[发明专利]一种基于多浓度数据的污染类型分析方法

说明书

一种基于多浓度数据的污染类型分析方法，包括：S1、从多个热点网格的污染物监测设备采集污染物浓度数据；S2、对所述污染物浓度数据进行预处理；S3、对预处理后的污染物浓度数据进行聚类分析；以及S4、根据聚类分析结果对多个热点网格的污染物类型进行分类。本发明可以提高污染类型分析的效率和准确度。

技术领域

本发明属于大气污染监测领域，具体涉及一种基于多浓度数据的污染类型分析方法。

背景技术

热点网格，就是通过技术手段，把地区污染高发地分成若干个不同地块，每个地块上有小微监测站，根据实时监测数据的高低，进行重点监管。

利用目前应用广泛、效果最佳的环保网格化监控方法可对我国大气实行网格化监测，在不同区域、不同类型的污染源区域部署相对应的空气质量监测设备或仪器，既能了解全区污染情况，又能对局部污染进行监控，实现全区范围内宏观到微观的全面监控，热点网格布设的监测设备监测该网格内浓度是否超标，超标则进行报警，可以锁定污染排放的重点区域，为监管执法提供指引和参考，便于市、县政府和环保部门及时准确地发现问题，也便于地方政府和相关部门切实有效地解决问题，深入落实生态环境保护工作职责，推动热点网格的PM2.5浓度不断下降。通过定期评估和动态调整热点网格名单，始终保持对PM2.5污染相对最重地区的监管力度，从而逐步推进整个地区空气质量的改善。

研究指出，区域污染物人为排放量到达高位后，存在着严重的区域内城市间相互输送，在沙尘减少，污染物增多的情况下，热点网格便有一氧化碳，二氧化硫，二氧化碳，PM2.5等污染物，热点网格的污染类型也不止PM2.5一种，甚至很多都是混合的，那么当进行对这些网格进行污染治理以及预测的时候，能找到网格与网格之间的污染类型的相同点，找到哪些网格是类似的网格就会更加重要。

针对于多种污染物数据，并具有多种污染类型的热点网格的分类处理，目前就是将各个网格的污染类型一一列出，进行分类，但是当面对多种污染类型的网格进行分类，以及涉及到各个污染物的强度的不同的时候，这样的做法便暴露出了缺点，不仅工作量大，而且效率很低，得到的结果的准确度也不高。

发明内容

有鉴于此，本发明提出了一种基于多浓度数据的污染类型分析方法，可以对热点网格的污染类型进行准确分类。

为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于多浓度数据的污染类型分析方法，包括：

S1、从多个热点网格的污染物监测设备采集污染物浓度数据；

S2、对所述污染物浓度数据进行预处理；

S3、对预处理后的污染物浓度数据进行聚类分析；以及

S4、根据聚类分析结果对多个热点网格的污染物类型进行分类。

在一些实施例中，采集污染物浓度数据包括各个热点网格在每个时刻的污染物浓度。

在一些实施例中，所述预处理包括数据归一化、去除异常值和滤波处理。

在一些实施例中，在所述滤波处理中，主要受外在条件影响的热点网格在低频部分，主要受本地排放影响的热点网格在高频部分。

在一些实施例中，所述聚类分析为K-means聚类。

在一些实施例中，所述K-means聚类的步骤包括：

S301、从采集的所述污染物浓度数据中随机选择两个或多个热点网格的所述污染物浓度数据作为初始聚类中心；

S302、计算其余热点网格的污染物浓度数据与所述初始聚类中心的最小距离，并根据所述最小距离对每个热点网格进行聚类划分；

S303、重新计算每个有变化的热点网格的污染物浓度数据聚类对象，得到新的聚类中心；以及