CN103678581A - 环境污染源数据的获取方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种环境污染源数据的获取方法及装置。其中,该方法包括:收集环境污染事故的属性信息;从预设风险源数据库中匹配与属性信息对应的风险源数据集合;基于空间数据库和属性信息对风险源数据集合中的数据进行筛选得到风险源信息。采用本发明,解决了现有技术中确定污染源头的误判率高导致环境应急响应慢的问题,实现了快速准确锁定污染源头,缩短应急响应所需要的时间,并可快速辅助制定处置措施的效果。
Description
技术领域
本发明涉及环境污染处理领域,具体而言,涉及一种环境污染源数据的获取方法及装置。
背景技术
现有技术中出现环境污染事故时,只能从多信息库甚至是纸质资料中抽取相关信息作为污染源头的排查工作的依据,排查的任务量大;由于信息的来源的多样化,信息存在冲突的可能性较大,又可能信息没有及时的更新,用这样的信息辅助决策锁定污染源头,准确率无法保障,从而使环境应急响应速度大打折扣。
由上可知,现有技术中大量数据还依赖人脑记忆或者纸质资料的方式存在,数据分散、更新不及时;并且由于缺乏完整有序的信息管理,导致在排查过程中容易出现考虑情况不全面的情况,使用不完善的信息判断污染源误差率高;由于锁定源头的速度较慢,从而在一定程度上影响了环境应急响应速度。
针对现有技术中确定污染源头的误判率高导致环境应急响应慢的问题,目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
针对相关技术中确定污染源头的误判率高导致环境应急响应慢的问题,目前尚未提出有效的解决方案,为此,本发明的主要目的在于提供一种环境污染源数据的获取方法及装置,以解决上述问题。
为了实现上述目的,根据本发明的一个方面,提供了一种环境污染源数据的获取方法,该方法包括:收集环境污染事故的属性信息;从预设风险源数据库中匹配与属性信息对应的风险源数据集合;基于空间数据库和属性信息对风险源数据集合中的数据进行筛选得到风险源信息。
进一步地,属性信息包括:事故污染因子,其中,从预设风险源数据库中匹配与属性信息对应的风险源数据集合的步骤包括:确定与事故污染因子对应的风险源因子;从预设风险源数据库中提取具有风险源因子的风险源数据;将提取到的风险源数据保存在风险源数据集合中。
进一步地,基于空间数据库和属性信息对风险源数据集合中的数据进行筛选得到风险源信息的步骤包括:从属性信息中提取事故地理信息;从空间数据库中查询风险源数据对应的风险源地理信息;检测事故地理信息所在的事故区域与风险源地理信息所在的风险源区域是否具有关联关系;在事故区域与风险源区域具有关联关系的情况下,将风险源数据标记为第一风险源数据;在事故区域与风险源区域不具有关联关系的情况下,将风险源数据标记为第二风险源数据;将第一风险源数据记作风险源信息。
进一步地,检测事故地理信息所在的事故区域与风险源地理信息所在的风险源区域是否具有关联关系的步骤包括:计算事故区域与风险源区域的空间位置距离;判断空间位置距离是否大于预设空间距离;在空间位置距离大于预设空间距离的情况下,确定事故区域与风险源区域不具有关联关系;在空间位置距离不大于预设空间距离的情况下,确定事故区域与风险源区域具有关联关系。
为了实现上述目的,根据本发明的一个方面,提供了一种环境污染源数据的获取装置,该装置包括:收集模块,用于收集环境污染事故的属性信息;匹配模块,用于从预设风险源数据库中匹配与属性信息对应的风险源数据集合;筛选模块,用于基于空间数据库和属性信息对风险源数据集合中的数据进行筛选得到风险源信息。
进一步地,属性信息包括:事故污染因子,匹配模块包括:第一确定模块,用于确定与事故污染因子对应的风险源因子;第一提取模块,用于从预设风险源数据库中提取具有风险源因子的风险源数据;保存模块,用于将提取到的风险源数据保存在风险源数据集合中。
进一步地,筛选模块包括:第二提取模块,用于从属性信息中提取事故地理信息;查询模块,用于从空间数据库中查询风险源数据对应的风险源地理信息;检测模块,用于检测事故地理信息所在的事故区域与风险源地理信息所在的风险源区域是否具有关联关系;第一标记模块,用于在事故区域与风险源区域具有关联关系的情况下,将风险源数据标记为第一风险源数据;第二标记模块,用于在事故区域与风险源区域不具有关联关系的情况下,将风险源数据标记为第二风险源数据;信息获取模块,用于将第一风险源数据记作风险源信息。
进一步地,检测模块包括:计算模块,用于计算事故区域与风险源区域的空间位置距离;判断模块,用于判断空间位置距离是否大于预设空间距离;第二确定模块,用于在空间位置距离大于预设空间距离的情况下,确定事故区域与风险源区域不具有关联关系;第三确定模块,用于在空间位置距离不大于预设空间距离的情况下,确定事故区域与风险源区域具有关联关系。
采用本发明,在收集模块收集环境污染事故的属性信息之后,通过匹配模块从预设风险源数据库中匹配与属性信息对应的风险源数据集合,然后通过筛选模块基于空间数据库和属性信息对风险源数据集合中的数据进行筛选得到风险源信息,从而可以能将污染事故的属性信息与预设风险源数据库、空间数据库结合自动搜索出可能涉嫌污染的风险源信息,实现了风险源数据库的集中、动态管理,并且由于具备完整的数据库和完备的考察方案,因此提高了判别污染源头的准确性,解决了现有技术中确定污染源头的误判率高导致环境应急响应慢的问题,实现了快速准确锁定污染源头,缩短应急响应所需要的时间,并可快速辅助制定处置措施的效果。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解,构成本申请的一部分,本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明,并不构成对本发明的不当限定。在附图中:
图1是根据本发明实施例的环境污染源数据的获取装置的结构示意图;
图2是根据本发明实施例的环境污染源数据的获取方法的流程图;以及
图3是根据本发明实施例的一种可选的环境污染源数据的获取方法的流程图。
具体实施方式
需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
图1是根据本发明实施例的环境污染源数据的获取装置的结构示意图。如图1所示,该装置可以包括:收集模块10,用于收集环境污染事故的属性信息;匹配模块30,用于从预设风险源数据库中匹配与属性信息对应的风险源数据集合;筛选模块50,用于基于空间数据库和属性信息对风险源数据集合中的数据进行筛选得到风险源信息。
采用本发明,在收集模块收集环境污染事故的属性信息之后,通过匹配模块从预设风险源数据库中匹配与属性信息对应的风险源数据集合,然后通过筛选模块基于空间数据库和属性信息对风险源数据集合中的数据进行筛选得到风险源信息,从而可以能将污染事故的属性信息与预设风险源数据库、空间数据库结合自动搜索出可能涉嫌污染的风险源信息,实现了风险源数据库的集中、动态管理,并且由于具备完整的数据库和完备的考察方案,因此提高了判别污染源头的准确性,解决了现有技术中确定污染源头的误判率高导致环境应急响应慢的问题,实现了快速准确锁定污染源头,缩短应急响应所需要的时间,并可快速辅助制定处置措施的效果。
具体地,环境污染事故发生后,需要收集污染事故的属性信息。如:事故发生地点(即下述实施例中的事故地理信息)、事故涉及污染因子(即事故污染因子)、事故表现特性等。
更具体地,事故发生地点可以通过经纬度定位获取;事故污染因子可以通过对环境参数(如氮、磷等金属因子的含量、环境温度、环境湿度等)监测分析得出;事故的表现特征主要通过人工观察得出,例如:是否有死鱼现象、水体颜色等,可以将采集到的污染事故属性信息最终保存到数据库中。
根据本发明的上述实施例,属性信息可以包括:事故污染因子,匹配模块可以包括:第一确定模块,用于确定与事故污染因子对应的风险源因子;第一提取模块,用于从预设风险源数据库中提取具有风险源因子的风险源数据;保存模块,用于将提取到的风险源数据保存在风险源数据集合中。
预设风险源数据库与空间数据库均为预设好的数据库,其中,预设风险源数据库中可以保存着预先采集到的所有的风险源因子。空间数据库是指存储地理信息数据的数据库,在本发明中它与预设风险源数据库是平行的,都是一种检索、分析的依据。
在本发明的上述实施例中,筛选模块可以包括:第二提取模块,用于从属性信息中提取事故地理信息;查询模块,用于从空间数据库中查询风险源数据对应的风险源地理信息;检测模块,用于检测事故地理信息所在的事故区域与风险源地理信息所在的风险源区域是否具有关联关系;第一标记模块,用于在事故区域与风险源区域具有关联关系的情况下,将风险源数据标记为第一风险源数据;第二标记模块,用于在事故区域与风险源区域不具有关联关系的情况下,将风险源数据标记为第二风险源数据;信息获取模块,用于将第一风险源数据记作风险源信息。
在本发明的上述实施例中,检测模块包括:计算模块,用于计算事故区域与风险源区域的空间位置距离;判断模块,用于判断空间位置距离是否大于预设空间距离;第二确定模块,用于在空间位置距离大于预设空间距离的情况下,确定事故区域与风险源区域不具有关联关系;第三确定模块,用于在空间位置距离不大于预设空间距离的情况下,确定事故区域与风险源区域具有关联关系。
在该装置实施例中的各个模块均可以使用方法实施例中的处理方法实现。
图2是根据本发明实施例的环境污染源数据的获取方法的流程图,如图2所示该方法包括如下步骤:
步骤S102,收集环境污染事故的属性信息。
步骤S104,从预设风险源数据库中匹配与属性信息对应的风险源数据集合。
步骤S106,基于空间数据库和属性信息对风险源数据集合中的数据进行筛选得到风险源信息。
采用本发明,在收集环境污染事故的属性信息之后,从预设风险源数据库中匹配与属性信息对应的风险源数据集合,然后基于空间数据库和属性信息对风险源数据集合中的数据进行筛选得到风险源信息,从而可以能将污染事故的属性信息与预设风险源数据库、空间数据库结合自动搜索出可能涉嫌污染的风险源信息,实现了风险源数据库的集中、动态管理,并且由于具备完整的数据库和完备的考察方案,因此提高了判别污染源头的准确性,解决了现有技术中确定污染源头的误判率高导致环境应急响应慢的问题,实现了快速准确锁定污染源头,缩短应急响应所需要的时间,并可快速辅助制定处置措施的效果。
具体地,环境污染事故发生后,收集污染事故的属性信息。如:事故发生地点(即下述实施例中的事故地理信息)、事故涉及污染因子(即事故污染因子)、事故表现特性等。
更具体地,事故发生地点可以通过经纬度定位获取;事故污染因子可以通过对环境参数(如氮、磷等金属因子的含量、环境温度、环境湿度等)监测分析得出;事故的表现特征主要通过人工观察得出,例如:是否有死鱼现象、水体颜色等,可以将采集到的污染事故属性信息最终保存到数据库中。
在本发明的上述实施例中,属性信息可以包括:事故污染因子,其中,从预设风险源数据库中匹配与属性信息对应的风险源数据集合的步骤可以包括:确定与事故污染因子对应的风险源因子;从预设风险源数据库中提取具有风险源因子的风险源数据;将提取到的风险源数据保存在风险源数据集合中。
预设风险源数据库与空间数据库均为预设好的数据库,其中,预设风险源数据库中可以保存着预先采集到的所有的风险源因子,在预设风险源数据库中匹配与所述事故污染因子对应的风险源因子,其中的对应即为事故污染因子与风险源因子的成分或含量相同。空间数据库是指存储地理信息数据的数据库,在本发明中它与预设风险源数据库是平行的,都是一种检索、分析的依据。
根据本发明的上述实施例,基于空间数据库和属性信息对风险源数据集合中的数据进行筛选得到风险源信息的步骤可以包括:从属性信息中提取事故地理信息;从空间数据库中查询风险源数据对应的风险源地理信息;检测事故地理信息所在的事故区域与风险源地理信息所在的风险源区域是否具有关联关系;在事故区域与风险源区域具有关联关系的情况下,将风险源数据标记为第一风险源数据;在事故区域与风险源区域不具有关联关系的情况下,将风险源数据标记为第二风险源数据;将第一风险源数据记作风险源信息。
具体地,检测事故地理信息所在的事故区域与风险源地理信息所在的风险源区域是否具有关联关系的步骤可以包括:计算事故区域与风险源区域的空间位置距离;判断空间位置距离是否大于预设空间距离;在空间位置距离大于预设空间距离的情况下,确定事故区域与风险源区域不具有关联关系;在空间位置距离不大于预设空间距离的情况下,确定事故区域与风险源区域具有关联关系。
下面结合附图3详细介绍本发明:
步骤S201:收集环境污染事故的属性信息。
步骤S202:调取预设风险源数据库。
步骤S203:检测预设风险源数据库中是否具有与事故污染因子相同或相关的风险源因子。
其中,在预设风险源数据库中具有与事故污染因子相同或相关的风险源因子的情况下,执行步骤S204;在预设风险源数据库中不具有与事故污染因子相同或相关的风险源因子的情况下,结束。其中,上述实施例中的风险源因子即为与事故污染因子相同或相关的风险源因子,具体地,事故污染因子与风险源因子的对应关系可以预先保存在数据库中,该数据库可以是预设风险源数据库。
具体地,将上述步骤收集到的污染事故属性信息与预设风险源数据库结合,开始进行分析和排查;参考污染事故的事故污染因子,从预设风险源数据库中找出与之具有相同或者相关风险源因子的风险源数据,作为下一个阶段排查的对象。这一过程重点考虑的是风险源因子与事故污染因子的相关性,相关性越高,污染嫌疑越大。该实施例中的相关性也可以预先保存在预设风险源数据库中,该相关性可以使用百分数表示。
上述步骤中的“结合”具体地是以属性信息为条件在预设风险源数据库中进行匹配。如:根据事故污染因子可以找出排放风险源因子的风险源名单(即上述实施例中的风险源信息)。
步骤S204:检测污染事故的事故地理信息与从空间数据库中的风险源地理信息是否具有关联关系。
其中,在污染事故的事故地理信息与从空间数据库中的风险源地理信息具有关联关系的情况下,执行步骤S205;在污染事故的事故地理信息与从空间数据库中的风险源地理信息不具有关联关系的情况下,结束。
具体地,通过计算模块计算事故区域与风险源区域的空间位置距离,然后判断模块判断空间位置距离是否大于预设空间距离,并通过第二确定模块在空间位置距离大于预设空间距离的情况下,确定事故区域与风险源区域不具有关联关系;以及通过第三确定模块在空间位置距离不大于预设空间距离的情况下,确定事故区域与风险源区域具有关联关系。
将上述步骤获取的风险源数据作为输入结合空间数据库和风险源数据库,从地理空间角度出发,考虑风险源与环境污染事故在空间上是否具有关联,考察条件可以为:是否直接属于同流域、是否间接属于同流域、是否位于污染事故发生地上游以及与污染事故发生地所属流域、地区空间距离等,与考察条件吻合的程度决定嫌疑的大小。
例如:***已分析出排放氨氮污染的风险源名单,可能其中部分风险源在地理位置上完全不可能排放氨氮到污染事故发生地点所属的流域,因此,这类风险源就需要排除在检索结果之外
步骤S205:生成风险源名单。
其中,风险源名单即为上述实施例中的风险源信息。
在本发明的上述实施例中,预设风险源数据库和空间数据库均可以进行动态管理、定期更新,以防止信息过期失效,以保证准确的分析判断结果。
需要说明的是,在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机***中执行,并且,虽然在流程图中示出了逻辑顺序,但是在某些情况下,可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
从以上的描述中,可以看出,本发明实现了如下技术效果:采用本发明,在收集环境污染事故的属性信息之后,从预设风险源数据库中匹配与属性信息对应的风险源数据集合,然后基于空间数据库和属性信息对风险源数据集合中的数据进行筛选得到风险源信息,从而可以能将污染事故的属性信息与预设风险源数据库、空间数据库结合自动搜索出可能涉嫌污染的风险源信息,实现了风险源数据库的集中、动态管理,并且由于具备完整的数据库和完备的考察方案,因此提高了判别污染源头的准确性,解决了现有技术中确定污染源头的误判率高导致环境应急响应慢的问题,实现了快速准确锁定污染源头,缩短应急响应所需要的时间,并可快速辅助制定处置措施的效果。
显然,本领域的技术人员应该明白,上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现,它们可以集中在单个的计算装置上,或者分布在多个计算装置所组成的网络上,可选地,它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现,从而,可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行,或者将它们分别制作成各个集成电路模块,或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样,本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种环境污染源数据的获取方法,其特征在于,包括:
收集环境污染事故的属性信息;
从预设风险源数据库中匹配与所述属性信息对应的风险源数据集合;
基于空间数据库和所述属性信息对所述风险源数据集合中的数据进行筛选得到风险源信息。
2.根据权利要求1所述的获取方法,其特征在于,所述属性信息包括:事故污染因子,其中,从预设风险源数据库中匹配与所述属性信息对应的风险源数据集合的步骤包括:
确定与所述事故污染因子对应的风险源因子;
从所述预设风险源数据库中提取具有所述风险源因子的风险源数据;
将提取到的所述风险源数据保存在所述风险源数据集合中。
3.根据权利要求2所述的获取方法,其特征在于,基于空间数据库和所述属性信息对所述风险源数据集合中的数据进行筛选得到风险源信息的步骤包括:
从所述属性信息中提取事故地理信息;
从所述空间数据库中查询所述风险源数据对应的风险源地理信息;
检测所述事故地理信息所在的事故区域与所述风险源地理信息所在的风险源区域是否具有关联关系;
在所述事故区域与所述风险源区域具有所述关联关系的情况下,将所述风险源数据标记为第一风险源数据;
在所述事故区域与所述风险源区域不具有所述关联关系的情况下,将所述风险源数据标记为第二风险源数据;
将所述第一风险源数据记作所述风险源信息。
4.根据权利要求3所述的获取方法,其特征在于,检测所述事故地理信息所在的事故区域与所述风险源地理信息所在的风险源区域是否具有关联关系的步骤包括:
计算所述事故区域与所述风险源区域的空间位置距离;
判断所述空间位置距离是否大于预设空间距离;
在所述空间位置距离大于所述预设空间距离的情况下,确定所述事故区域与所述风险源区域不具有所述关联关系;
在所述空间位置距离不大于所述预设空间距离的情况下,确定所述事故区域与所述风险源区域具有所述关联关系。
5.一种环境污染源数据的获取装置,其特征在于,包括:
收集模块,用于收集环境污染事故的属性信息;
匹配模块,用于从预设风险源数据库中匹配与所述属性信息对应的风险源数据集合;
筛选模块,用于基于空间数据库和所述属性信息对所述风险源数据集合中的数据进行筛选得到风险源信息。
6.根据权利要求5所述的获取装置,其特征在于,所述属性信息包括:事故污染因子,所述匹配模块包括:
第一确定模块,用于确定与所述事故污染因子对应的风险源因子;
第一提取模块,用于从所述预设风险源数据库中提取具有所述风险源因子的风险源数据;
保存模块,用于将提取到的所述风险源数据保存在所述风险源数据集合中。
7.根据权利要求6所述的获取装置,其特征在于,所述筛选模块包括:
第二提取模块,用于从所述属性信息中提取事故地理信息;
查询模块,用于从所述空间数据库中查询所述风险源数据对应的风险源地理信息;
检测模块,用于检测所述事故地理信息所在的事故区域与所述风险源地理信息所在的风险源区域是否具有关联关系;
第一标记模块,用于在所述事故区域与所述风险源区域具有所述关联关系的情况下,将所述风险源数据标记为第一风险源数据;
第二标记模块,用于在所述事故区域与所述风险源区域不具有所述关联关系的情况下,将所述风险源数据标记为第二风险源数据;
信息获取模块,用于将所述第一风险源数据记作所述风险源信息。
8.根据权利要求7所述的获取装置,其特征在于,所述检测模块包括:
计算模块,用于计算所述事故区域与所述风险源区域的空间位置距离;
判断模块,用于判断所述空间位置距离是否大于预设空间距离;
第二确定模块,用于在所述空间位置距离大于所述预设空间距离的情况下,确定所述事故区域与所述风险源区域不具有所述关联关系;
第三确定模块,用于在所述空间位置距离不大于所述预设空间距离的情况下,确定所述事故区域与所述风险源区域具有所述关联关系。
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Cited By (3)
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CN106198911A (zh) * | 2016-07-03 | 2016-12-07 | 韩少卿 | 一种环保水质监测*** |
CN106920198A (zh) * | 2015-12-24 | 2017-07-04 | 日本电气株式会社 | 用于污染物溯源的设备和方法 |
CN113869798A (zh) * | 2021-11-03 | 2021-12-31 | 大连市勘察测绘研究院集团有限公司 | 一种自动筛选上游风险源的水污染快速溯源方法 |
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Cited By (4)
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CN106920198A (zh) * | 2015-12-24 | 2017-07-04 | 日本电气株式会社 | 用于污染物溯源的设备和方法 |
CN106198911A (zh) * | 2016-07-03 | 2016-12-07 | 韩少卿 | 一种环保水质监测*** |
CN106198911B (zh) * | 2016-07-03 | 2018-05-08 | 重庆欣时达生物技术有限公司 | 一种环保水质监测*** |
CN113869798A (zh) * | 2021-11-03 | 2021-12-31 | 大连市勘察测绘研究院集团有限公司 | 一种自动筛选上游风险源的水污染快速溯源方法 |
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