一种基于社会网络分析的大气污染源定位方法和装置与流程

本发明实施例涉及污染源定位，尤其涉及一种基于社会网络分析的大气污染源定位方法和装置。

背景技术：

1、雾霾、粉尘、可吸入颗粒物等空气污染物每时每刻都在危害着广大居民的身体健康，甚至引发多种疾病。因此，针对大气污染物的监测和预报就显得尤为重要，这可以为居民提供空气污染的提前预警并帮助有关部门提前采取相关措施，减少对居民身体健康的不利影响。特别是细颗粒物pm2.5，也称之为可入肺颗粒物，由于细颗粒物能吸附大量有毒有害物质，且在大气中的停留时间长、输送距离远，因而对人体健康和大气环境的影响更大。细颗粒物与许多全球性的环境问题如臭氧层破坏、酸雨形成和全球气候变化存在着密切关系。细颗粒物不仅影响环境质量、大气能见度、气候变化，而且危害人体健康，因此控制细颗粒物污染是大气复合污染综合防治工作的关键。

2、近些年，针对空气污染物监测大数据的分析和应用越来越受到各界研究人员的重视，但是大数据仍然隐藏着许多潜在的有用价值可能还未发掘出来，比如在官方公开空气监测数据可能反映了一些典型的污染事件发生时的规律以及不同站点数据之间的复杂关联性。虽然研究者试图通过监测站的空气质量数据集筛选出具有代表性的污染事件或得出污染模式的可能分类，但是把某站点监测值当做确定区域空气污染的代表性指标，仍有很多问题难以确定。因此充分挖掘空气质量监测数据，找出数据更深层次的时空关系，特别是基于数据分析出空气质量的污染源和区域空气污染的关键节点，并据此进行专门的防范和治理，才能从根源上解决大气污染问题。

3、传统的污染源定位算法是基于气体浓度衰减模型的方法。这类方法以气体扩散理论为基础，通过气体扩散过程中污染物浓度和扩散距离的关系，计算出污染源的位置。上述基于气体浓度衰减模型的污染源定位方法，实施的时候往往是在不考虑风向、风速、污染物释放速率、大气压强、温度和地表状况等环境因素影响的理想条件下进行的，然而环境因素对气体浓度衰减模型的结果会产生很大影响。社会网络分析(social network analysis,sna)方法是由社会学家根据图论等数学方法发展起来的定量分析方法，社会网络分析是社会学领域比较成熟的分析方法，通过研究网络关系，有助于分析网络中个体之间的关系和网络结构规则和模式。为了解决气体浓度衰减模型在污染源定位中易受环境因素影响的问题，近年来部分研究者将社会网络分析的一系列方法应用于研究大气污染问题，但是这些研究和方案利用社区网络的方法对大气污染的研究仅停留在发现污染区域的层面，对具体污染源的定位研究还相对较少。

技术实现思路

1、本发明提供一种基于社会网络分析的大气污染源定位方法和装置，以准确的找到区域内站点当中导致空气污染的关键站点，并给出区域内污染源定位信息。

2、第一方面，本发明提供一种基于社会网络分析的大气污染源定位方法，包括：

3、s1、获取区域内各监测站在一定时间段内的污染物数据并进行预处理，得到各监测站预处理后的污染物数据；

4、s2、对所述预处理后的污染物数据进行筛选，建立空气污染场景；

5、s3、对所述空气污染场景数据进行社会网络分析，以得到各站点之间的关联强度；

6、s4、根据所述各站点之间的关联强度和各站点之间的距离计算各站点的中间中心度值；

7、s5、根据各站点的中间中心度值和地理坐标，利用kriging插值法进行空间插值，根据空间插值后得到的平面数据对污染源进行定位。

8、可选的，所述s2包括：

9、利用标准分数将各监测站预处理后的污染物数据转换成一个二维矩阵；

10、以标准分数大于设定阈值为筛选依据将所述二维矩阵转换为二维布尔矩阵x，以建立空气污染场景。

11、可选的，所述设定阈值为2.05。

12、可选的，所述s3包括：

13、利用矩阵乘法y＝xtx将二维布尔矩阵x转换成关联强度矩阵y，矩阵元素yij表示站点i和站点j之间的关联强度。

14、可选的，所述s4包括：

15、根据各站点间的关联强度与各站点间对应的距离之比重新确定关联强度矩阵；

16、根据重新确定的关联强度矩阵计算各个站点的中间中心度值。

17、可选的，所述s5包括：

18、根据各站点的中间中心度值以及各站点的地理坐标，用kriging插值法进行空间插值，以得到中间中心度值的平面数据；

19、将所述平面数据中的平面数据最大值和若干极大值的地理坐标确定为污染源位置。

20、第二方面，本发明实施例还提供一种基于社会网络分析的大气污染源定位装置，包括：

21、数据获取和预处理模块，用于获取区域内各监测站在一定时间段内的污染物数据并进行预处理，得到各监测站预处理后的污染物数据；

22、空气污染场景建立模块，用于对所述预处理后的污染物数据进行筛选，建立空气污染场景；

23、社会网络分析模块，用于对所述空气污染场景数据进行社会网络分析，以得到各站点之间的关联强度；

24、以及用于根据所述各站点之间的关联强度和各站点之间的距离计算各站点的中间中心度值；

25、污染源定位模块，用于根据各站点的中间中心度值和地理坐标，利用kriging插值法进行空间插值，根据空间插值后得到的平面数据对污染源进行定位。

26、本发明的有益效果：

27、本发明通过运用社会网络分析方法，分析各站点发生污染事件的空间关联关系，并且找出区域内站点当中的关键站和并进行污染源定位，为空气污染提供了实时预警以及提供了行之有效的空气质量区域管理策略，为防范和治理区域内出现的颗粒物污染事件提供帮助；此外，本发明使用数据可视化工具来确定节点之间的关系，为今后的实时大气质量管理决策和跨区域边界输运污染预警提供了参考；本发明提出的大气污染源的定位方法，不仅能够在复杂的环境中找到相应的污染区域，而且能够将污染源的定位范围进一步精确到具体的监测点附近，从而进行高效、准确的大气污染源定位。

技术特征：

1.一种基于社会网络分析的大气污染源定位方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述s2包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述设定阈值为2.05。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述s3包括：

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述s4包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述s5包括：

7.一种基于社会网络分析的大气污染源定位装置，其特征在于，包括：

技术总结
本发明公开了一种基于社会网络分析的大气污染源定位方法和装置。其中，该方法包括：获取区域内各监测站在一定时间段内的污染物数据并进行预处理；对预处理后的污染物数据进行筛选，建立空气污染场景；对空气污染场景数据进行社会网络分析，以得到各站点之间的关联强度；根据各站点之间的关联强度和各站点之间的距离计算各站点的中间中心度值；根据各站点的中间中心度值和地理坐标，利用插值法进行空间插值，根据空间插值后得到的平面数据对污染源进行定位。本发明提出的大气污染源的定位方法，不仅能够在复杂的环境中找到相应的污染区域和污染事件对应的关键站点，便于进行针对性治理，而且能够将污染源的定位范围进一步精确到具体的监测点附近，从而进行高效、准确的大气污染源定位。

技术研发人员：刘畅
受保护的技术使用者：上海乘安科技集团有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13