[发明专利]一种高时空分辨率道路扬尘源排放清单制备方法

权利要求书

1.一种高时空分辨率道路扬尘源排放清单制备方法，其特征在于，包括：

步骤1：获取高分遥感图像、地理视频、实时交通数据和道路积尘观测数据，基于采集到的数据感知获取目标区域城市道路扬尘影响因素的多源时空数据；具体包括：

步骤1.1：根据目标区域的高分遥感影像，得到道路基础地理空间信息，所述道路基础地理空间信息包括：道路路段长度、道路宽度、铺装类型和车道数量；

步骤1.2：根据地理视频数据，利用基于视频的交通状况信息检测方法，监测目标区域内不同级别道路在不同时段的交通状况信息；

步骤1.3：根据实时交通数据，获取目标区域内不同级别道路在不同时段的交通拥堵状况；

步骤1.4：实地采集目标区域的道路积尘并对其进行实验分析，得到道路积尘实验分析数据；并获取对应采样区域的视频数据，提取视频图象特征参数；

步骤2：基于所述多源时空数据，构建道路积尘负荷空间分布模型、交通状况空间分布模型，并对道路扬尘排放因子模型进行本地化；所述基于所述多源时空数据，构建道路积尘负荷空间分布模型，包括：

基于所述道路积尘实验分析数据及其对应的所述视频图像特征参数，针对不同铺装类型的道路，构建道路表面积尘负荷模型；

利用视频GIS技术采集道路路面地理视频数据，提取道路路面图像参数的空间分布，利用所述道路表面积尘负荷模型估算得到道路积尘负荷空间分布模型；

步骤3：构建道路扬尘活动水平时空数据库、道路积尘负荷时空数据库及道路扬尘排放因子时空数据库；

步骤4：根据所述道路扬尘活动水平时空数据库、所述道路扬尘排放因子时空数据库和所述道路积尘负荷时空数据库，计算不同路段在不同时刻的道路扬尘排放量，实现高时空分辨率道路扬尘源排放清单的编制。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述交通状况信息包括：车流量、车速、车辆类型和平均车重；所述交通拥堵状况包括：畅通状态、缓行状态、拥堵状态和严重拥堵状态。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤2中，所述基于所述多源时空数据，构建交通状况空间分布模型，包括：

将各路段在各个时刻的交通状况信息与对应的交通拥堵状况进行对应，得到不同级别道路在不同时段的车流量、车速、车辆类型构成、平均车重与交通拥堵状况的关系模型，将所述关系模型作为交通状况空间分布模型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述道路扬尘排放因子模型采用AP-42体系中的道路扬尘排放因子模型。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤3中，所述构建道路扬尘活动水平时空数据库包括：

基于实时交通拥堵状况，利用所述交通状况空间分布模型，实时估算车流量、车速、车辆类型构成及平均车重的空间分布，建立道路扬尘活动水平时空数据库。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤3中，所述构建道路扬尘排放因子时空数据库包括：

根据所述道路扬尘活动水平时空数据库，采用AP-42体系中的道路扬尘排放因子模型，估算道路扬尘排放因子的时空分布，构建道路扬尘排放因子时空数据库。