[发明专利]基于大范围地面监测站点的空气污染物监测方法、装置

权利要求书

1.一种基于大范围地面监测站点的空气污染物监测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标区域内地面空气监测站点数据；

获取空气监测站点空气标准污染物浓度监测数据；

对地面监测站点赋予地理属性；

对地面监测站点观测数据缺失率计算；

依据地面监测站点的地理属性对缺失监测数据插值；

依据地面监测站点的地理属性对监测数据进行空间尺度分割；

依据时间区间对监测数据进行时间尺度分割；

将空间尺度分割后的监测数据与时间尺度分割后的监测数据进行时空融合为多尺度数据集；

对多尺度数据集进行合并与滤波处理；

对合并和滤波后的多尺度数据集进行统计指标计算与分析，得到空气污染物的分布数据。

2.根据权利要求1所述的监测方法，其特征在于，所述对地面监测站点赋予地理属性，包括：

获取地面监测站点信息，其中，所述地面监测站信息包括监测点编码、监测点名称、隶属城市、经度信息以及纬度信息；

以监测点编码为索引，将监测点名称，隶属城市，经度，纬度以JSON格式存储；

遍历所有监测站点编码，融合所有监测站点信息，包含经度、纬度信息，使地面监测站点具有地理属性。

3.根据权利要求1所述的监测方法，其特征在于，所述依据地面监测站点的地理属性对缺失监测数据插值，包括：

依据地面监测站点信息发现同一城市的单个监测站点在某时刻观测的数据存在缺失值，若其周围其他n个测站数据完整，则依据站点的地理属性计算与周围其他站点之间的距离D_i，采用反距离加权法(InverseDistanceWeighting,IDW)对缺失数据进行插值：

所述距离D_i由下式得到：

式中x与y为站点的位置信息；

同时依据站点之间的距离D_i进行反距离加权插值：

式中，Z₀表示监测站点缺失值；Z_i为第i个样本站点的污染物的监测，其中，i＝1，2，3··n；p为距离的幂；D_i为各个相邻站点的距离。

4.根据权利要求1所述的监测方法，其特征在于，所述依据地面监测站点的地理属性对缺失监测数据插值，包括：

若同一城市多个站点同时存在数据缺失，无法满足空间插值的条件，则以单个站点的数据进行时间序列线性插值方法或者指数平滑插值对缺失值进行插值填充；

基于时间序列的线性插值法：

式中，x₁和x₂是已知时间点的横坐标，y₁和y₂是已知时间点的纵坐标，x是缺失时间点的横坐标，y是缺失时间点的纵坐标；

基于时间序列的指数平滑插值法：

式中，是第t个时间点的缺失值，y_t是第t个时间点的实际值，是第t-1个时间点的缺失值，α是平滑因子，取值在0和1之间。

5.根据权利要求1所述的监测方法，其特征在于，所述依据地面监测站点的地理属性对监测数据进行空间尺度分割，包括：

获取包含站点地理属性的信息；

定义空间尺度，空间尺度是指在统计分析过程中考虑的地理范围的大小；

计算监测站点之间的距离，使用两站点之间的欧几里得距离，或者使用球面坐标系中的反余弦函数计算两点之间的弧度距离；

建立空间距离矩阵，需要建立空间距离矩阵，即将站点之间的距离信息存储在矩阵中，将距离值填充到矩阵的对应位置，将不相邻的站点之间的距离设为无穷大；

需要分配站点到不同的组，从空间距离矩阵中取出所有小于等于空间尺度的距离值，将对应的站点分配到同一组中；

对于剩余的站点，继续取出小于等于空间尺度的距离值，将对应的站点分配到新的组中，直到所有站点都分配完成。