第一目标网格化排放清单。
S12，对所述第一空间分辨率下的每个网格进行网格标记，以得到第一标记数据。
需要说明的是，若第一空间分辨率太高，待选址区域就会出现大量的网格，对大量网格进行标记和处理，会影响处理速度。
S13，将所述第一标记数据，所述第一目标网格化排放清单，所述第一背景网格化排放清单以及所述第一待用网格化排放清单输入预设空气质量模式，以获取第一空间分辨率下每个网格中的待选址污染源对目标影响区域的目标空气质量的贡献值。
其中，该预设空气质量模式可以是具有网格标记功能的三代空气质量模式，例如CAMQ（描述大气污染物空气质量的复杂数值模型）、CAMx（综合空气质量模式）、NAQPMS（嵌套网格空气质量预报系统）等。
S14，从所述第一空间分辨率下的多个网格中确定对目标影响区域的目标空气质量的贡献值最小的第一预设数量个所述第一分辨率网格。
需要说明的是，若第一空间分辨率太高，待选址区域就会出现大量的网格，对大量网格进行标记和处理，会影响处理速度，并且标记的网格过多，每个网格都增加待选址污染源的目标污染排放数据，容易造成空气质量模式的排放数据不能反应实际的大气污染物排放，进而会影响模拟得到的第一分辨率网格的准确性。例如每个网格都增加大量的NOx排放数据，如果大气中的氨不足，会造成无法和大量的NOx发生化学反应生成硝酸盐，从而容易造成模拟结果出现较大误差，无法筛选出影响较小的第一分辨率网格。
示例地，可以从第一空间分辨率下的多个网格中确定对目标影响区域的目标空气质量的贡献值最小的20%的网格作为所述第一分辨率网格。
步骤1024，按照预设幅度对所述第一气象背景数据和所述第一背景网格化排放清单进行降尺度处理，以得到第二空间分辨率的第二气象背景数据和第二背景网格化排放清单，并根据所述目标污染排放数据确定所述第二空间分辨率下所述待选址污染源的第二待用网格化排放清单。
其中，该预设幅度可以是S倍，若该第一空间分辨率为M×N，则按照预设幅度降尺度处理一次，可以得到×/>，M、N为非自然数， S为大于1的数。本步骤，可以使用WRF或其他气象模式结合第二空间分辨率的网格，生该第二气象背景数据，通过SMOKE或其他污染源处理软件生成第二背景网格化排放清单，该第一空间分辨率下低于该第二空间分辨率。
示例地，若该第一空间分辨率为9km×9km，预设幅度为3，则该第二空间分辨率可以为3km×3km，在生成该第二空间分辨率的第二气象背景数据和第二背景网格化排放清单时，可以将3km×3km和9km×9km网格进行匹配，使一个9km×9km网格被划分为9个3km×3km的网格。
另外，以上所述的根据所述目标污染排放数据确定所述第二空间分辨率下所述待选址污染源的第二待用网格化排放清单的实施方式可以是：
将第二空间分辨率下所述第一分辨率网格对应的网格中的污染物排放参数设置为该待选址污染源的目标污染排放数据，将该待选址区域中除该第一分辨率网格以为的其余第二空间分辨率的网格的排放参数均设为0，从而生成该第二待用网格化排放清单。这样可以最大程度降低非备选网格大量增加污染物排放对模拟结果准确性的影响。
步骤1025，根据所述第二气象背景数据，所述第二背景网格化排放清单和所述第二待用网格化排放清单确定所述待选址污染源的目标选址区域。
本步骤，可以通过图4中S21至S25所示步骤实施，图4是根据图2所示实施例示出的另一种高污染排放污染源选址的方法的流程图，如图4所示，该步骤1025可以包括：
S21，将所述第二背景网格化排放清单和所述第二待用网格化排放清单融合生成第二目标网格化排放清单。
S22，采用不同的标识对所述第一分辨率网格对应的第二空间分辨率下的每个网格进行标记，采用同一个标识对除所述第一分辨率网格之外的网格进行标记，以得到第二标记数据。
示例地，若第二空间分辨率为3km×3km，可以使用ArcGIS（嵌入式GIS（GeographyInformation System，地理信息系统）组件）对筛选出的影响较小的3km×3km网格进行ID标记（不同的网格标记为不同的ID），筛选的网格之外区域（该待选址区域中除所述第一分辨率网格之外的网格）标记为一个ID，这样可以在不影响模拟结果准确性的情况下，缩小需标记的网格量，节省计算资源，提升处理效率。
S23，将所述第二标记数据，所述第二目标网格化排放清单，所述第二背景网格化排放清单以及所述第二待用网格化排放清单输入预设空气质量模式，以获取第二空间分辨率下不同标识网格中的待选址污染源对目标影响区域的目标空气质量的贡献值。
S24，确定对目标影响区域的目标空气质量的贡献值最小的第二预设数量个第二分辨率网格。
其中，该第二预设数量可以与第一预设数量相同或不同。
S25，根据所述第二分辨率网格确定所述待选址污染源的所述目标选址区域。
本步骤，可以确定所述第二空间分辨率是否高于目标空间分辨率；其中，该目标空间分辨率可以1km×1km，也可以是0.5km×0.5km，在所述第二空间分辨率高于或者等于目标空间分辨率的情况下，将所述第二分辨率网格作为所述目标选址区域。在确定所述第二空间分辨率低于所述目标空间分辨率的情况下，确定下一级降尺度处理后指定空间分辨率下，不同标识网格对目标影响区域的目标空气质量的贡献值，并确定出对所述目标影响区域的目标空气质量的贡献值最小的第三预设数量个指定空间分辨率网格，并将所述指定空间分辨率作为更新后的第二空间分辨率，所述指定空间分辨率网格作为更新后的第二分辨率网格，并再次执行确定所述第二空间分辨率是否低于所述目标空间分辨率的步骤，直至在所述第二空间分辨率高于或者等于目标空间分辨率的情况下，将当前的所述第二分辨率网格作为所述目标选址区域。
需要说明的是，以上所述的确定下一级降尺度处理后指定空间分辨率下，不同标识网格对目标影响区域的目标空气质量的贡献值的实施方式可以包括：根据所述气象背景数据，所述背景大气污染源排放清单以及所述待选址污染源的目标污染排放数据确定所述指定空间分辨率下的第三气象背景数据，第三背景网格化清单数据，第三目标污染排放数据；将所述第三背景网格化排放清单和所述第三待用网格化排放清单融合生成第三目标网格化排放清单；采用不同的标识对所述第二分辨率网格对应的指定空间分辨率下的每个网格进行标记，采用同一个标识对除所述第二分辨率网格之外的网格进行标记，以得到第三标记数据；将所述第三标记数据，所述第三目标网格化排放清单，所述第三背景网格化排放清单以及所述第三待用网格化排放清单输入预设空气质量模式，以获取指定空间分辨率下每个网格中的待选址污染源对目标影响区域的目标空气质量的贡献值。
另外，需要指出的是，每次降尺度处理时，可以使下一级网格与上一级网格匹配，例如，将一个9km×9km网格降尺度处理为9个3km×3km的网格，将一个3km×3km网格被划分为9个1km×1km的网格，或者，将一个1km×1km网格被划分为4个0.5km×0.5km的网格。
以上技术方案，可以充分考虑待选址污染源与其他污染源之间的相互影响，模拟结果更加准确；并且由于能够通过逐级降尺度的方法，先筛选影响较小的较粗网格，再逐步筛选影响较小的细网格，从而不仅可以降低计算量，节省计算资源，也可以提升选址区域的精细化程度，解决0.5km×0.5km高分辨率网格（百米级）无法模拟的问题，还能够有效保证确定的目标选址区域的可靠性。
图5是根据图1所示实施例示出的另一种高污染排放污染源选址的方法的流程图；如图5所示，在确定所述待选址污染源为临时污染源的情况下，所述方法还可以包括：
步骤103，根据所述气象分型因子数据确定所述历史时间段对应的天气型集合，所述天气型集合包括所述历史时间段出现过的天气型。
其中，气象分型因子数据可以包括高度场、海平面气压场等。
本步骤，可以通过将历史时间段对应的气象分型因子数据输入预设天气分型模型，以获取该预设天气分型模型输出的该历史时间段内每日的天气型，需要说明的是，该预设天气分型模型属于现有技术中的成熟技术，本公开对此不作限定。
步骤104，根据所述大气污染源排放清单，所述非气象分型因子数据以及所述目标污染排放数据确定所述历史时间段内每种天气型下对目标影响区域的目标空气质量的贡献值最小的目标空间分辨率网格。
本步骤中，可以先获取历史时间段中每天目标空间分辨率下每个网格中的待选址污染源对目标影响区域的目标空气质量的贡献值，并获取历史时间段内待选址区域内每天的天气型，根据每天的天气型和每天目标空间分辨率下每个网格中的待选址污染源对目标影响区域的目标空气质量的贡献值计算每种天气型下的每个目标空间分辨率的网格对目标影响区域的目标空气质量的贡献值。
示例地，若该历史时间段为历史5年内的5月，可以获取待选址区域在5个5月中每天的天气型，例如某个5月的1-5号和15-18号对应的天气型为天气型1，5月的其他日期对应的天气型为天气型3，则可以将5月的1-5号和15-18号的目标空间分辨率下某个网格对目标影响区域的目标空气质量的贡献值的日均值作为5月时该网格在该天气型1下的贡献值；将5月的6-14号和19-31号的目标空间分辨率下某个网格对目标影响区域的目标空气质量的贡献值的日均值作为5月时该网格在该天气型3的贡献值；同理，可以得到历史5年中每个5月中每种天气型下每个网格的贡献值，根据历史5年中每个5月中每种天气型下每个网格的贡献值确定5个5月中每种天气型下对该目标影响区域的目标空气质量的贡献值最小第四预设数量个目标空间分辨率网格。例如，历史5年内的5月中包括天气型1、天气型2和天气型3，获取到5月天气型1下对该目标影响区域的目标空气质量的贡献值最小第四预设数量个目标空间分辨率网格为第一批目标空间分辨率网格，天气型2对该目标影响区域的目标空气质量的贡献值最小第四预设数量个目标空间分辨率网格为第二批目标空间分辨率网格；天气型3对该目标影响区域的目标空气质量的贡献值最小第四预设数量个目标空间分辨率网格为第三批目标空间分辨率网格。
步骤105，确定待选址污染源释放污染的目标时间对应的目标天气型。
本步骤，可以获取目标时间对应的气象分型因子数据，将该气象分型因子数据输入预设天气分型模型，以得到该预设天气分型模型输出的目标天气型。
步骤106，将所述目标天气型对应的目标空间分辨率网格作为所述目标选址区域。
示例地，若目标天气型为天气型3，则可以将第三批目标空间分辨率网格作为该目标选址区域。
以上技术方案，能够根据待选址污染源释放污染的目标时间对应的目标天气型确定目标选址区域，能够针对不同的天气型确定出对目标影响区域影响最小的区域作为该临时污染源释放污染的地址，能够有效提升临时污染源选址的可靠性和灵活性。
图6是本公开一示例性实施例示出的一种高污染排放污染源选址的装置的框图；如图6所示，该污染源选址装置可以包括：
获取模块501，被配置为获取待选址区域的大气污染源排放清单，所述待选址区域在历史时间段内的气象数据以及待选址污染源的目标污染排放数据；
确定模块502，被配置为根据所述大气污染源排放清单，所述气象数据以及所述目标污染排放数据通过降尺度处理策略确定所述待选址污染源的目标选址区域，其中，所述降尺度处理策略包括按照空间分辨率由小至大的顺序，依次获取多个空间分辨率下不同标识网格中所述待选址污染源对所述目标影响区域的目标空气质量的贡献值。
以上技术方案，由于能够根据所述大气污染源排放清单，所述气象数据以及所述目标污染排放数据通过降尺度处理策略确定所述待选址污染源的目标选址区域，因此能够有效提升得到目标选址区域的可靠性。
可选地，所述确定模块502，被配置为：
根据所述气象数据确定第一空间分辨率的第一气象背景数据，并根据所述大气污染源排放清单确定所述第一空间分辨率的第一背景网格化排放清单；
根据所述目标污染排放数据确定所述第一空间分辨率下所述待选址污染源的第一待用网格化排放清单；
根据所述第一气象背景数据，所述第一背景网格化排放清单和所述第一待用网格化排放清单确定对目标影响区域的目标空气质量的贡献值最小的第一预设数量个第一分辨率网格；
按照预设幅度对所述第一气象背景数据和所述第一背景网格化排放清单进行降尺度处理，以得到第二空间分辨率的第二气象背景数据和第二背景网格化排放清单，并根据所述目标污染排放数据确定所述第二空间分辨率下所述待选址污染源的第二待用网格化排放清单；
根据所述第二气象背景数据，所述第二背景网格化排放清单和所述第二待用网格化排放清单确定所述待选址污染源的目标选址区域。
可选地，所述确定模块502，被配置为：
将所述第一背景网格化排放清单和所述第一待用网格化排放清单融合生成第一目标网格化排放清单；
对所述第一空间分辨率下的每个网格进行网格标记，以得到第一标记数据；
将所述第一标记数据，所述第一目标网格化排放清单，所述第一背景网格化排放清单以及所述第一待用网格化排放清单输入预设空气质量模式，以获取第一空间分辨率下每个网格中的待选址污染源对目标影响区域的目标空气质量的贡献值；
从所述第一空间分辨率下的多个网格中确定对目标影响区域的目标空气质量的贡献值最小的第一预设数量个所述第一分辨率网格。
可选地，所述确定模块502，被配置为：
将所述第一空间分辨率下的每个网格的污染源排放数据均设置为所述目标污染排放数据，以得到所述第一待用网格化排放清单。
可选地，所述确定模块502，被配置为：
将所述第二背景网格化排放清单和所述第二待用网格化排放清单融合生成第二目标网格化排放清单；
采用不同的标识对所述第一分辨率网格对应的第二空间分辨率下的每个网格进行标记，采用同一个标识对除所述第一分辨率网格之外的网格进行标记，以得到第二标记数据；
将所述第二标记数据，所述第二目标网格化排放清单，所述第二背景网格化排放清单以及所述第二待用网格化排放清单输入预设空气质量模式，以获取第二空间分辨率下不同标识网格中的待选址污染源对目标影响区域的目标空气质量的贡献值；
确定对目标影响区域的目标空气质量的贡献值最小的第二预设数量个第二分辨率网格；
根据所述第二分辨率网格确定所述待选址污染源的所述目标选址区域。
可选地，所述确定模块502，被配置为：
在所述第二空间分辨率小于或者等于目标空间分辨率的情况下，将所述第二分辨率网格作为所述目标选址区域。
可选地，所述确定模块502，被配置为：
确定所述第二空间分辨率是否大于所述目标空间分辨率；
在确定所述第二空间分辨率大于所述目标空间分辨率的情况下，确定下一级降尺度处理后指定空间分辨率下，不同标识网格对目标影响区域的目标空气质量的贡献值，并确定出对所述目标影响区域的目标空气质量的贡献值最小的第三预设数量个指定空间分辨率网格，并将所述指定空间分辨率作为更新后的第二空间分辨率，所述指定空间分辨率网格作为更新后的第二分辨率网格，并再次执行确定所述第二空间分辨率是否大于所述目标空间分辨率的步骤，直至在所述第二空间分辨率小于或者等于目标空间分辨率的情况下，将当前的所述第二分辨率网格作为所述目标选址区域。
以上技术方案，可以充分考虑待选址污染源与其他污染源之间的相互影响，模拟结果更加准确；并且由于能够通过逐级降尺度的方法，先筛选影响较小的较粗网格，再逐步筛选影响较小的细网格，从而不仅可以降低计算量，节省计算资源，也可以提升选址区域的精细化程度，解决百米级无法模拟的问题，还能够有效保证确定的目标选址区域的可靠性。
可选地，所述待选址污染源包括临时污染源，所述气象数据包括气象分型因子数据和非气象分型因子数据，所述装置还包括：
天气型选址模块，被配置为在确定所述待选址污染源为临时污染源的情况下，根据所述气象分型因子数据确定所述历史时间段对应的天气型集合，所述天气型集合包括所述历史时间段出现过的天气型；根据所述大气污染源排放清单，所述非气象分型因子数据以及所述目标污染排放数据确定所述历史时间段内每种天气型下对目标影响区域的目标空气质量的贡献值最小的目标空间分辨率网格；确定待选址污染源释放污染的目标时间对应的目标天气型；将所述目标天气型对应的目标空间分辨率网格作为所述目标选址区域。
以上技术方案，能够根据待选址污染源释放污染的目标时间对应的目标天气型确定目标选址区域，能够针对不同的天气型确定出对目标影响区域影响最小的区域作为该临时污染源释放污染的地址，能够有效提升临时污染源选址的可靠性和灵活性。
关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
图7是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。如图7所示，该第一电子设备600可以包括：第一处理器601，第一存储器602。该第一电子设备600还可以包括多媒体组件603，第一输入/输出接口604，以及第一通信组件605中的一者或多者。
其中，第一处理器601用于控制该第一电子设备600的整体操作，以完成上述的高污染排放污染源选址的方法中的全部或部分步骤。第一存储器602用于存储各种类型的数据以支持在该第一电子设备600的操作，这些数据例如可以包括用于在该第一电子设备600上操作的任何应用程序或方法的指令，以及应用程序相关的数据，例如联系人数据、收发的消息、图片、音频、视频等等。该第一存储器602可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，例如静态随机存取存储器（Static Random Access Memory，简称SRAM），电可擦除可编程只读存储器（Electrically Erasable Programmable Read-OnlyMemory，简称EEPROM），可擦除可编程只读存储器（Erasable Programmable Read-OnlyMemory，简称EPROM），可编程只读存储器（Programmable Read-Only Memory，简称PROM），只读存储器（Read-Only Memory，简称ROM），磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。多媒体组件603可以包括屏幕和音频组件。其中屏幕例如可以是触摸屏，音频组件用于输出和/或输入音频信号。例如，音频组件可以包括一个麦克风，麦克风用于接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在第一存储器602或通过第一通信组件605发送。音频组件还包括至少一个扬声器，用于输出音频信号。第一输入/输出接口604为第一处理器601和其他接口模块之间提供接口，上述其他接口模块可以是键盘，鼠标，按钮等。这些按钮可以是虚拟按钮或者实体按钮。第一通信组件605用于该第一电子设备600与其他设备之间进行有线或无线通信。无线通信，例如Wi-Fi，蓝牙，近场通信（Near Field Communication，简称NFC），2G、3G、4G、NB-IOT、eMTC、或其他5G等等，或它们中的一种或几种的组合，在此不做限定。因此相应的该第一通信组件605可以包括：Wi-Fi模块，蓝牙模块，NFC模块等等。
在一示例性实施例中，第一电子设备600可以被一个或多个应用专用集成电路（Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC）、数字信号处理器（DigitalSignal Processor，简称DSP）、数字信号处理设备（Digital Signal Processing Device，简称DSPD）、可编程逻辑器件（Programmable Logic Device，简称PLD）、现场可编程门阵列（Field Programmable Gate Array，简称FPGA）、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述的高污染排放污染源选址的方法。
在另一示例性实施例中，还提供了一种包括程序指令的计算机可读存储介质，该程序指令被处理器执行时实现上述的高污染排放污染源选址的方法的步骤。例如，该计算机可读存储介质可以为上述包括程序指令的第一存储器602，上述程序指令可由第一电子设备600的第一处理器601执行以完成上述的高污染排放污染源选址的方法。
图8是根据一示例性实施例示出的另一种电子设备的框图。例如，第二电子设备700可以被提供为一服务器。参照图8，第二电子设备700包括第二处理器722，其数量可以为一个或多个，以及第二存储器732，用于存储可由第二处理器722执行的计算机程序。第二存储器732中存储的计算机程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，第二处理器722可以被配置为执行该计算机程序，以执行上述的高污染排放污染源选址的方法。
另外，第二电子设备700还可以包括电源组件726和第二通信组件750，该电源组件726可以被配置为执行第二电子设备700的电源管理，该第二通信组件750可以被配置为实现第二电子设备700的通信，例如，有线或无线通信。此外，该第二电子设备700还可以包括第二输入/输出接口758。第二电子设备700可以操作基于存储在第二存储器732的操作系统。
在另一示例性实施例中，还提供了一种包括程序指令的计算机可读存储介质，该程序指令被处理器执行时实现上述的高污染排放污染源选址的方法的步骤。例如，该非临时性计算机可读存储介质可以为上述包括程序指令的第二存储器732，上述程序指令可由第二电子设备700的第二处理器722执行以完成上述的高污染排放污染源选址的方法。
在另一示例性实施例中，还提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品包含能够由可编程的装置执行的计算机程序，该计算机程序具有当由该可编程的装置执行时用于执行上述的高污染排放污染源选址的方法的代码部分。
以上结合附图详细描述了本公开的优选实施方式，但是，本公开并不限于上述实施方式中的具体细节，在本公开的技术构思范围内，可以对本公开的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本公开的保护范围。
另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合，为了避免不必要的重复，本公开对各种可能的组合方式不再另行说明。
此外，本公开的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本公开的思想，其同样应当视为本公开所公开的内容。
Claims (10)
1.一种高污染排放污染源选址的方法，其特征在于，所述方法包括：
获取待选址区域的大气污染源排放清单，所述待选址区域在历史时间段内的气象数据以及待选址污染源的目标污染排放数据；
根据所述大气污染源排放清单，所述气象数据以及所述目标污染排放数据通过降尺度处理策略确定所述待选址污染源的目标选址区域，其中，所述降尺度处理策略包括按照空间分辨率由低至高的顺序，依次获取多个空间分辨率下不同标识网格中所述待选址污染源对目标影响区域的目标空气质量的贡献值；
所述根据所述大气污染源排放清单，所述气象数据以及所述目标污染排放数据通过降尺度处理策略确定所述待选址污染源的目标选址区域，包括：
根据所述气象数据确定第一空间分辨率的第一气象背景数据，并根据所述大气污染源排放清单确定所述第一空间分辨率的第一背景网格化排放清单；
根据所述目标污染排放数据确定所述第一空间分辨率下所述待选址污染源的第一待用网格化排放清单；
根据所述第一气象背景数据，所述第一背景网格化排放清单和所述第一待用网格化排放清单确定对目标影响区域的目标空气质量的贡献值最小的第一预设数量个第一分辨率网格；
按照预设幅度对所述第一气象背景数据和所述第一背景网格化排放清单进行降尺度处理，以得到第二空间分辨率的第二气象背景数据和第二背景网格化排放清单，并根据所述目标污染排放数据确定所述第二空间分辨率下所述待选址污染源的第二待用网格化排放清单；
根据所述第二气象背景数据，所述第二背景网格化排放清单和所述第二待用网格化排放清单确定所述待选址污染源的目标选址区域。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一气象背景数据，所述第一背景网格化排放清单和所述第一待用网格化排放清单确定对目标影响区域的目标空气质量的贡献值最小的第一预设数量个第一分辨率网格，包括：
将所述第一背景网格化排放清单和所述第一待用网格化排放清单融合生成第一目标网格化排放清单；
对所述第一空间分辨率下的每个网格进行网格标记，以得到第一标记数据；
将所述第一标记数据，所述第一目标网格化排放清单，所述第一背景网格化排放清单以及所述第一待用网格化排放清单输入预设空气质量模式，以获取第一空间分辨率下每个网格中的待选址污染源对目标影响区域的目标空气质量的贡献值；
从所述第一空间分辨率下的多个网格中确定对目标影响区域的目标空气质量的贡献值最小的第一预设数量个所述第一分辨率网格。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标污染排放数据确定所述第一空间分辨率下所述待选址污染源的第一待用网格化排放清单，包括：
将所述第一空间分辨率下的每个网格的污染源排放数据均设置为所述目标污染排放数据，以得到所述第一待用网格化排放清单。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二气象背景数据，所述第二背景网格化排放清单和所述第二待用网格化排放清单确定所述待选址污染源的目标选址区域，包括：
将所述第二背景网格化排放清单和所述第二待用网格化排放清单融合生成第二目标网格化排放清单；
采用不同的标识对所述第一分辨率网格对应的第二空间分辨率下的每个网格进行标记，采用同一个标识对除所述第一分辨率网格之外的网格进行标记，以得到第二标记数据；
将所述第二标记数据，所述第二目标网格化排放清单，所述第二背景网格化排放清单以及所述第二待用网格化排放清单输入预设空气质量模式，以获取第二空间分辨率下不同标识网格中的待选址污染源对目标影响区域的目标空气质量的贡献值；
确定对目标影响区域的目标空气质量的贡献值最小的第二预设数量个第二分辨率网格；
根据所述第二分辨率网格确定所述待选址污染源的所述目标选址区域。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二分辨率网格确定所述待选址污染源的所述目标选址区域，包括：
在所述第二空间分辨率高于或者等于目标空间分辨率的情况下，将所述第二分辨率网格作为所述目标选址区域。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二分辨率网格确定所述待选址污染源的所述目标选址区域，包括：
确定所述第二空间分辨率是否低于目标空间分辨率；
在确定所述第二空间分辨率低于所述目标空间分辨率的情况下，确定下一级降尺度处理后指定空间分辨率下，不同标识网格对目标影响区域的目标空气质量的贡献值，并确定出对所述目标影响区域的目标空气质量的贡献值最小的第三预设数量个指定空间分辨率网格，并将所述指定空间分辨率作为更新后的第二空间分辨率，所述指定空间分辨率网格作为更新后的第二分辨率网格，并再次执行确定所述第二空间分辨率是否低于所述目标空间分辨率的步骤，直至在所述第二空间分辨率高于或者等于目标空间分辨率的情况下，将当前的所述第二分辨率网格作为所述目标选址区域。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待选址污染源包括临时污染源，所述气象数据包括气象分型因子数据和非气象分型因子数据，所述方法还包括：
在确定所述待选址污染源为临时污染源的情况下，根据所述气象分型因子数据确定所述历史时间段对应的天气型集合，所述天气型集合包括所述历史时间段出现过的天气型；
根据所述大气污染源排放清单，所述非气象分型因子数据以及所述目标污染排放数据确定所述历史时间段内每种天气型下对目标影响区域的目标空气质量的贡献值最小的目标空间分辨率网格；
确定待选址污染源释放污染的目标时间对应的目标天气型；
将所述目标天气型对应的目标空间分辨率网格作为所述目标选址区域。
8.一种高污染排放污染源选址的装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，被配置为获取待选址区域的大气污染源排放清单，所述待选址区域在历史时间段内的气象数据以及待选址污染源的目标污染排放数据；
确定模块，被配置为根据所述大气污染源排放清单，所述气象数据以及所述目标污染排放数据通过降尺度处理策略确定所述待选址污染源的目标选址区域，其中，所述降尺度处理策略包括按照空间分辨率由低至高的顺序，依次获取多个空间分辨率下不同标识网格中所述待选址污染源对目标影响区域的目标空气质量的贡献值；
所述确定模块，被配置为根据所述气象数据确定第一空间分辨率的第一气象背景数据，并根据所述大气污染源排放清单确定所述第一空间分辨率的第一背景网格化排放清单；根据所述目标污染排放数据确定所述第一空间分辨率下所述待选址污染源的第一待用网格化排放清单；根据所述第一气象背景数据，所述第一背景网格化排放清单和所述第一待用网格化排放清单确定对目标影响区域的目标空气质量的贡献值最小的第一预设数量个第一分辨率网格；按照预设幅度对所述第一气象背景数据和所述第一背景网格化排放清单进行降尺度处理，以得到第二空间分辨率的第二气象背景数据和第二背景网格化排放清单，并根据所述目标污染排放数据确定所述第二空间分辨率下所述待选址污染源的第二待用网格化排放清单；根据所述第二气象背景数据，所述第二背景网格化排放清单和所述第二待用网格化排放清单确定所述待选址污染源的目标选址区域。
9.一种非临时性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权利要求1-7中任一项所述方法的步骤。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：
存储器，其上存储有计算机程序；
处理器，用于执行所述存储器中的所述计算机程序，以实现权利要求1-7中任一项所述方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311020010.7A CN116757366B (zh) | 2023-08-14 | 2023-08-14 | 高污染排放污染源选址的方法、装置、介质及电子设备 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311020010.7A CN116757366B (zh) | 2023-08-14 | 2023-08-14 | 高污染排放污染源选址的方法、装置、介质及电子设备 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116757366A CN116757366A (zh) | 2023-09-15 |
| CN116757366B true CN116757366B (zh) | 2023-11-10 |
Family
ID=87959379
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311020010.7A Active CN116757366B (zh) | 2023-08-14 | 2023-08-14 | 高污染排放污染源选址的方法、装置、介质及电子设备 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116757366B (zh) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117611227B (zh) * | 2024-01-23 | 2024-04-09 | 中科三清科技有限公司 | 基于空气质量的电价调整方法、装置、电子设备及介质 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111178786A (zh) * | 2020-01-08 | 2020-05-19 | 中科宇图科技股份有限公司 | 一种保障区域空气质量的排放源位置确定方法及系统 |
| CN112036656A (zh) * | 2020-09-08 | 2020-12-04 | 南京创蓝科技有限公司 | 一种高污染物排放企业的规划选址方法 |
| WO2021026792A1 (zh) * | 2019-08-14 | 2021-02-18 | 柯灵爱尔(北京)环境技术中心 | 一种选择污染物治理措施的方法 |
| KR20220009655A (ko) * | 2020-07-16 | 2022-01-25 | 재단법인 서울특별시 서울기술연구원 | 대기오염물질 배출 소규모 사업장의 통합 관리 시스템 및 통합 관리 방법 |
| CN114971031A (zh) * | 2022-05-31 | 2022-08-30 | 中科三清科技有限公司 | 大气污染排放的溯源方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN115689125A (zh) * | 2022-12-27 | 2023-02-03 | 北京化工大学 | 一种基于多源数据的涉气污染源布局方法 |
-
2023
- 2023-08-14 CN CN202311020010.7A patent/CN116757366B/zh active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2021026792A1 (zh) * | 2019-08-14 | 2021-02-18 | 柯灵爱尔(北京)环境技术中心 | 一种选择污染物治理措施的方法 |
| CN111178786A (zh) * | 2020-01-08 | 2020-05-19 | 中科宇图科技股份有限公司 | 一种保障区域空气质量的排放源位置确定方法及系统 |
| KR20220009655A (ko) * | 2020-07-16 | 2022-01-25 | 재단법인 서울특별시 서울기술연구원 | 대기오염물질 배출 소규모 사업장의 통합 관리 시스템 및 통합 관리 방법 |
| CN112036656A (zh) * | 2020-09-08 | 2020-12-04 | 南京创蓝科技有限公司 | 一种高污染物排放企业的规划选址方法 |
| CN114971031A (zh) * | 2022-05-31 | 2022-08-30 | 中科三清科技有限公司 | 大气污染排放的溯源方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN115689125A (zh) * | 2022-12-27 | 2023-02-03 | 北京化工大学 | 一种基于多源数据的涉气污染源布局方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 基于健康风险评估的燃煤电厂选址分析;肖雪 等;南华大学学报(自然科学版)(第02期);第62-67页 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN116757366A (zh) | 2023-09-15 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN109522603B (zh) | 基于云平台的车载拉格朗日实时大气污染溯源系统及方法 | |
| CN109977185B (zh) | 基于网格的大气污染监管方法和系统 | |
| CN116739191B (zh) | 热点网格识别方法、装置、存储介质及电子设备 | |
| CN116757366B (zh) | 高污染排放污染源选址的方法、装置、介质及电子设备 | |
| CN114547229B (zh) | 一种多源大气环境数据融合方法、装置、终端及存储介质 | |
| CN110426493B (zh) | 空气质量监测数据校准方法、装置、设备和存储介质 | |
| US20220200279A1 (en) | Power generation amount prediction device, power generation amount prediction method, and program | |
| CN111753906B (zh) | 污染物传输轨迹的聚类方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN115236771B (zh) | 扬尘浓度确定方法、装置、存储介质和电子设备 | |
| CN113627529A (zh) | 空气质量预测方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN109799193A (zh) | 污染分布立体监测方法及系统 | |
| CN104637300A (zh) | 公路交通标志牌信息化普查分析与展示系统 | |
| CN118313566B (zh) | 识别高贡献量的网格的方法、装置与存储介质 | |
| CN114841437A (zh) | 预评估排放源对空气质量贡献的方法、装置和电子设备 | |
| CN114842349B (zh) | 一种基于信息技术的建筑施工环境保护方法和系统 | |
| CN115099451A (zh) | 一种基于污染精准溯源预报技术的企业敏感性识别方法 | |
| CN111629001A (zh) | 气象报文生成方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
| CN117610895B (zh) | 重点污染源管控时间的确定方法、装置、电子设备及介质 | |
| CN116087421A (zh) | 大气污染物监测溯源方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| CN116228501B (zh) | 排污超标区域行业确定方法、装置、存储介质及电子设备 | |
| CN112001074B (zh) | 一种基于植被覆盖率的污染物治理方法、装置、存储介质 | |
| CN117610894A (zh) | 污染源提前管控时间确定方法、装置、介质及电子设备 | |
| CN114841438B (zh) | 预评估排放源对空气质量影响的方法、装置和电子设备 | |
| CN114021025B (zh) | 基于气象信息的路径推荐方法、装置、设备和存储介质 | |
| CN113536577B (zh) | 一种基于空间代表性的pm2.5观测站点优化布局方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |