[发明专利]一种大气污染源智能监测方法及装置

权利要求书

1.一种大气污染源智能监测方法，其特征在于，包括：

获取监测区域内大气污染的各特征污染物的实时浓度监测数据，所述实时监测数据由阵列布设在监测区域内的若干数据采集单元监测获得；

根据实时浓度监测数据分别构建各特征污染物对应的基于地理位置信息的三维变化态势图；

根据污染源的特征污染物分类，将对应污染源的多个三维变化态势图进行图像融合，获得对应污染源在监测区域内的污染数据三维态势图；

确定污染数据三维态势图中各污染源的区域地理位置信息，获取各污染源污染中心的位置信息；

计算并判断各污染中心的位置信息在设定监测时间内的偏移数据与预设误差阈值的大小，并当偏移数据不小于预设误差阈值时，判定该污染中心为污染源头，否则该污染中心并非污染源头；

其中，将对应污染源的多个三维变化态势图进行图像融合的过程包括：预设一位置信息的偏离范围；分别获取各三维变化态势图中特征污染物的多个浓度中心的位置信息；选定一特征污染物，确定该特征污染物的任一浓度中心在偏离范围内其他特征污染物浓度中心的特征污染物数量；在三维变化态势图中删除在偏离范围内其他特征污染物数量少于两种的浓度中心，并同步在其他特征污染物的三维变化态势图中删除部分污染物浓度中心；其中，删除的部分污染物浓度中心为不属于选定特征污染物保留的浓度中心偏离范围内的其他污染物浓度中心；根据地理位置信息，对保留的各特征污染物的三维变化态势图进行图像融合。

2.根据权利要求1所述的大气污染源智能监测方法，其特征在于，还包括：

获取监测区域内已知的各污染源头的位置信息；

根据获取的已知各污染源头的位置信息校准判定的各污染源头的准确性；

根据已知各污染源头的位置信息与其对应判定的污染源头的位置信息的误差，校正其他判定污染源头的位置信息。

3.根据权利要求1所述的大气污染源智能监测方法，其特征在于，还包括：

根据污染源各特征污染物的浓度划分污染源的污染级别，预设各污染级别在污染数据三维态势图中的渲染颜色和报警级别；

根据预设的渲染颜色和确定的污染中心各特征污染物的实时浓度监测数据，对获取的污染数据三维态势图进行颜色渲染，并在任一污染中心的污染级别达到报警级别时发出警报。

4.根据权利要求1所述的大气污染源智能监测方法，其特征在于，所述各特征污染物包括PM10、PM2.5、SO₂、NO₂、CO、O₃、VOCs、氯气、硫化氢、氨气。

5.一种大气污染源智能监测装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取监测区域内大气污染的各特征污染物的实时浓度监测数据，所述实时监测数据由阵列布设在监测区域内的若干数据采集单元监测获得；

构建模块，用于根据实时浓度监测数据分别构建各特征污染物对应的基于地理位置信息的三维变化态势图；

图像融合模块，用于根据污染源的特征污染物分类，将对应污染源的多个三维变化态势图进行图像融合，获得对应污染源在监测区域内的污染数据三维态势图；

第二获取模块，用于确定污染数据三维态势图中各污染源的区域地理位置信息，获取各污染源污染中心的位置信息；

计算模块，用于计算并判断各污染中心的位置信息在设定监测时间内的偏移数据与预设误差阈值的大小，并当偏移数据不小于预设误差阈值时，判定该污染中心为污染源头，否则该污染中心并非污染源头；

其中，所述图像融合模块将对应污染源的多个三维变化态势图进行图像融合的过程包括如下执行单元：预设单元，用于预设一位置信息的偏离范围；获取单元，用于分别获取各三维变化态势图中特征污染物的多个浓度中心的位置信息；确定单元，用于选定一特征污染物，确定该特征污染物的任一浓度中心在偏离范围内其他特征污染物浓度中心的特征污染物数量；删除单元，用于在三维变化态势图中删除在偏离范围内其他特征污染物数量少于两种的浓度中心，并同步在其他特征污染物的三维变化态势图中删除部分污染物浓度中心；其中，删除的部分污染物浓度中心为不属于选定特征污染物保留的浓度中心偏离范围内的其他污染物浓度中心；融合单元，用于根据地理位置信息，对保留的各特征污染物的三维变化态势图进行图像融合。