[发明专利]一种基于高精度PM2.5反演结果的城市道路空气质量评价方法

权利要求书

1.一种基于高精度PM2.5反演结果的城市道路空气质量评价方法，其特征在于，包含以下步骤：

步骤一：基于多源数据并结合神经网络方法反演PM2.5浓度；

步骤二：每小时更新一次PM2.5分布数据；

步骤三：提取出每段道路上的实时PM2.5分布数据；

步骤四：对道路空气质量进行定性评价；

步骤五：对道路空气质量进行定量评价。

2.照权利要求1所述的一种基于高精度PM2.5反演结果的城市道路空气质量评价方法，其特征在于，所述步骤一中的多源数据包括：Landsat 8遥感影像数据、气象数据、地形和城市特征数据；其中，所述的气象数据包括温度、相对湿度、降水和风速；所述的城市特征数据包括工厂密度、道路密度、人口密度、人均GDP；将上述数据与PM2.5数据进行整合，搭建神经网络模型，通过不断调整优化获得最优的神经网络模型，将待反演数据输入模型得到该地区的PM2.5空间分布情况。

3.按照权利要求1所述的一种基于高精度PM2.5反演结果的城市道路空气质量评价方法，其特征在于，所述步骤二具体为：

2.1按照多源数据的时间分辨率更新多源数据，如气象数据的更新速率可以达到每小时一次，数据更新后可获得新的PM2.5反演结果；

2.2构建PM2.5监测站点的泰森多边形，计算落入泰森多边形的像元的平均PM2.5浓度每小时计算一次监测站点PM2.5浓度C_z与泰森多边形内像元的平均PM2.5浓度的差值Δc即

2.3使用C_n＝C+Δc公式对泰森多边形内像元的PM2.5浓度C进行每小时一次的调整得到新的PM2.5浓度C_n。

4.按照权利要求1所述的一种基于高精度PM2.5反演结果的城市道路空气质量评价方法，其特征在于，所述步骤三具体为：

3.1在ArcGIS软件中将PM2.5反演结果转为矢量数据；

3.2对道路数据和PM2.5矢量结果进行相交操作，为道路增加PM2.5浓度属性。

5.按照权利要求1所述的一种基于高精度PM2.5反演结果的城市道路空气质量评价方法，其特征在于，所述步骤四具体为按照道路数据的PM2.5浓度属性值并按照相关空气质量标准对数据进行分级色彩显示。

6.按照权利要1所述的一种基于高精度PM2.5反演结果的城市道路空气质量评价方法，其特征在于，所述步骤五具体为：

5.1为道路数据添加平均PM2.5属性，其值为该段道路的PM2.5浓度P除以该道路的长度L，即

5.2对路径上所有道路的平均PM2.5值进行累加，得到该路径的总污染，即

其中，P_总为路径的总污染，n为路径包含的道路数，P_i为第i条道路包含的污染，L_i为第i条道路的长度；

5.3总污染与路径总长度L_总的商为该路径的平均污染，即

其中，P_AVG为该路径的平均污染，P_总为总污染，L_总为路径总长度。