DE102018109798A1

DE102018109798A1 - Erkennung einer luftverschmutzungsquelle auf grundlage einer dynamischen zuordnung und eines vergleichs

Info

Publication number: DE102018109798A1
Application number: DE102018109798.0A
Authority: DE
Inventors: Yu Tao BA; Ming Xie; Lingyun Wang; Ke Xu Zou; Wenchen Cheng; Gang Zhou
Original assignee: International Business Machines Corp
Current assignee: International Business Machines Corp
Priority date: 2017-06-16
Filing date: 2018-04-24
Publication date: 2018-12-20
Anticipated expiration: 2038-04-25
Also published as: US20180364208A1; JP2019002913A; JP7048928B2; US10746714B2; DE102018109798B4

Abstract

Ein durch einen Prozessor realisiertes Verfahren empfängt eine Mehrzahl von Verschmutzungsmessdaten, eine Mehrzahl von geodätischen Daten und eine Mehrzahl von meteorologischen Daten, die einem geografischen Gebiet zugehörig sind. Das durch einen Prozessor realisierte Verfahren erzeugt ein Raster des geografischen Gebiets, wobei das erzeugte Raster das geografische Gebiet auf virtuelle Weise in eine Mehrzahl von Zellen unterteilt. Das durch einen Prozessor realisierte Verfahren weist die empfangene Mehrzahl von Messdaten, die empfangene Mehrzahl von geodätischen Daten und die empfangene Mehrzahl von meteorologischen Daten einer Zelle in dem erzeugten Raster zu. Das durch einen Prozessor realisierte Verfahren ermittelt auf Grundlage der Verschmutzungsmessdaten, die der Zelle zugehörig sind, und eines physischen Beitrags einer Mehrzahl von Schadstoffen einen Schadstoffbeitragswert der Zelle. Das durch einen Prozessor realisierte Verfahren identifiziert die Verschmutzungsquelle auf Grundlage eines gepaarten Vergleichs der Mehrzahl von Zellen und zeigt die Position in dem geografischen Gebiet an, die der identifizierten Verschmutzungsquelle zugehörig ist.

Description

HINTERGRUND
Die vorliegende Erfindung bezieht sich im Allgemeinen auf das Gebiet der Datenverarbeitung und im Besonderen auf ein Ermitteln einer Luftverschmutzungsquelle.
In der Regel besteht Luftverschmutzung aus atmosphärischem Feinstaub. Der Feinstaub (Particulate Matter, PM) besteht aus mikroskopisch kleinen festen oder flüssigen Schwebteilchen in der Erdatmosphäre. Eine Mischung aus Luft und PM wird als ein Aerosol bezeichnet. Das Aerosol und der PM wirken sich nicht nur auf Klima und Niederschlag aus, sondern haben auch nachteilige Auswirkungen auf die menschliche Gesundheit.
KURZDARSTELLUNG
Gemäß einer Ausführungsform werden ein Verfahren, ein Computersystem und ein Computerprogrammprodukt zum Ermitteln einer Luftverschmutzungsquelle bereitgestellt, das auf einem Rastern eines geografischen Gebiets sowie einer Paarung und einem Vergleich der Rasterzellen beruht. Ein durch einen Prozessor realisiertes Verfahren kann eine Mehrzahl von Verschmutzungsmessdaten, eine Mehrzahl von geodätischen Daten und eine Mehrzahl von meteorologischen Daten empfangen, die einem geografischen Gebiet zugehörig sind. Das durch einen Prozessor realisierte Verfahren kann ein Raster des geografischen Gebiets erzeugen, wobei das erzeugte Raster das geografische Gebiet auf virtuelle Weise in eine Mehrzahl von Zellen unterteilt. Das durch einen Prozessor realisierte Verfahren kann die empfangene Mehrzahl von Messdaten, die empfangene Mehrzahl von geodätischen Daten und die empfangene Mehrzahl von meteorologischen Daten einer Zelle in dem erzeugten Raster zuweisen. Das durch einen Prozessor realisierte Verfahren kann auf Grundlage der Verschmutzungsmessdaten, die der Zelle zugehörig sind, und eines physischen Beitrags einer Mehrzahl von Schadstoffen einen Schadstoffbeitragswert der Zelle ermitteln. Das durch einen Prozessor realisierte Verfahren kann die Verschmutzungsquelle auf Grundlage eines gepaarten Vergleichs der Mehrzahl von Zellen identifizieren und zeigt die Position in dem geografischen Gebiet an, die der identifizierten Verschmutzungsquelle zugehörig ist.
Figurenliste
Diese und andere Ziele, Merkmale und Vorzüge der vorliegenden Erfindung werden aus der folgenden ausführlichen Beschreibung von veranschaulichenden Ausführungsformen hiervon offensichtlich, die in Verbindung mit den beigefügten Zeichnungen zu lesen ist. Die verschiedenen Merkmale der Zeichnungen sind nicht maßstäblich, da die Darstellungen der Klarheit wegen bereitgestellt werden, indem sie einem Fachmann dabei helfen, die Erfindung in Verbindung mit der ausführlichen Beschreibung zu verstehen. In den Zeichnungen:

veranschaulicht 1 eine beispielhafte vernetzte Computerumgebung gemäß mindestens einer Ausführungsform;
ist 2A ein Betriebsablaufplan, der einen Prozess zur Ermittlung einer Luftverschmutzungsquelle gemäß mindestens einer Ausführungsform veranschaulicht;
veranschaulicht 2B ein beispielhaftes Raster eines geografischen Gebiets und eine Rasterzelle mit Merkmalen gemäß mindestens einer Ausführungsform;
veranschaulicht 2C eine beispielhafte Vergleichstabelle mit Verschmutzungsbeitragswerten der Rasterzellen gemäß mindestens einer Ausführungsform;
ist 3 ein Blockschaubild von internen und externen Komponenten von in 1 dargestellten Computern und Servern gemäß mindestens einer Ausführungsform;
stellt 4 eine Cloud-Computing-Umgebung gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung dar; und
stellt 5 Abstraktionsmodellschichten gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung dar.

AUSFÜHRLICHE BESCHREIBUNG
Detaillierte Ausführungsformen der beanspruchten Strukturen und Verfahren werden hier offenbart; dabei sollte allerdings klar sein, dass die offenbarten Ausführungsformen die beanspruchten Strukturen und Verfahren, die auf verschiedene Arten ausgeführt sein können, lediglich veranschaulichen. Diese Erfindung kann jedoch auf viele unterschiedliche Arten ausgeführt sein und sollte nicht als auf die hier genannten, beispielhaften Ausführungsformen beschränkt verstanden werden. In der Beschreibung können Einzelheiten von hinlänglich bekannten Merkmalen und Techniken weggelassen werden, um zu verhindern, dass die dargelegten Ausführungsformen unnötigerweise unklar gemacht werden.
Ausführungsform der vorliegenden Erfindung beziehen sich auf das Gebiet der Datenverarbeitung und im Besonderen auf ein Ermitteln einer Luftverschmutzungsquelle. Die folgende beschriebene, beispielhafte Ausführungsform stellt ein System, Verfahren und Programmprodukt bereit, um auf Grundlage eines Rasterns eines Gebiets und eines dynamischen Vergleichens der Rasterzellen unter anderem eine Emissionsquelle der Luftverschmutzung zu ermitteln, nachdem ein physischer Transport und sekundäre Bildungskriterien, welche die Messungen beeinflussen, subtrahiert wurden. Aus diesem Grund verfügt die vorliegende Ausführungsform über die Fähigkeit, das technische Gebiet eines Ermittelns einer Luftverschmutzungsquelle zu verbessern, indem auch räumlich verteilte Verschmutzungsquellen mit momentanen Emissionen lokalisiert werden, und ist zudem auch in der Lage, eine Luftverschmutzungsquelle in stark belasteten geografischen Gebieten zu ermitteln.
Wie bereits beschrieben, besteht Luftverschmutzung aus atmosphärischem Feinstaub (PM). Der PM liegt als mikroskopisch kleine feste oder flüssige Schwebteilchen in der Erdatmosphäre vor. Eine Mischung aus Luft und PM wird als ein Aerosol bezeichnet. Das Aerosol und der PM wirken sich nicht nur auf Klima und Niederschlag aus, sondern haben auch nachteilige Auswirkungen auf die menschliche Gesundheit.
Luftverschmutzung wird üblicherweise von Emissionsquellen verursacht. Emissionsquellen lassen sich in vier Kategorien unterteilen: stationär, mobil, biogen und luftgebunden. Stationäre Quellen sind im Allgemeinen Quellen mit einer festen geografischen Position in einem bestimmten Gebiet wie beispielsweise Fabriken, Kraftwerke oder andere Industrieanlagen. Mobile Quellen sind Quellen mit einem mobilen Emissionsort wie Pkws, Flugzeuge und Lkws. Biogene Emissionsquellen sind Emissionen, die aus natürlichen Quellen stammen, wie z.B. Emissionen von Pflanzen, vulkanische Emissionen oder Meersalzemissionen. Bei luftgebundenen Quellen kann es sich um spezifische, vom Menschen verursachte Gebiete handeln, von denen eine Verschmutzung ausgeht, wie beispielsweise eine Straße, ein verunreinigtes Gewässer oder ein Waldbrand.
Zusätzlich hierzu wird Luftverschmutzung nicht nur von Emissionsquellen, sondern auch durch sekundäre Bildungs- und physische Transporteffekte erzeugt. Ein sekundärer Bildungseffekt ist üblicherweise ein chemischer Prozess, der auftritt, wenn der Schadstoff aus der Emissionsquelle in Wechselwirkung mit der Erdatmosphäre tritt. Beispiele hierfür sind Ozon, das entsteht, wenn Kohlenwasserstoffe (HC) und Stickoxide (NOx) unter Sonneneinstrahlung miteinander reagieren, NO₂, das entsteht, wenn NO mit dem Sauerstoff der Umgebungsluft reagiert, oder ein saurer Regen, der entsteht, wenn Schwefeldioxid oder Stickoxide mit Gewässern reagiert. Nach der Erzeugung wird die Luftverschmutzung vermischt und durch physische Transporteffekte über die Atmosphäre verbreitet. Physische Transporteffekte können Wind, Feuchtigkeit, Druckveränderungen oder andere physische Prozesse sein, die den Schadstoff in der Atmosphäre bewegen können.
Die Verschmutzung wird in der Regel unter Verwendung von Diffusionsröhrchen, spektroskopischen, Gas- oder kombinierten Techniken gemessen, die sich an spezifischen Positionen innerhalb des geografischen Gebiets befinden. Diese Messungen können einen allgemeinen Verschmutzungszustand der Atmosphäre bereitstellen, sind aber nicht in der Lage, die räumlich verteilten Emissionsquellen mit momentanen (kurzzeitigen) Emissionen, insbesondere unter stark belasteten Bedingungen, zu lokalisieren. Als solches kann es vorteilhaft sein, unter anderem ein System zu realisieren, das eine geografische Position einer Luftverschmutzungsquelle ermittelt, indem es das relevante Gebiet in Rasterzellen unterteilt, um die Position der räumlich verteilten Emissionsquellen zu bestimmen.
Gemäß einer Ausführungsform empfängt ein durch einen Prozessor realisiertes Verfahren Verschmutzungsmessdaten, geodätische Daten und meteorologische Daten, die einem Gebiet zugehörig sind. Ein Raster des Gebiets kann erzeugt, und die Messdaten, die geodätischen Daten und die meteorologischen Daten können einer oder mehreren Rasterzellen zugewiesen werden, wobei die Rasterzellen das Gebiet auf virtuelle Weise in die eine oder die mehreren Rasterzellen unterteilen können. Danach kann ein Schadstoffbeitragswert der einen oder der mehreren Zellen berechnet werden. Als Nächstes kann auf Grundlage eines Ausschlusses des physischen Transporteffekts und einem gepaarten Vergleich der Rasterzellen die Verschmutzungsquelle identifiziert werden. Das Raster mit der identifizierten Verschmutzungsquelle kann dann einem Benutzer angezeigt werden, um die Position anzugeben, die der identifizierten Verschmutzungsquelle zugehörig ist.
Bei der vorliegenden Erfindung kann es sich um ein System, ein Verfahren und/oder ein Computerprogrammprodukt mit einem beliebigen möglichen Grad an technischer Integration handeln. Das Computerprogrammprodukt kann (ein) durch einen Computer lesbare(s) Speichermedium (oder -medien) beinhalten, auf dem/denen durch einen Computer lesbare Programmanweisungen gespeichert sind, um einen Prozessor dazu zu veranlassen, Aspekte der vorliegenden Erfindung auszuführen.
Bei dem durch einen Computer lesbaren Speichermedium kann es sich um eine physische Einheit handeln, die Anweisungen zur Verwendung durch ein System zur Ausführung von Anweisungen behalten und speichern kann. Bei dem durch einen Computer lesbaren Speichermedium kann es sich zum Beispiel um eine elektronische Speichereinheit, eine magnetische Speichereinheit, eine optische Speichereinheit, eine elektromagnetische Speichereinheit, eine Halbleiterspeichereinheit oder jede geeignete Kombination daraus handeln, ohne auf diese beschränkt zu sein. Zu einer nicht erschöpfenden Liste spezifischerer Beispiele des durch einen Computer lesbaren Speichermediums gehören die Folgenden: eine tragbare Computerdiskette, eine Festplatte, ein Direktzugriffsspeicher (RAM), ein Nur-Lese-Speicher (ROM), ein löschbarer programmierbarer Nur-Lese-Speicher (EPROM bzw. Flash-Speicher), ein statischer Direktzugriffsspeicher (SRAM), ein tragbarer Kompaktspeicherplatte-Nur-Lese-Speicher (CD-ROM), eine DVD (digital versatile disc), ein Speicher-Stick, eine Diskette, eine mechanisch kodierte Einheit wie zum Beispiel Lochkarten oder gehobene Strukturen in einer Rille, auf denen Anweisungen gespeichert sind, und jede geeignete Kombination daraus. Ein durch einen Computer lesbares Speichermedium soll in der Verwendung hierin nicht als flüchtige Signale an sich aufgefasst werden, wie zum Beispiel Funkwellen oder andere sich frei ausbreitende elektromagnetische Wellen, elektromagnetische Wellen, die sich durch einen Wellenleiter oder ein anderes Übertragungsmedium ausbreiten (z.B. durch ein Glasfaserkabel geleitete Lichtimpulse) oder durch einen Draht übertragene elektrische Signale.
Hierin beschriebene, durch einen Computer lesbare Programmanweisungen können von einem durch einen Computer lesbaren Speichermedium auf jeweilige Datenverarbeitungs-/Verarbeitungseinheiten oder über ein Netzwerk wie zum Beispiel das Internet, ein lokales Netzwerk, ein Weitverkehrsnetzwerk und/oder ein drahtloses Netzwerk auf einen externen Computer oder eine externe Speichereinheit heruntergeladen werden. Das Netzwerk kann Kupferübertragungskabel, Lichtwellenübertragungsleiter, drahtlose Übertragung, Leitwegrechner, Firewalls, Vermittlungseinheiten, Gateway-Computer und/oder Edge-Server aufweisen. Eine Netzwerkadapterkarte oder Netzwerkschnittstelle in jeder Datenverarbeitungs-/Verarbeitungseinheit empfängt durch einen Computer lesbare Programmanweisungen aus dem Netzwerk und leitet die durch einen Computer lesbaren Programmanweisungen zur Speicherung in einem durch einen Computer lesbaren Speichermedium innerhalb der entsprechenden Datenverarbeitungs-/Verarbeitungseinheit weiter.
Bei durch einen Computer lesbaren Programmanweisungen zum Ausführen von Arbeitsschritten der vorliegenden Erfindung kann es sich um Assembler-Anweisungen, ISA-Anweisungen (Instruction-Set-Architecture), Maschinenanweisungen, maschinenabhängige Anweisungen, Mikrocode, Firmware-Anweisungen, zustandssetzende Daten oder entweder Quellcode oder Objektcode handeln, die in einer beliebigen Kombination aus einer oder mehreren Programmiersprachen geschrieben werden, darunter objektorientierte Programmiersprachen wie Smalltalk, C++ o.ä. sowie herkömmliche prozedurale Programmiersprachen wie die Programmiersprache „C“ oder ähnliche Programmiersprachen. Die durch einen Computer lesbaren Programmanweisungen können vollständig auf dem Computer des Benutzers, teilweise auf dem Computer des Benutzers, als eigenständiges Software-Paket, teilweise auf dem Computer des Benutzers und teilweise auf einem fernen Computer oder vollständig auf dem fernen Computer oder Server ausgeführt werden. In letzterem Fall kann der entfernt angeordnete Computer mit dem Computer des Benutzers durch eine beliebige Art Netzwerk verbunden sein, darunter ein lokales Netzwerk (LAN) oder ein Weitverkehrsnetzwerk (WAN), oder die Verbindung kann mit einem externen Computer hergestellt werden (zum Beispiel über das Internet unter Verwendung eines Internet-Dienstanbieters). In einigen Ausführungsformen können elektronische Schaltungen, darunter zum Beispiel programmierbare Logikschaltungen, im Feld programmierbare Gatter-Anordnungen (FPGA, field programmable gate arrays) oder programmierbare Logikanordnungen (PLA, programmable logic arrays) die durch einen Computer lesbaren Programmanweisungen ausführen, indem sie Zustandsinformationen der durch einen Computer lesbaren Programmanweisungen nutzen, um die elektronischen Schaltungen zu personalisieren, um Aspekte der vorliegenden Erfindung durchzuführen.
Aspekte der vorliegenden Erfindung sind hierin unter Bezugnahme auf Ablaufpläne und/oder Blockschaltbilder bzw. Schaubilder von Verfahren, Vorrichtungen (Systemen) und Computerprogrammprodukten gemäß Ausführungsformen der Erfindung beschrieben. Es wird darauf hingewiesen, dass jeder Block der Ablaufpläne und/oder der Blockschaltbilder bzw. Schaubilder sowie Kombinationen von Blöcken in den Ablaufplänen und/oder den Blockschaltbildern bzw. Schaubildern durch durch einen Computer lesbare Programmanweisungen ausgeführt werden können.
Diese durch einen Computer lesbaren Programmanweisungen können einem Prozessor eines Universalcomputers, eines Spezialcomputers oder einer anderen programmierbaren Datenverarbeitungsvorrichtung bereitgestellt werden, um eine Maschine zu erzeugen, so dass die über den Prozessor des Computers bzw. der anderen programmierbaren Datenverarbeitungsvorrichtung ausgeführten Anweisungen ein Mittel zur Umsetzung der in dem Block bzw. den Blöcken der Ablaufpläne und/oder der Blockschaltbilder bzw. Schaubilder festgelegten Funktionen/Schritte erzeugen. Diese durch einen Computer lesbaren Programmanweisungen können auch auf einem durch einen Computer lesbaren Speichermedium gespeichert sein, das einen Computer, eine programmierbare Datenverarbeitungsvorrichtung und/oder andere Einheiten so steuern kann, dass sie auf eine bestimmte Art funktionieren, so dass das durch einen Computer lesbare Speichermedium, auf dem Anweisungen gespeichert sind, ein Herstellungsprodukt aufweist, darunter Anweisungen, welche Aspekte der/des in dem Block bzw. den Blöcken des Ablaufplans und/oder der Blockschaltbilder bzw. Schaubilder angegebenen Funktion/Schritts umsetzen.
Die durch einen Computer lesbaren Programmanweisungen können auch auf einen Computer, eine andere programmierbare Datenverarbeitungsvorrichtung oder eine andere Einheit geladen werden, um das Ausführen einer Reihe von Prozessschritten auf dem Computer bzw. der anderen programmierbaren Vorrichtung oder anderen Einheit zu verursachen, um einen auf einem Computer ausgeführten Prozess zu erzeugen, so dass die auf dem Computer, einer anderen programmierbaren Vorrichtung oder einer anderen Einheit ausgeführten Anweisungen die in dem Block bzw. den Blöcken der Ablaufpläne und/oder der Blockschaltbilder bzw. Schaubilder festgelegten Funktionen/Schritte umsetzen.
Die Ablaufpläne und die Blockschaltbilder bzw. Schaubilder in den Figuren veranschaulichen die Architektur, die Funktionalität und den Betrieb möglicher Ausführungen von Systemen, Verfahren und Computerprogrammprodukten gemäß verschiedenen Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung. In diesem Zusammenhang kann jeder Block in den Ablaufplänen oder Blockschaltbildern bzw. Schaubildern ein Modul, ein Segment oder einen Teil von Anweisungen darstellen, die eine oder mehrere ausführbare Anweisungen zur Ausführung der bestimmten logischen Funktion(en) aufweisen. In einigen alternativen Ausführungen können die in dem Block angegebenen Funktionen in einer anderen Reihenfolge als in den Figuren gezeigt stattfinden. Zwei nacheinander gezeigte Blöcke können zum Beispiel in Wirklichkeit im Wesentlichen gleichzeitig ausgeführt werden, oder die Blöcke können manchmal je nach entsprechender Funktionalität in umgekehrter Reihenfolge ausgeführt werden. Es ist ferner anzumerken, dass jeder Block der Blockschaltbilder bzw. Schaubilder und/oder der Ablaufpläne sowie Kombinationen aus Blöcken in den Blockschaltbildern bzw. Schaubildern und/oder den Ablaufplänen durch spezielle auf Hardware beruhende Systeme umgesetzt werden können, welche die festgelegten Funktionen oder Schritte durchführen, oder Kombinationen aus Spezial-Hardware und Computeranweisungen ausführen.
Die im Folgenden beschriebenen beispielhaften Ausführungsformen stellen ein System, Verfahren und Programmprodukt bereit, um eine exakte Position einer Emissionsquelle für Luftverschmutzung zu identifizieren. Das Verfahren beruht auf einem Rastern des geografischen Gebiets in Zellen und, nachdem physische Transporteffekte aus Messungen der Luftverschmutzung in jeder Zelle subtrahiert wurden, auf einem Ermitteln der Emissionsquelle, indem die Rasterzellen mit ähnlichen Merkmalen miteinander verglichen werden, um Beiträge eines sekundären Bildungseffekts zu den Messungen in jeder Zelle auszuschließen.
Unter Bezugnahme auf 1 wird eine beispielhafte vernetzte Computerumgebung 100 gemäß mindestens einer Ausführungsform dargestellt. Die vernetzte Computerumgebung 100 kann eine Client-Datenverarbeitungseinheit 102 und einen Server 112 beinhalten, die über ein Datenübertragungsnetzwerk 114 miteinander verbunden sind. Gemäß mindestens einer Realisierung kann die vernetzte Computerumgebung 100 eine Mehrzahl von Client-Datenverarbeitungseinheiten 102 und Servern 112 beinhalten, von denen aus Gründen der Kürze nur jeweils eine bzw. einer gezeigt wird.
Das Datenübertragungsnetzwerk 114 kann verschiedene Arten von Datenübertragungsnetzwerken beinhalten, z.B. ein WAN, ein LAN, ein Telekommunikationsnetzwerk, ein drahtloses Netzwerk, ein öffentliches Wählnetzwerk und/oder ein Satellitennetzwerk. Das Datenübertragungsnetzwerk 114 kann Verbindungen wie z.B. drahtgebundene und drahtlose Datenübertragungsverbindungen oder Lichtwellenleiterkabel beinhalten. Dabei sollte offensichtlich sein, dass 1 lediglich zur Veranschaulichung einer Ausführung dient und keinerlei Beschränkungen mit Blick auf die Umgebungen impliziert, in denen verschiedene Ausführungsformen realisiert sein können. Auf Grundlage von Entwurfs- und Realisierungsanforderungen können zahlreiche Änderungen an den abgebildeten Umgebungen vorgenommen werden
Gemäß einer Ausführungsform der Erfindung kann die Client-Datenverarbeitungseinheit 102 einen Prozessor 104 und eine Datenspeichereinheit 106 beinhalten, die in der Lage ist, ein Software-Programm 108 und ein Programm 110A zur Ermittlung einer Verschmutzungsquelle (Pollution Source Determination, PSD) zu beherbergen und auszuführen sowie über das Datenübertragungsnetzwerk 114 mit dem Server 112 Daten auszutauschen. Die Client-Datenverarbeitungseinheit 102 kann zum Beispiel eine mobile Einheit, ein Telefon, ein persönlicher digitaler Assistent, ein Netbook, ein Laptop Computer, ein Desktop Computer oder jede Art von Datenverarbeitungseinheit sein, die in der Lage ist, ein Programm auszuführen und auf ein Netzwerk zuzugreifen. Wie unter Bezugnahme auf 3 erläutert wird, kann die Client-Datenverarbeitungseinheit 102 interne Komponenten 302a bzw. externe Komponenten 304a beinhalten.
Gemäß Ausführungsformen der Erfindung kann der Servercomputer 112 ein Laptop Computer, ein Netbook Computer, ein Personal Computer (PC), ein Desktop Computer bzw. jede programmierbare elektronische Einheit oder jedes Netzwerk von programmierbaren elektronischen Einheiten sein, die/das in der Lage ist, ein PSD-Programm 110B und eine Datenbank 116 zu beherbergen und über das Datenübertragungsnetzwerk 114 mit der Client-Datenverarbeitungseinheit 102 Daten auszutauschen. Wie unter Bezugnahme auf 3 erläutert wird, kann der Servercomputer 112 interne Komponenten 302b bzw. externe Komponenten 304b beinhalten. Der Server 112 kann außerdem in einem Cloud-Computing-Dienstmodell wie z.B. Software as a Service (SaaS), Platform as a Service (PaaS) oder Infrastructure as a Service (laaS) betrieben werden. Der Server 112 kann sich auch in einem Cloud-Computing-Bereitstellungsmodell wie z.B. einer privaten Cloud, einer Community Cloud, einer öffentlichen Cloud oder einer Hybrid Cloud befinden.
Die Datenbank 116 kann ein Daten-Repository sein, das in der Lage ist, Daten wie z.B. Verschmutzungsmessdaten 118, geodätische Daten 120 und meteorologische Daten 122 zu speichern. Bei den Verschmutzungsmessdaten 118 kann es sich um Verschmutzungsmessdaten von einem hochdichten Sensornetzwerk handeln. Hochdichte Sensornetzwerke sind Netzwerke von Sensoren, die über ein geografisches Gebiet verteilt und für die Messung der Luftverschmutzung konfiguriert sind. Die Verschmutzungsmessdaten 118 können zum Beispiel von hochdichten Sensornetzwerken wie dem National Core Multipollutant Network (NCore) empfangen werden, die in größeren Städten, an Flughäfen und in anderen Einrichtungen vorhanden sind. Bei einer weiteren Ausführungsform können andere Daten von verschiedenen Sensoren zum Ermitteln einer Verschmutzung verwendet werden, z.B. Schallgeschwindigkeitssensoren, Geruchssensoren oder Lichtsensoren, die mit dem Datenübertragungsnetzwerk 114 verbunden und in der Lage sind, Messungen an den Server 112 zu senden, die in der Datenbank 116 gespeichert oder von Hand durch einen Benutzer eingegeben werden können. Die Verschmutzungsmessdaten 118 können beispielsweise folgende Felder beinhalten: das Datum, an dem die Messung stattgefunden hat, die Uhrzeit der Messung, die Position des Sensors und die Größenordnung der Verschmutzung.
Die geodätischen Daten 120 können Daten sein, die geografische Bilder des Gebiets beinhalten, in dem die Verschmutzungsmessdaten 118 erhalten wurden, und können zudem eine Landschaftsoberfläche beinhalten, z.B. ob die Oberfläche aus Wasser, Wald oder städtischer Bebauung besteht. So können die geodätischen Daten 120 zum Beispiel anhand einer Satellitenfernerkundung z.B. nach Standard WGS 84 des World Geodetic System (WGS) empfangen werden. WGS 84 ist ein Standard, der für die Geodäsie, die Kartografie und die GPS-Navigation (Global Positioning System, Globales Positionsbestimmungssystem) auf der Erdoberfläche breite Verwendung findet. Die geodätischen Daten 120 können zum Beispiel Landschaftsdaten vom Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) der National Aeronautics and Space Administration (NASA), das eine Auflösung von 1 km × 1 km der Erdoberfläche bereitstellt, oder von einem NASA-Landsat-Satelliten beinhalten, der so konfiguriert ist, dass er eine detailliertere Auflösung von 50 m × 50 m bereitstellt. Geodätische Daten 120 können Felder mit Positionsstatistikdaten wie z.B. Koordinatensystemdaten (Längengrad und Breitengrad) und anderen Daten beinhalten, die mit einzelnen Regionen des geografischen Gebiets in Zusammenhang stehen, wie beispielsweise Koordinaten, Grenzen und Oberflächeneigenschaften einer jeden Region. Die Größe der Region hängt in der Regel von der Auflösung des Spektroradiometers ab. Oberflächeneigenschaften können eine prozentuale Darstellung oder andere Daten beinhalten, die in eine prozentuale Darstellung des Oberflächentyps der Region umgewandelt werden können, wie z.B. einen Prozentsatz an Bergen in der Region, einen Prozentsatz an städtischer Bebauung in der Region, einen Prozentsatz an Ackerflächen, Wald, Gras und/oder Wasser.
Metrologische Daten 122 können Daten sein, die meteorologische Bedingungen des Gebiets beinhalten, indem die Verschmutzungsmessdaten 118 erhalten wurden, und Messungen von Wind, Windrichtung, Temperatur und Feuchtigkeitsgehalt beinhalten. Gemäß der vorliegenden Ausführungsform können die meteorologischen Daten 122 entweder von Sensoren, die sich in dem geografischen Gebiet befinden, oder von einer Wetterdienst-Datenbank erhalten werden, die über das Datenübertragungsnetzwerk 114 wie z.B. das Internet verfügbar ist. Bei weiteren Ausführungsformen können sich die Verschmutzungsmessdaten 118, die geodätischen Daten 120 und/oder die meteorologischen Daten 122 in der Datenspeichereinheit 106 befinden oder unter Verwendung der internen Komponenten 302 a,b oder der externen Komponenten 304 a,b geladen werden.
Gemäß der vorliegenden Ausführungsform kann das PSD-Programm 110A, 110B ein Programm sein, das in der Lage ist, eine Position einer Verschmutzungsquelle auf Grundlage eines Rasterns eines Gebiets zu ermitteln, Schadstoffbeitragswerte in jeder Rasterzelle zu ermitteln und die Position der Verschmutzungsquelle auf Grundlage eines Ermittelns der tatsächlichen Verschmutzung in jeder Rasterzelle zu ermitteln, indem physische Transport- und sekundäre Bildungseffekte auf Grundlage einer dynamischen Paarung und eines Vergleichs zwischen Rasterzellen subtrahiert werden. Die Erkennung der Luftverschmutzungsquelle auf Grundlage eines dynamischen Paarungs- und Vergleichsverfahrens wird weiter unten mit Blick auf 2 ausführlicher erläutert.
Bezug nehmend auf 2 wird gemäß mindestens einer Ausführungsform ein Betriebsablaufplan dargestellt, der einen Prozess 200 zur Ermittlung einer Luftverschmutzungsquelle veranschaulicht. In Schritt 202 empfängt das PSD-Programm 110A, 110B Verschmutzungsmessungen. Gemäß der vorliegenden Ausführungsform kann das PSD-Programm 110A, 110B auf die Verschmutzungsmessdaten 118 aus der Datenbank 116 zugreifen. Bei einer weiteren Ausführungsform kann das PSD-Programm 110A, 110B die Verschmutzungsmessdaten 118 von dem Datenübertragungsnetzwerk 114 wie beispielsweise dem Internet empfangen. Die Verschmutzungsmessdaten 118 können zum Beispiel von Behörden zur Überwachung der Luftqualität wie der USamerikanischen Umweltbehörde EPA empfangen werden.
Als Nächstes empfängt in Schritt 204 das PSD-Programm 110A, 110B eine Landschaft des Gebiets. Gemäß der vorliegenden Ausführungsform kann das PSD-Programm 110A, 110B Landschaftsdaten aus den in der Datenbank 116 gespeicherten geodätischen Daten 120 empfangen. Bei einer weiteren Ausführungsform kann das PSD-Programm 110A, 110B die geodätischen Daten 120 von dem Datenübertragungsnetzwerk 114 wie beispielsweise dem Internet empfangen. Die geodätischen Daten 120 können zum Beispiel von der Landsat-Datenbank des United States Geological Survey (USGS) empfangen werden.
Als Nächstes empfängt das PSD-Programm 110A, 110B in Schritt 206 meteorologische Daten. Gemäß der vorliegenden Ausführungsform kann das PSD-Programm 110A, 110B die in der Datenbank 116 gespeicherten meteorologische Daten 122 empfangen. Bei einer weiteren Ausführungsform kann das PSD-Programm 110A, 110B die meteorologischen Daten 122 von dem Datenübertragungsnetzwerk 114 wie beispielsweise dem Internet empfangen. Die meteorologischen Daten 122 können zum Beispiel von der Datenbank des nationalen Wetterdienstes der National Oceanic and Atmospheric Administration empfangen werden.
Als Nächstes erzeugt das PSD-Programm 110A, 110B in Schritt 208 ein Raster des Gebiets. Gemäß der vorliegenden Erfindung kann das PSD-Programm 110A, 110B die Verschmutzungsmessdaten 118, die geodätischen Daten 120 und die meteorologischen Daten 122 miteinander kombinieren und das Gebiet in Rasterzellen rastern. Die Rasterzellen können quadratisch geformt sein, während die Größe jeder Zelle durch die Auflösung der geodätischen Daten 120 begrenzt sein kann. Wenn die geodätischen Daten 120 zum Beispiel von der Landsat-Datenbank der NASA empfangen werden, sind die kleinsten Abmessungen der Rasterzellen auf 50 m × 50 m begrenzt. Gemäß der vorliegenden Ausführungsform kann das PSD-Programm 110A, 110B das Raster in einer Tabelle organisieren, die, wie in 2B beschrieben, die folgenden Felder enthält: Rasterzellennummer, Längengrad, Breitengrad, Berg, städtische Bebauung, Ackerfläche, Wald, Gras, Wasser, Zeit, Temperatur, Feuchtigkeit und Druck. Eine Rasterzellennummer ist eine eindeutige Identifizierungsnummer einer Rasterzelle. Längen- und Breitengrad sind die Koordinaten der Rasterzelle. Berg, städtische Bebauung, Ackerfläche, Wald und Wasser sind räumliche Merkmale, die für den Prozentsatz eines Geländetyps in der Rasterzelle stehen. Bei einer weiteren Ausführungsform können die Werte für den Typ der Rasterzelle auf Grundlage einer Analyse der geodätischen Daten 120 ermittelt werden, z.B. durch eine Bildverarbeitung einer jeden Rasterzelle. Das PSD-Programm 110A, 110B kann zum Beispiel das digitale Bild der Rasterzelle analysieren und auf Grundlage eines Verhältnisses der grünen Fläche zur Fläche der Rasterzelle einen Prozentsatz an Wald in dem Raster ermitteln. Zeit steht für ein Datum und eine Uhrzeit, an dem bzw. zu der die Messung der Verschmutzung erfolgt ist. Temperatur, Feuchtigkeit und Druck sind zeitliche Merkmale, die für die Lufttemperatur, die Feuchtigkeit und den Druck der Luft innerhalb der Rasterzelle stehen. Bei einer weiteren Ausführungsform kann das Raster verschiedene Größen und Formen aufweisen, und die Zellen können sich teilweise überlappen.
Als Nächstes ermittelt das PSD-Programm 110A, 110B in Schritt 210 einen Schadstoffbeitrag der Rasterzelle. Gemäß der vorliegenden Ausführungsform kann das PSD-Programm 110A, 110B den Verschmutzungsbeitrag berechnen, der aus einer ursprünglichen Emission der Rasterzelle und einer sekundären Bildung eines Schadstoffs innerhalb der Rasterzelle besteht, indem es den physischen Transport des Schadstoffs aus benachbarten Rasterzellen ausschließt. Der Schadstoffbeitrag der Rasterzelle kann anhand der folgenden Gleichungen berechnet werden: $P T (t, i) = H T (t, i) + V T (t, i)$
$H T (t, i) = \frac{- S p a t G r a d (t, i) * D i r H W * S p e e d H W}{G r i d}$
$V T (t, i) = \frac{P o l l u t i o n (t, i) * S p e e d V W}{G r i d}$
$Δ P o l l u t i o n (t, i) = P o l l u t i o n (t, i) - P o l l u t i o n (t - 1, i)$
$P o l l u t a n t C o n t r i b u t i o n = Δ P o l l u t i o n (t, i) - P T (t, i)$
wobei PT ein physischer Transport des Schadstoffs ist, t das Datum/die Uhrzeit der Messungen ist, i eine Rasterzellennummer ist, HT ein horizontaler Transport ist, VT ein vertikaler Transport ist, SpatGrad ein räumlicher Gradient der Verschmutzung ist, DirHW eine Richtung des horizontalen Winds ist und SpeedHW eine Geschwindigkeit des horizontalen Winds ist.
Als Nächstes identifiziert das PSD-Programm 110A, 110B in Schritt 212 die Quelle auf Grundlage eines gepaarten Vergleichs zwischen Rasterzellen. Gemäß der vorliegenden Ausführungsform kann das PSD-Programm 110A, 110B die Position, das Datum und die Uhrzeit der Emissionsquelle auf Grundlage von statischen und dynamischen Merkmalsvergleichen zwischen gepaarten Rasterzellen unter Verwendung eines Ähnlichkeitskoeffizienten ermitteln, um Verschmutzungsbeiträge aufgrund einer sekundären Bildung in den Rasterzellen auszuschließen. Ein Ähnlichkeitskoeffizient der Rasterzellen kann auf Grundlage einer Gleichung ermittelt werden: $S i m i l a r i t y (i, j) = 1 / \sum w | f e a t u r e s (i) - f e a t u r e s (j) |,$
wobei i und j Rasterzellennummern sind, die jede Rasterzelle identifizieren, features zu räumlichen oder zeitlichen Merkmalen der Rasterzellen zusammengefasst werden, w eine benutzerdefinierte Gewichtung ist, die jedem Merkmal zugewiesen wird, und | | eine Abstandsfunktion ist. Der statische Vergleich erfolgt auf Grundlage eines Ermittelns von gepaarten Rasterzellen mit einer hohen statischen Ähnlichkeit der räumlichen Merkmale der gepaarten Rasterzellen. Wenn zum Beispiel die Similarity-Funktion der Rasterzellen i und j über einem statischen Schwellenwert liegt, der durch den Benutzer bestimmt wird, weisen die Rasterzellen eine statische Ähnlichkeit auf. Nach dem Ermitteln der gepaarten Rasterzellen mit einer statischen Ähnlichkeit kann das PSD-Programm 110A, 110B die Rasterzellen, Schadstoffbeitragswerte und einen mittleren Schadstoffbeitragswert der Rasterzellen mit einer hohen dynamischen Ähnlichkeit miteinander vergleichen, wobei die dynamische Ähnlichkeit ermittelt wird, indem die Similarity-Funktion der Rasterzellen i und j auf Grundlage von zeitlichen Merkmalen der Rasterzellen berechnet wird. Bei den Rasterzellen, die einen höheren Verschmutzungsbeitragswert mit einer statistischen Signifikanz (p < 0,05) aufweisen, handelt es sich um die Rasterzellen mit den Emissionsquellen. Die statistische Signifikanz kann ermittelt werden, indem, wie in 2C gezeigt, der Schadstoffbeitragswert der Rasterzelle im zeitlichen Verlauf mit mittleren Schadstoffbeitragswerten von gepaarten Rasterzellen verglichen wird.
Als Nächstes zeigt das PSD-Programm 110A, 110B in Schritt 214 eine Position der Emissionsquelle an. Gemäß der vorliegenden Ausführungsform kann das PSD-Programm 110A, 110B die Position der Emissionsquelle auf Grundlage des Längen- und Breitengrads anzeigen, welcher der Zelle zugehörig ist, die den höchsten Emissionsbeitrag aufweist. So kann das PSD-Programm 110A, 110B zum Beispiel die Rasterlandschaft anzeigen, wobei die Beitragswerte der Zellen farblich dargestellt sind (Heatmap). Bei einer weiteren Ausführungsform kann das PSD-Programm 110A, 110B den Längen- und Breitengrad der Zellen ermitteln, die Beitragswerte über einem Schwellenwert aufweisen. Bei weiteren Ausführungsformen kann das PSD-Programm 110A, 110B eine Tabelle aller Zellen mit Beitragswerten über einem Schwellenwert anzeigen und den Längen- und Breitengrad in ein GPS-Format umwandeln.
2B veranschaulicht ein beispielhaftes Raster 221 eines geografischen Gebiets und typische Merkmale einer jeden Zelle gemäß mindestens einer Ausführungsform. Die Merkmale einer jeden Zelle können in räumliche Merkmale 222 und zeitliche Merkmale 224 unterteilt werden. Die räumlichen Merkmale 222 stehen für einen Prozentsatz von Geländetypmerkmalen der Landschaft der Zelle, z.B. Berg, städtische Bebauung, Ackerfläche, Wald, Gras und Wasser. Die zeitlichen Merkmale 224 stehen für Merkmale der Luft wie z.B. Temperatur, Feuchtigkeit und Druck der Luft in der Zelle.
2C veranschaulicht eine beispielhafte Vergleichstabelle 231 mit Verschmutzungsbeitragswerten der Rasterzellen gemäß mindestens einer Ausführungsform. Die Vergleichstabelle 231 mit Verschmutzungsbeitragswerten kann Felder einer aktuellen Rasterzellennummer, gepaarte, durch das PSD-Programm 110A, 110B identifizierte Zellen, die ähnlich der Rasterzellennummer, dem Datum und der Uhrzeit der Messungen sind, einen Beitrag der aktuellen Zelle zu der Verschmutzung und den mittleren Wert der gepaarten Zellen enthalten.
Dabei sollte klar sein, dass die 2A bis 2C lediglich zur Veranschaulichung einer Ausführung dienen und keinerlei Beschränkungen mit Blick auf die Art und Weise implizieren, wie verschiedene Ausführungsformen realisiert sein können. Auf Grundlage von Entwurfs- und Realisierungsanforderungen können zahlreiche Änderungen an den abgebildeten Umgebungen vorgenommen werden
3 ist ein Blockschaubild 300 von internen und externen Komponenten der in 1 abgebildeten Datenverarbeitungseinheit 102 und des Servers 112 gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung. Dabei sollte klar sein, dass 3 lediglich zur Veranschaulichung einer Ausführung dient und keinerlei Beschränkungen mit Blick auf die Umgebungen impliziert, in denen verschiedene Ausführungsformen realisiert sein können. Auf Grundlage von Entwurfs- und Realisierungsanforderungen können zahlreiche Änderungen an den abgebildeten Umgebungen vorgenommen werden
Das Datenverarbeitungssystem 302, 304 ist repräsentativ für jede beliebige elektronische Einheit, die in der Lage ist, durch eine Maschine lesbare Programmbefehle auszuführen. Das Datenverarbeitungssystem 302, 304 kann repräsentativ für ein Smartphone, ein Computersystem, einen PDA oder andere elektronische Einheiten sein. Beispiele von Datenverarbeitungssystemen, - umgebungen und/oder -konfigurationen, die durch das Datenverarbeitungssystem 302, 304 repräsentiert werden können, sind, ohne darauf beschränkt zu sein, Personal-Computersysteme, Server-Computersysteme, Thin Clients, Thick Clients, Handheld- oder Laptop-Einheiten, Mehrprozessorsysteme, Systeme auf Grundlage von Mikroprozessoren, Netzwerk-PCs, Mini-Computersysteme, Mainframe-Computersysteme sowie verteilte Cloud-Computing-Umgebungen, die eine/s der obigen Systeme oder Einheiten beinhalten.
Die Client-Datenverarbeitungseinheit 102 und der Server 112 können jeweils Sätze von internen Komponenten 302 a,b und externen Komponenten 304 a,b beinhalten, die in 3 veranschaulicht sind. Jeder der Sätze der internen Komponenten 302 beinhaltet einen oder mehrere Prozessoren 320, einen oder mehrere durch einen Computer lesbare RAMs 322 und einen oder mehrere durch einen Computer lesbare ROMs 324 auf einem oder mehreren Bussen 326 sowie ein oder mehrere Betriebssysteme 328 und eine oder mehrere durch einen Computer lesbare, physische Speichereinheiten 330. Das eine oder die mehreren Betriebssysteme 328, das Software-Programm 108 und das PSD-Programm 110A in der Client-Datenverarbeitungseinheit 102 sowie das PSG-Programm 110B auf dem Server 112 werden auf einer oder mehreren der von einem Computer lesbaren physischen Speichereinheiten 330 gespeichert, um über einen oder mehrere der betreffenden RAMs 322 (die üblicherweise einen Cache-Arbeitsspeicher beinhalten) durch einen oder mehrere der betreffenden Prozessoren 320 ausgeführt zu werden. Bei der in 3 veranschaulichten Ausführungsform ist jede der durch einen Computer lesbaren, physischen Speichereinheiten 330 eine Magnetplattenspeichereinheit einer internen Festplatte. Alternativ ist jede der durch einen Computer lesbaren, physischen Speichereinheiten 330 eine Halbleiterspeichereinheit wie z.B. ein ROM 324, ein EPROM, ein Flash-Arbeitsspeicher oder jede andere durch einen Computer lesbare Speichereinheit, die ein Computerprogramm und digitale Daten speichern kann.
Jeder Satz der internen Komponenten 302 a,b beinhaltet außerdem ein Lese/Schreib-Laufwerk oder eine Lese/Schreib-Schnittstelle 332, um von einer oder mehreren tragbaren, durch einen Computer lesbaren, physischen Speichereinheiten 338 wie z.B. einem CD-ROM, einer DVD, einem Speicher-Stick, einem Magnetband, einer Magnetplatte, einer optischen Platte oder einer Halbleiterspeichereinheit lesen und darauf schreiben zu können. Ein Software-Programm wie z.B. das kognitive Bildschirmschutzprogramm 110A, 110B, kann auf einer oder mehreren der betreffenden tragbaren, durch einen Computer lesbaren, physischen Speichereinheiten 338 gespeichert, über das betreffende Lese/Schreib-Laufwerk oder die betreffende Lese/Schreib-Schnittstelle 332 gelesen und auf die betreffende Festplatte 330 geladen werden.
Jeder Satz der internen Komponenten 302 a,b beinhaltet außerdem Netzwerkadapter oder -schnittstellen 336 wie z.B. TCP/IP-Adapterkarten, WLAN-Funkschnittstellenkarten oder 3G- bzw. 4G-Funkschnittstellenkarten oder andere drahtgebundene oder drahtlose Datenübertragungsverbindungen. Das Software-Programm 108 und das PSD-Programm 110A in der Client-Datenverarbeitungseinheit 102 sowie das PSD-Programm 110B auf dem Server 112 können über ein Netzwerk (zum Beispiel das Internet, ein LAN oder andere, ein WAN) und die betreffenden Netzwerkadapter oder -schnittstellen 336 von einem externen Computer auf die Client-Datenverarbeitungseinheit 102 und den Server 112 heruntergeladen werden. Von den Netzwerkadaptern oder -schnittstellen 336 werden das Software-Programm 108 und das PSD-Programm 110A in der Client-Datenverarbeitungseinheit 102 sowie das PSD-Programm 110B auf dem Server 112 auf die betreffende Festplatte 330 geladen. Das Netzwerk kann Kupferkabel, Lichtwellenleiter, eine drahtlose Übertragung, Router, Firewalls, Switches, Gateway-Computer und/oder Edge-Server aufweisen.
Jeder der Sätze der externen Komponenten 304 a,b kann einen Computer-Anzeigebildschirm 344, eine Tastatur 342 und eine Computermaus 334 beinhalten. Die externen Komponenten 304 a,b können auch berührungsempfindliche Bildschirme, virtuelle Tastaturen, Tastfelder, Zeigeeinheiten und andere Benutzerinteraktionseinheiten beinhalten. Jeder der Sätze der internen Komponenten 302 a,b kann außerdem Einheitentreiber 340 beinhalten, um eine Schnittstelle mit dem Computer-Anzeigebildschirm 344, der Tastatur 342 und der Computermaus 334 bereitzustellen. Die Einheitentreiber 340, das Lese/Schreib-Laufwerk oder die Lese/Schreib-Schnittstelle 332 und der Netzwerkadapter oder die Netzwerkschnittstelle 336 weisen Hardware und Software auf (die in der Speichereinheit 330 und/oder dem ROM 324 gespeichert sind).
Es sei von vornherein klargestellt, dass das Umsetzen der hierin angeführten Lehren nicht auf eine Cloud-Computing-Umgebung beschränkt ist, obwohl diese Offenbarung eine ausführliche Beschreibung von Cloud-Computing enthält. Stattdessen können Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung gemeinsam mit jeder beliebigen Art von jetzt bekannter oder später erfundener Datenverarbeitungsumgebung umgesetzt werden.
Cloud-Computing ist ein Servicebereitstellungsmodell zum Ermöglichen eines problemlosen bedarfsgesteuerten Netzwerkzugriffs auf einen gemeinsam genutzten Pool von konfigurierbaren Datenverarbeitungsressourcen (z.B. Netzwerke, Netzwerkbandbreite, Server, Verarbeitung, Hauptspeicher, Speicher, Anwendungen, virtuelle Maschinen und Dienste), die mit minimalem Verwaltungsaufwand bzw. minimaler Interaktion mit einem Anbieter des Service schnell bereitgestellt und freigegeben werden können. Dieses Cloud-Modell kann mindestens fünf Eigenschaften enthalten, mindestens drei Dienstmodelle und mindestens vier Implementierungsmodelle.
Bei den Eigenschaften handelt es sich um die Folgenden:

On-Demand Self-Service: Ein Cloud-Nutzer kann einseitig automatisch nach Bedarf für Datenverarbeitungsfunktionen wie Serverzeit und Netzwerkspeicher sorgen, ohne dass eine menschliche Interaktion mit dem Anbieter der Dienste erforderlich ist.
Broad Network Access: Es sind Funktionen über ein Netzwerk verfügbar, auf die durch Standardmechanismen zugegriffen wird, welche die Verwendung durch heterogene Thin- oder Thick-Client-Plattformen (z.B. Mobiltelefone, Laptops und PDAs) unterstützen.
Resource-Pooling: Die Datenverarbeitungsressourcen des Anbieters werden zusammengeschlossen, um mehreren Nutzern unter Verwendung eines Multi-Tenant-Modells zu dienen, wobei verschiedene physische und virtuelle Ressourcen dynamisch nach Bedarf zugewiesen und neu zugewiesen werden. Es gibt eine gefühlte Standortunabhängigkeit, da der Nutzer allgemein keine Kontrolle bzw. Kenntnis über den genauen Standort der bereitgestellten Ressourcen hat, aber in der Lage sein kann, einen Standort auf einer höheren Abstraktionsebene festzulegen (z.B. Land, Staat oder Rechenzentrum).
Rapid Elasticity: Funktionen können für eine schnelle horizontale Skalierung (scale out) schnell und elastisch bereitgestellt werden, in einigen Fällen auch automatisch, und für ein schnelles Scale-in schnell freigegeben werden. Für den Nutzer erscheinen die für das Bereitstellen verfügbaren Funktionen häufig unbegrenzt und sie können jederzeit in jeder beliebigen Menge gekauft werden.
Measured Service: Cloud-Systeme steuern und optimieren die Verwendung von Ressourcen automatisch, indem sie eine Messfunktion auf einer gewissen Abstraktionsebene nutzen, die für die Art von Dienst geeignet ist (z.B. Speicher, Verarbeitung, Bandbreite sowie aktive Benutzerkonten). Der Ressourcen-Verbrauch kann überwacht, gesteuert und gemeldet werden, wodurch sowohl für den Anbieter als auch für den Nutzer des verwendeten Dienstes Transparenz geschaffen wird.

Bei den Dienstmodellen handelt es sich um die Folgenden:

Software as a Service (SaaS): Die dem Nutzer bereitgestellte Funktion besteht darin, die in einer Cloud-Infrastruktur laufenden Anwendungen des Anbieters zu verwenden. Die Anwendungen sind über eine Thin-Client-Schnittstelle wie einen Web-Browser (z.B. auf dem Web beruhende E-Mail) von verschiedenen Client-Einheiten her zugänglich. Der Nutzer verwaltet bzw. steuert die zugrunde liegende Cloud-Infrastruktur nicht, darunter das Netzwerk, Server, Betriebssysteme, Speicher bzw. sogar einzelne Anwendungsfunktionen, mit der möglichen Ausnahme von eingeschränkten benutzerspezifischen Anwendungskonfigurationseinstellungen.
Platform as a Service (PaaS): Die dem Nutzer bereitgestellte Funktion besteht darin, durch einen Nutzer erstellte bzw. erhaltene Anwendungen, die unter Verwendung von durch den Anbieter unterstützten Programmiersprachen und Tools erstellt wurden, in der Cloud-Infrastruktur einzusetzen. Der Nutzer verwaltet bzw. steuert die zugrunde liegende Cloud-Infrastruktur nicht, darunter Netzwerke, Server, Betriebssysteme bzw. Speicher, hat aber die Kontrolle über die eingesetzten Anwendungen und möglicherweise über Konfigurationen des Application Hosting Environment.
Infrastructure as a Service (IaaS): Die dem Nutzer bereitgestellte Funktion besteht darin, das Verarbeiten, Speicher, Netzwerke und andere grundlegende Datenverarbeitungsressourcen bereitzustellen, wobei der Nutzer in der Lage ist, beliebige Software einzusetzen und auszuführen, zu der Betriebssysteme und Anwendungen gehören können. Der Nutzer verwaltet bzw. steuert die zugrunde liegende Cloud-Infrastruktur nicht, hat aber die Kontrolle über Betriebssysteme, Speicher, eingesetzte Anwendungen und möglicherweise eine eingeschränkte Kontrolle über ausgewählte Netzwerkkomponenten (z.B. Host-Firewalls).

Bei den Einsatzmodellen handelt es sich um die Folgenden:

Private Cloud: Die Cloud-Infrastruktur wird einzig und allein für eine Organisation betrieben. Sie kann durch die Organisation oder einen Dritten verwaltet werden und kann sich in den eigenen Räumen oder in fremden Räumen befinden.
Community Cloud: Die Cloud-Infrastruktur wird von mehreren Organisationen gemeinsam genutzt und unterstützt eine spezielle Benutzergemeinschaft, die gemeinsame Angelegenheiten hat (z.B. Mission, Sicherheitsanforderungen, Richtlinien sowie Überlegungen bezüglich der Einhaltung von Vorschriften). Sie kann durch die Organisationen oder einen Dritten verwaltet werden und kann in den eigenen Räumen oder fremden Räumen stehen.
Public Cloud: Die Cloud-Infrastruktur wird der allgemeinen Öffentlichkeit oder einer großen Industriegruppe zur Verfügung gestellt und sie gehört einer Cloud-Dienste verkaufenden Organisation.
Hybrid Cloud: Die Cloud-Infrastruktur ist eine Zusammensetzung aus zwei oder mehreren Clouds (privat, Benutzergemeinschaft oder öffentlich), die zwar einzelne Einheiten bleiben, aber durch eine standardisierte oder proprietäre Technologie miteinander verbunden sind, die Daten- und Anwendungsportierbarkeit ermöglicht (z.B. Cloud-Zielgruppenverteilung für den Lastenausgleich zwischen Clouds).

Eine Cloud-Computing-Umgebung ist dienstorientiert mit Fokus auf Statusunabhängigkeit, geringer Kopplung, Modularität und semantischer Interoperabilität. Im Herzen von Cloud-Computing liegt eine Infrastruktur, die ein Netzwerk aus zusammengeschalteten Knoten aufweist.
Unter Bezugnahme auf 4 ist eine veranschaulichende Cloud-Computing-Umgebung 50 abgebildet. Wie gezeigt ist, weist die Cloud-Computing-Umgebung 50 einen oder mehrere Cloud-Computing-Knoten 100 auf, mit denen von Cloud-Benutzern verwendete lokale Datenverarbeitungseinheiten wie der elektronische Assistent (PDA, Personal Digital Assistant) oder das Mobiltelefon 54A, der Desktop-Computer 54B, der Laptop-Computer 54C und/oder das Automobil-ComputerSystem 54N Daten austauschen können. Die Knoten 100 können miteinander Daten austauschen. Sie können physisch oder virtuell in ein oder mehrere Netzwerke wie private, Community, öffentliche oder Hybrid Clouds gruppiert werden (nicht gezeigt), wie vorstehend beschrieben wurde, oder in eine Kombination daraus. Dies ermöglicht es der Cloud-Computing-Umgebung 50, Infrastruktur, Plattformen und/oder Software als Dienst anzubieten, für die ein Cloud-Nutzer keine Ressourcen auf einer lokalen Datenverarbeitungseinheit vorhalten muss. Es sei darauf hingewiesen, dass die Arten von in 4 gezeigten Datenverarbeitungseinheiten 54A bis N lediglich veranschaulichend sein sollen und dass die Datenverarbeitungsknoten 100 und die Cloud-Computing-Umgebung 50 über eine beliebige Art Netzwerk und/oder über eine beliebige Art von über ein Netzwerk aufrufbarer Verbindung (z.B. unter Verwendung eines Web-Browsers) mit einer beliebigen Art von computergestützter Einheit Daten austauschen können.
Unter Bezugnahme auf 5 wird ein Satz von funktionalen Abstraktionsschichten 500 gezeigt, die durch die Cloud-Computing-Umgebung 50 bereitgestellt werden. Es sollte von vornherein klar sein, dass die in 5 gezeigten Komponenten, Schichten und Funktionen lediglich veranschaulichend sein sollen und Ausführungsformen der Erfindung nicht darauf beschränkt sind. Wie abgebildet, werden die folgenden Schichten und entsprechenden Funktionen bereitgestellt:
Eine Hardware- und Software-Schicht 60 enthält Hardware- und Software-Komponenten Zu Beispielen für Hardware-Komponenten gehören: Mainframe-Computer 61; auf der RISC- (Reduced Instruction Set Computer) Architektur beruhende Server 62; Server 63; Blade-Server 64; Speichereinheiten 65; und Netzwerke sowie Netzwerkkomponenten 66. In einigen Ausführungsformen beinhalten Software-Komponenten eine Netzwerk-Anwendungsserver-Software 67 und eine Datenbank-Software 68.
Eine Virtualisierungsschicht 70 stellt eine Abstraktionsschicht bereit, aus der die folgenden Beispiele für virtuelle Einheiten bereitgestellt werden können: virtuelle Server 71, virtueller Speicher 72, virtuelle Netzwerke 73, darunter virtuelle private Netzwerke; virtuelle Anwendungen und Betriebssysteme 74; und virtuelle Clients 75.
In einem Beispiel kann eine Verwaltungsschicht 80 die nachfolgend beschriebenen Funktionen bereitstellen. Eine Ressourcen-Bereitstellung 81 stellt die dynamische Beschaffung von Datenverarbeitungsressourcen sowie anderen Ressourcen bereit, die zum Durchführen von Aufgaben innerhalb der Cloud-Computing-Umgebung verwendet werden. Ein Messen und eine Preisfindung 82 stellen die Kostenverfolgung beim Verwenden von Ressourcen innerhalb der Cloud-Computing-Umgebung sowie die Abrechnung oder Rechnungsstellung für den Verbrauch dieser Ressourcen bereit. In einem Beispiel können diese Ressourcen Anwendungs-Software-Lizenzen aufweisen. Die Sicherheit stellt die Identitätsüberprüfung für Cloud-Nutzer und Aufgaben sowie Schutz für Daten und andere Ressourcen bereit. Ein Benutzerportal 83 stellt Nutzern und Systemadministratoren den Zugang zu der Cloud-Computing-Umgebung bereit. Eine Verwaltung des Dienstumfangs 84 stellt die Zuordnung und Verwaltung von Cloud-Computing-Ressourcen bereit, so dass die benötigten Dienstziele erreicht werden. Ein Planen und Erfüllen von Vereinbarungen zum Dienstumfang (SLA, Service Level Agreement) 85 stellt die Anordnung vorab und die Beschaffung von Cloud-Computing-Ressourcen, für die eine zukünftige Anforderung vorausgesehen wird, gemäß einem SLA bereit.
Eine Auslastungsschicht 90 stellt Beispiele einer Funktionalität bereit, für welche die Cloud-Computing-Umgebung genutzt werden kann. Beispiele für Auslastungen und Funktionen, die von dieser Schicht bereitgestellt werden können, lauten: Zuordnung und Navigation 91; Software-Entwicklung und Lebenszyklusverwaltung 92; Bereitstellung von virtuellen Schulungen 93; Datenanalyseverarbeitung 94; Transaktionsverarbeitung 95; und Ermittlung 96 einer Verschmutzungsquelle. Die Ermittlung 96 einer Verschmutzungsquelle kann sich auf ein Ermitteln einer Position einer Verschmutzungsquelle auf Grundlage eines Rasterns eines Gebiets, ein Ermitteln von Schadstoffbeitragswerten in jeder Rasterzelle und ein Ermitteln der Position der Verschmutzungsquelle auf Grundlage eines Ermittelns der tatsächlichen Verschmutzung in jeder Rasterzelle beziehen, indem physische Transport- und sekundäre Bildungseffekte auf Grundlage einer dynamischen Paarung und eines Vergleichs zwischen Rasterzellen subtrahiert werden.
Die Beschreibungen der verschiedenen Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung wurden zum Zwecke der Veranschaulichung vorgelegt und sind nicht als vollständig oder auf die offenbarten Ausführungsformen beschränkt zu verstehen. Der Fachmann weiß, dass zahlreiche Änderungen und Abwandlungen möglich sind, ohne vom Umfang der beschriebenen Ausführungsformen abzuweichen. Die hier verwendete Begrifflichkeit wurde gewählt, um die Grundsätze der Ausführungsformen, die praktische Anwendung oder technische Verbesserung gegenüber marktgängigen Technologien bestmöglich zu erläutern bzw. anderen Fachleuten das Verständnis der hier offenbarten Ausführungsformen zu ermöglichen.

Claims

Durch einen Prozessor realisiertes Verfahren zum Ermitteln einer Position einer Verschmutzungsquelle, wobei das Verfahren aufweist: Empfangen einer Mehrzahl von Verschmutzungsmessdaten, einer Mehrzahl von geodätischen Daten und einer Mehrzahl von meteorologischen Daten, die einem geografischen Gebiet zugehörig sind; Erzeugen eines Rasters des geografischen Gebiets, wobei das erzeugte Raster das geografische Gebiet auf virtuelle Weise in eine Mehrzahl von Zellen unterteilt; Zuweisen der empfangenen Mehrzahl von Messdaten, der empfangenen Mehrzahl von geodätischen Daten und der empfangenen Mehrzahl von meteorologischen Daten zu einer Zelle in dem erzeugten Raster; Ermitteln eines Schadstoffbeitragswerts der Zelle auf Grundlage der Verschmutzungsmessdaten, die der Zelle zugehörig sind, und eines physischen Beitrags einer Mehrzahl von Schadstoffen; Identifizieren der Verschmutzungsquelle auf Grundlage eines gepaarten Vergleichs der Mehrzahl von Zellen; und Anzeigen der Position in dem geografischen Gebiet, die der identifizierten Verschmutzungsquelle zugehörig ist.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Ermitteln eines Schadstoffbeitragswerts der Zelle aufweist: Ermitteln des physischen Beitrags einer Mehrzahl von Schadstoffen der Mehrzahl von Zellen auf Grundlage eines vertikalen Transports und eines horizontalen Transports der Mehrzahl von Schadstoffen, wobei der vertikale Transport durch eine vertikale Windmessung ermittelt wird, die aus der Mehrzahl von meteorologischen Daten erhalten wird, und wobei der horizontale Transport durch eine horizontale Windmessung ermittelt wird, die aus der Mehrzahl von meteorologischen Daten erhalten wird; und Berechnen des Schadstoffbeitrags der Zelle auf Grundlage eines Subtrahierens des physischen Beitrags der Mehrzahl von Schadstoffen von den Verschmutzungsmessdaten, die der Zelle zugehörig sind.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Identifizieren der Verschmutzungsquelle auf Grundlage eines gepaarten Vergleichs der Mehrzahl von Zellen aufweist: Ermitteln einer ersten Zelle aus der Mehrzahl von Zellen auf Grundlage einer Zellennummer; Ermitteln einer zweiten Zelle aus der Mehrzahl von Zellen auf Grundlage dessen, dass ein Ähnlichkeitswert über einem statischen Schwellenwert liegt, wobei der Ähnlichkeitswert auf Grundlage von räumlichen Merkmalen der ersten Zelle und den räumlichen Merkmalen der zweiten Zelle ermittelt wird; Ermitteln, dass ein Verschmutzungsbeitragswert einer ersten Zelle höher als ein Verschmutzungsbeitragswert einer zweiten Zelle ist; und auf Grundlage des Ermittelns, dass der Verschmutzungsbeitragswert der ersten Zelle höher als der Verschmutzungsbeitragswert der zweiten Zelle ist, Identifizieren der Verschmutzungsquelle als die erste Zelle.
Verfahren nach Anspruch 3, wobei die räumlichen Merkmale aus einer Gruppe ausgewählt werden, die aus einer prozentualen Darstellung einer Mehrzahl von Bergen innerhalb der Mehrzahl von Zellen, einer prozentualen Darstellung einer Mehrzahl von städtischen Infrastrukturen innerhalb der Mehrzahl von Zellen, einer prozentualen Darstellung einer Mehrzahl von Ackerflächen innerhalb der Mehrzahl von Zellen, einer prozentualen Darstellung eines Walds innerhalb der Mehrzahl von Zellen, einer prozentualen Darstellung einer Mehrzahl von Grasflächen innerhalb der Mehrzahl von Zellen und einer prozentualen Darstellung einer Mehrzahl von Gewässern innerhalb der Mehrzahl von Zellen besteht.
Verfahren nach Anspruch 3, wobei das Ermitteln, dass der Verschmutzungsbeitragswert der ersten Zelle höher als der Verschmutzungsbeitragswert der zweiten Zelle ist, aufweist: Ermitteln eines dynamischen Ähnlichkeitswerts zwischen der ersten Zelle und der zweiten Zelle; und auf Grundlage des dynamischen Ähnlichkeitswerts und des Verschmutzungsbeitragswerts der ersten Zelle, Ermitteln, dass der Verschmutzungsbeitragswert der ersten Zelle größer als derjenige der zweiten Zelle ist.
Verfahren nach Anspruch 5, wobei der dynamische Ähnlichkeitswert auf Grundlage einer Mehrzahl von zeitlichen Merkmalen der ersten Zelle und einer Mehrzahl von zeitlichen Merkmalen der zweiten Zelle ermittelt wird.
Verfahren nach Anspruch 6, wobei die Mehrzahl von zeitlichen Merkmalen der ersten Zelle und die Mehrzahl von zeitlichen Merkmalen der zweiten Zelle aus einer Gruppe ausgewählt werden, die aus einem Temperaturwert aus einer Mehrzahl von Luftwerten, einem Feuchtigkeitswert aus der Mehrzahl von Luftwerten und einem Druckwert aus der Mehrzahl von Luftwerten besteht.
Computersystem zum Ermitteln einer Position einer Verschmutzungsquelle, wobei das Computersystem aufweist: einen oder mehrere Prozessoren, einen oder mehrere durch einen Computer lesbare Arbeitsspeicher, ein oder mehrere durch einen Computer lesbare, physische Speichermedien und Programmbefehle, die auf mindestens einem der einen oder der mehreren physischen Speichermedien gespeichert sind, um durch mindestens einen der einen oder der mehreren Prozessoren über mindestens einen der einen oder der mehreren Arbeitsspeicher ausgeführt zu werden, wobei das Computersystem zum Durchführen eines Verfahrens in der Lage ist, aufweisend: Empfangen einer Mehrzahl von Verschmutzungsmessdaten, einer Mehrzahl von geodätischen Daten und einer Mehrzahl von meteorologischen Daten, die einem geografischen Gebiet zugehörig sind; Erzeugen eines Rasters des geografischen Gebiets, wobei das erzeugte Raster das geografische Gebiet auf virtuelle Weise in eine Mehrzahl von Zellen unterteilt; Zuweisen der empfangenen Mehrzahl von Messdaten, der empfangenen Mehrzahl von geodätischen Daten und der empfangenen Mehrzahl von meteorologischen Daten zu einer Zelle in dem erzeugten Raster; Ermitteln eines Schadstoffbeitragswerts der Zelle auf Grundlage der Verschmutzungsmessdaten, die der Zelle zugehörig sind, und eines physischen Beitrags einer Mehrzahl von Schadstoffen; Identifizieren der Verschmutzungsquelle auf Grundlage eines gepaarten Vergleichs der Mehrzahl von Zellen; und Anzeigen der Position in dem geografischen Gebiet, die der identifizierten Verschmutzungsquelle zugehörig ist.
Computerprogrammprodukt zum Ermitteln einer Position einer Verschmutzungsquelle, wobei das Computerprogrammprodukt aufweist: ein oder mehrere durch einen Computer lesbare, physische Speichermedien und Programmbefehle, die auf mindestens einem der einen oder der mehreren physischen Speichermedien gespeichert sind, wobei die Programmbefehle durch einen Prozessor ausführbar sind, wobei die Programmbefehle aufweisen: Programmbefehle, um eine Mehrzahl von Verschmutzungsmessdaten, eine Mehrzahl von geodätischen Daten und eine Mehrzahl von meteorologischen Daten zu empfangen, die einem geografischen Gebiet zugehörig sind; Programmbefehle, um ein Raster des geografischen Gebiets zu erzeugen, wobei das erzeugte Raster das geografische Gebiet auf virtuelle Weise in eine Mehrzahl von Zellen unterteilt; Programmbefehle, um die empfangene Mehrzahl von Messdaten, die empfangene Mehrzahl von geodätischen Daten und die empfangene Mehrzahl von meteorologischen Daten einer Zelle in dem erzeugten Raster zuzuweisen; Programmbefehle, um einen Schadstoffbeitragswert der Zelle auf Grundlage der Verschmutzungsmessdaten, die der Zelle zugehörig sind, und eines physischen Beitrags einer Mehrzahl von Schadstoffen zu ermitteln; Programmbefehle, um die Verschmutzungsquelle auf Grundlage eines gepaarten Vergleichs der Mehrzahl von Zellen zu identifizieren; und Programmbefehle, um die Position in dem geografischen Gebiet, die der identifizierten Verschmutzungsquelle zugehörig ist, anzuzeigen.