[发明专利]一种大气污染预测的方法

权利要求书

1.一种大气污染预测的方法，包含如下步骤：

1)建立历史空气质量数据库：所述历史空气质量数据库中包含各种空气质量监测设备获取的历史空气质量数据；所述历史空气质量数据包含二维地理位置信息和时间戳信息；

2)建立三维时空网格：所述三维时空网格以二维地理位置和时间为轴；

3)建立网格化数据库：每个网格内产生唯一一个数据单元；所述数据单元由落入该网格的历史空气质量数据计算得出；或者由该网格的邻近网格推算得出；

4)对网格化数据库的数据进行向量化分析，得到全部或部分数据单元的特征向量；

5)将网格化数据库中当前一段时间的数据单元，与网格化数据库中非当前一段时间的数据单元进行特征对比和匹配；得到匹配度最高的一段或几段相似网格区间；

6)以相似网格区间之后一段时间的数据单元的特征向量，来预测未来时段的数据单元的数值；

所述向量化分析是指：

每一个网格对相邻网格下一时段的污染贡献通过向量的计算方式获得:

1)先建立分析矩阵

2)计算特征向量：

其中，A_mn代表坐标为(m,n)的数据单元在某时刻的数据；

B_m(n-1)代表坐标为(m,n-1)的数据单元在下一时刻的数据；

表示A_mn对下一时刻周边网格的污染贡献；

所述数据单元的匹配方式为：

对比当前时刻与历史时刻同一网格位置的数据单元，得到对比系数

A_mn为历史时刻坐标(m,n)的数据单元，是当前时刻坐标(m,n)的数据单元；

定义相似系数λ，

κ为相似度参数，κ＝0.8或0.9；

预测方法为：

以当前空气质量数据为基准，利用匹配网格的后续时刻的污染飘移向量，逆向应用污染飘移向量计算方法对未来空气质量数据进行推算和预测，得到未来的空气质量数据。

2.一种大气污染预测的方法，包含如下步骤：

1)建立历史空气质量数据库：所述历史空气质量数据库中包含各种空气质量监测设备获取的历史空气质量数据；所述历史空气质量数据包含二维地理位置信息和时间戳信息；

2)建立三维时空网格：所述三维时空网格以二维地理位置和时间为轴；

3)建立网格化数据库：每个网格内产生唯一一个数据单元；所述数据单元由落入该网格的历史空气质量数据计算得出；或者由该网格的邻近网格推算得出；

4)对网格化数据库的数据进行向量化分析，得到全部或部分数据单元的特征向量；

5)将网格化数据库中当前一段时间的数据单元的特征向量，与网格化数据库中非当前一段时间的数据单元的特征向量进行特征对比和匹配；得到匹配度最高的一段或几段相似网格区间；

6)以相似网格区间之后一段时间的数据单元的特征向量，来预测未来时段的数据单元的数值；

所述向量化分析是指：

每一个网格对相邻网格下一时段的污染贡献通过向量的计算方式获得:

1)先建立分析矩阵

2)计算特征向量：

其中，A_mn代表坐标为(m,n)的数据单元在某时刻的数据；

B_m(n-1)代表坐标为(m,n-1)的数据单元在下一时刻的数据；

表示A_mn对下一时刻周边网格的污染贡献；

所述特征向量的匹配方式为：

其中，代表近期污染漂移的特征向量，是t时刻网络(m,n)的匹配系数；预测方法为：

以当前空气质量数据为基准，利用匹配网格的后续时刻的污染飘移向量，逆向应用污染飘移向量计算方法对未来空气质量数据进行推算和预测，得到未来的空气质量数据。

3.如权利要求1或2所述的大气污染预测的方法，其特征在于，所述三维时空网格中每个网格的大小为：二维地理边长：10米～1000米；时长：1分钟～1小时。

4.如权利要求1或2所述的大气污染预测的方法，其特征在于，所述部分数据单元不包括位于三维时空网格边界处的网格的数据单元。