[发明专利]基于遥感数据的10分钟级大气颗粒物监测方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于遥感数据的10分钟级大气颗粒物监测方法及系统，可用于大气污染物精细化管理需求中对近地面大气颗粒浓度进行实时的监控。本方法由空气质量微型站获取10分钟级别的大气颗粒浓度数据，使用卫星提供的10分钟级的AOD数据，结合其他辅助数据，训练得到用于估算10分钟级别的PM浓度的模型。在实际工作时，通过收集实时数据作为模型输入，可以得到实时的、网格化的大气颗粒浓度数据。其相比已有的基于卫星遥感数据的监测方法，具有在确保数值估计准确率的同时，拥有更高的时间分辨率的优点。

技术领域

本发明涉及大气颗粒浓度监测领域，具体涉及一种面向精细化管理的基于遥感数据的10分钟级大气颗粒物监测方法及系统。

背景技术

大气颗粒物(particulate matter，PM)是指分散于大气之中的各种固态和液态颗粒状物质的总称，监测方法通常分为地基监测和卫星遥感监测两类，地基监测是使用地面设置的国控站点对污染物进行精确测量，卫星遥感监测是使用卫星获取的数据，例如气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)等数据，结合机器学习等数值模型对地面的大气颗粒浓度进行估算。相比于地基监测，卫星遥感检测虽然精度稍低，但能得到在空间上连续的监测结果，对于网格化、精细化的颗粒物监测具有重要意义。

现有的颗粒物卫星遥感监测方法最高只能做到小时级的时间精度，对于精细化管理需求来说，时间精度越小越好，本发明使用空气质量微型站的分钟级数据，结合10分钟级的AOD数据，形成模型用以估算10分钟级的大气颗粒浓度，并在此基础之上实现了大气颗粒物卫星遥感监测系统。

发明内容

本发明的目的提供一种基于遥感数据的10分钟级大气颗粒物监测方法及系统，解决上述现有技术问题中的一个或多个。

第一方面，本发明提出一种基于遥感数据的10分钟级大气颗粒物监测方法，包括如下步骤：

收集监测区域内的历史数据，所述历史数据包括大气颗粒浓度数据、AOD数据以及其他数据，其他数据包括气象数据、植被覆盖数据、海拔数据、道路分布数据，历史数据中的大气颗粒浓度数据为国控站点的10分钟级的大气颗粒浓度数据，AOD数据为10分钟级的AOD数据；

将收集到的历史数据进行预处理形成样本数据集；

其中一个国控站点对应的数据集作为测试集，其他国控站点对应的数据集作为训练集，建立随机森林模型，利用训练集进行随机森林模型的训练，优化调整参数；

应用随机森林模型，输入实时数据，输出实时数据对应的大气颗粒浓度数据，实时数据包括AOD数据以及其他数据，其他数据包括气象数据、植被覆盖数据、海拔数据、道路分布数据；

对输出的大气颗粒浓度数据进行统计，实现对大气颗粒浓度的监测。

在一些实施方式中，收集历史数据中的大气颗粒浓度数据的过程为：

在监测区域内预先设置空气质量微型站，持续收集监测区域的空气质量微型站安装处的10分钟级的大气颗粒浓度数据，生成由空气质量微型站估计国控站点的大气颗粒浓度数据的随机森林模型，应用该随机森林模型获取10分钟级的国控站点的大气颗粒浓度数据。

在一些实施方式中，随机森林模型的生成过程包括如下步骤：

同时收集监测区域的空气质量微型站的10分钟级的大气颗粒浓度数据和国控站点的小时级的大气颗粒浓度数据；

生成数量与国控站点的数量相等的随机森林模型，一个随机森林模型对应一个国控站点；

训练随机森林模型，训练时输入小时级的所有空气质量微型站的大气颗粒浓度数据，输出小时级的国控站点的小时级的大气颗粒浓度数据；

应用随机森林模型，输入空气质量微型站的10分钟级的大气颗粒浓度数据，输出10分钟级的国控站点的大气颗粒浓度数据。