[发明专利]空气质量监测方法、装置、设备及介质

说明书

本申请涉及数据处理领域，提供一种空气质量监测方法、装置、设备及介质，能够将监测设备采集的空气数据中异常的子指标数据确定为目标指标数据，控制目标监测设备执行周边监测，有效解决固定点监测的缺陷，实现由点到面的全面监测，充分考虑了污染物连片分布的情况，实现区域性采集，不仅有利于污染源追溯，而且监测的覆盖面更广，所采集到的数据也更加全面，将污染物监测数据输入至污染扩散模型，并获取所述污染扩散模型输出的污染物空间分布图，进而实现对空气质量的自动监测。本申请还涉及区块链技术，污染物空间分布图可存储于区块链上。本申请可应用于智慧环保场景中，从而推动智慧城市的建设。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种空气质量监测方法、装置、设备及介质。

背景技术

大气污染防治是当前环保行业面临的主要问题之一，通常需要借助物联网、大数据、人工智能等技术来解决。要定位污染物来源，需要经过空气质量监测数据的感知采集、统计分析、规律发现及污染溯源等多个步骤，时间跨度长，而且无法实现对污染源头的快速定位，导致在输出溯源结果时，污染源头可能已经发生变化。

而且，现有技术中，常规空气质量监测方案只能实现对空气质量的定点监测，但是不能实际确定空气质量的空间分布，监测不够全面、客观，导致监测结果的准确性不足。

发明内容

鉴于以上内容，有必要提供一种空气质量监测方法、装置、设备及介质，能够通过周边监测有效解决只能在固定点进行监测的缺陷，实现了由点到面的全面监测，充分考虑了污染物连片分布的情况，实现区域性采集，不仅有利于污染源追溯，而且监测的覆盖面更广，所采集到的数据也更加全面，使对污染物空间分布图的确定也更加准确，进而实现对空气质量的自动监测。

一种空气质量监测方法，所述空气质量监测方法包括：

响应于空气质量监测指令，控制预先布置的至少一个监测设备采集空气数据，所述空气数据包括至少一个子指标数据；

判断所述至少一个子指标数据是否异常，并将异常的子指标数据确定为目标指标数据；

从所述至少一个监测设备中确定所述目标指标数据对应的目标监测设备；

控制所述目标监测设备执行周边监测，得到污染物监测数据；

调用污染扩散模型，将所述污染物监测数据输入至所述污染扩散模型，并获取所述污染扩散模型输出的污染物空间分布图。

根据本发明优选实施例，所述判断所述至少一个子指标数据是否异常，并将异常的子指标数据确定为目标指标数据包括：

获取所述监测设备对应的经纬度信息；

根据所述经纬度信息，确定每个子指标数据对应的超标阈值；

当检测到有子指标数据大于或者等于对应的超标阈值时，将检测到的子指标数据确定为所述目标指标数据。

根据本发明优选实施例，所述从所述至少一个监测设备中确定所述目标指标数据对应的目标监测设备包括：

当接收到所述至少一个监测设备反馈的数据时，从所述数据中获取所述目标指标数据对应的目标数据；

从所述目标数据中获取设备标识；

将所述设备标识对应的监测设备确定为所述目标监测设备。

根据本发明优选实施例，所述控制所述目标监测设备执行周边监测包括：

确定所述目标监测设备的当前监测点；

确定所述目标监测设备对应的监测距离及监测角度，其中，所述监测距离为相对于所述目标监测设备的距离，所述监测角度为待监测点与所述目标监测设备所构成的直线及所述监测设备所在的与地面间垂线间的角度；