[发明专利]车辆对污染物浓度贡献率的确定方法及装置

说明书

本发明提供了一种车辆对污染物浓度贡献率的确定方法，包括：获取第一时长内，第一道路的污染物浓度数据和第一道路的环境背景的污染物浓度数据；根据第一道路的污染物浓度数据和环境背景的污染物浓度数据，确定第一污染物浓度数据；获取第一时长内，通过第一道路的车辆的类型和每种类型的车辆的数量；根据第一污染物浓度数据和每种类型的车辆的数量，构建第一时长的第一方程；构建第n时长的第n方程；n为不小于车辆的类型的常数；根据第一方程直至第n方程，确定每种类型的车辆对污染物浓度的贡献率。由此，可以简单快速的确定不同类型车辆对污染物的贡献率。

技术领域

本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种车辆对污染物浓度贡献率的确定方法及装置。

背景技术

细颗粒物(particulate matter)又称PM2.5，是指环境空气中空气动力学当量直径小于等于2.5微米的颗粒物。虽然PM2.5只是地球大气成分中含量很少的组分，但它对空气质量和能见度等有重要的影响。与较粗的大气颗粒物相比，PM2.5粒径小，面积大，活性强，易附带有毒、有害物质(例如，重金属、微生物等)，且在大气中的停留时间长、输送距离远，因而对人体健康和大气环境质量的影响更大。

PM2.5来源分为本地和区域传输两部分，根据最新一轮的源解析结果，北京市目前PM2.5本地排放占2/3，在本地排放中移动源占45％。为了指导相关部门制定车流量管控措施，针对移动源进行来源解析，分析不同类型机动车对PM2.5贡献量尤为重要。

目前，针对移动源解析方法主要是根据柴油车和汽油车排放特征进行归类，具体方法分为两类。

(1)通过PM2.5具体成分来计算柴油车和汽油车的贡献。但是，此种方法存在一定的局限性：第一，柴油车和汽油车分类过于笼统，无法评估不同类型机动车对PM2.5的贡献；第二，PM2.5组分分析步骤繁琐且复杂，分析结果获取成本较高；第三，柴油车和机动车贡献解析过程复杂，频繁地进行分析不太现实，无法有效地为相关部门进行车流管控提供依据。

(2)在实验室，利用不同车型机动车进行实验，模拟在不同路况下机动车行进状态，监测并记录机动车尾气对PM2.5的贡献率。此种方法的局限性在于实验条件下，无法完全模拟实际情况下气象、地形等因素对汽车尾气贡献率的影响。

因此，急需一种简单、迅速可行的确定车辆对污染物浓度贡献率的方法。

发明内容

本发明实施例的目的是针对现有技术中存在的缺陷，提供一种车辆对污染物浓度贡献率的确定方法及装置，以解决现有技术中存在的问题。

第一方面，本发明提供了一种车辆对污染物浓度贡献率的确定方法，所述车辆对污染物浓度贡献率的确定方法包括：

获取第一时长内，第一道路的污染物浓度数据；

获取第一时长内，第一道路的环境背景的污染物浓度数据；

根据所述第一道路的污染物浓度数据和所述环境背景的污染物浓度数据，确定第一污染物浓度数据；

获取第一时长内，通过第一道路的车辆的类型和每种类型的车辆的数量；

根据所述第一污染物浓度数据和所述每种类型的车辆的数量，构建第一时长的第一方程；

构建第n时长的第n方程；n为不小于车辆的类型的常数；

根据所述第一方程直至所述第n方程，确定每种类型的车辆对污染物浓度的贡献率。

在一种可能的实现方式中，所述根据所述第一污染物浓度数据和所述每种类型得车辆得数量，构建第一时长的第一方程，具体包括：