CN111047160A - 污染原因分析方法、装置、可读存储介质及电子设备 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提供了一种污染原因分析方法、装置、可读存储介质及电子设备,所述方法包括:当监测点满足污染条件,判断监测点的污染监控数据是否与参考点的污染监控数据匹配;其中,参考点是在以所述监测点为中心的预设范围内;若匹配,则获得参考点的污染监控数据对应的污染原因信息;根据参考点的污染原因信息,获得监测点的污染原因信息。根据参考点的污染原因信息,获得监测点的污染原因信息,提高了监测点污染原因分析的准确性和可靠性。
Description
技术领域
本申请涉及环保领域,具体而言,涉及一种污染原因分析方法、装置、可读存储介质及电子设备。
背景技术
建筑施工扬尘是城市中大气可吸入颗粒物(PM10)的重要来源之一,其排放量与施工规模、作业方式、地质条件、气候环境、扬尘控制措施等因素有关,属于典型的无组织排放源,具有排放随机性大、污染过程复杂等特点,粉尘的排放管理难度极大。
建筑施工扬尘污染溯源(污染原由,包括自身污染原因(自身施工污染)和受影响污染原因),是有效管理粉尘排放的必经过程。目前,主要通过应用粉尘检测仪等设备对建筑工地扬尘污染情况进行实时监测。然而,由于建筑施工扬尘排放的随机性大、污染过程复杂的特点,加上在线监测的方式监测值数据量少,导致在扬尘污染责任界定、污染溯源过程中,不能准确界定建筑工地的施工污染原因(由哪个施工环节导致的污染),同时也不能依据在线检测值进行扬尘污染溯源(受哪个外部因素影响)。
发明内容
本发明的目的在于提供一种污染原因分析方法、装置、可读存储介质及电子设备,其旨在改善现有技术中存在的上述不足。
第一方面,本发明实施例提供了一种污染原因分析方法,包括:
当监测点满足污染条件,判断所述监测点的污染监控数据是否与参考点的污染监控数据匹配;其中,所述参考点是在以所述监测点为中心的预设范围内;
若匹配,则获得所述参考点的污染监控数据对应的污染原因信息;
根据所述参考点的污染原因信息,获得所述监测点的污染原因信息。
可选的,所述获得所述参考点的污染监控数据对应的污染原因信息,包括:
获得所述参考点的污染物的时间序列数据,所述时间序列数据包括多个时间节点检测得到的多个污染监控数据;所述污染监控数据与时间节点一一对应;
根据所述时间序列数据,推测所述参考点的污染原因信息。
可选的,所述根据所述参考点的污染原因信息,获得所述监测点的污染原因信息,包括:
若所述参考点的污染原因信息仅包括第一影响点影响原因信息,确定所述监测点的污染原因信息包括参考点影响原因信息,或第二影响点影响原因信息;其中,所述第一影响点影响原因信息表示所述参考点的污染监控数据受到影响点的污染监控数据的影响;所述参考点影响原因信息表示所述监测点的污染监控数据受到所述参考点的污染监控数据的影响;所述第二影响点影响原因信息表示所述监测点的污染监控数据受到影响点的污染监控数据的影响;
若所述参考点的污染原因信息包括第一施工污染原因信息和所述影响点影响原因信息,确定所述监测点的污染原因信息包括第二施工污染原因信息、所述参考点影响原因信息或所述第二影响点影响原因信息;其中,所述第一施工污染原因信息表示所述参考点的污染监控数据与所述参考点的哪些施工环节有关;所述第二施工污染原因信息表示所述监测点的污染监控数据与所述监测点的哪些施工环节有关;所述第一施工污染原因信息与所述第二施工污染原因信息之间匹配;
若所述参考点的污染原因信息仅包括第一施工污染原因信息,确定所述监测点的污染原因信息包括所述第二施工污染原因信息和所述参考点影响原因信息。
可选的,判断所述参考点的污染监控数据是否与监测点的污染监控数据匹配,包括:
获得所述参考点在污染方向的污染贡献数据,所述污染贡献数据表征所述参考点的污染监控数据对所述污染方向的污染监控数据的贡献量,所述污染方向为所述参考点指向所述监测点的方向;
获得所述监测点在所述污染方向的污染受影响数据,所述污染受影响数据表征所述监测点的污染监控数据受到来自于所述污染方向的污染监控数据的影响的大小;
当所述污染贡献数据大于或者等于所述污染受影响数据,确定所述参考点的污染监控数据与所述监测点的污染监控数据匹配。
可选的,在所述判断所述监测点的污染监控数据是否与参考点的污染监控数据匹配之前,所述方法还包括:
判断所述监测点是否满足污染条件。
可选的,所述判断所述监测点是否满足污染条件,包括:
获得所述监测点的污染监控数据和多个所述参考点的污染监控数据;
若所述监测点的污染监控数据小于所述参考点的污染监控数据,确定所述监测点不满足污染条件;
否则,确定所述监测点满足污染条件。
第二方面,本发明实施例提供了一种污染原因分析装置,包括:
判断模块,用于当监测点满足污染条件,判断所述监测点的污染监控数据是否与参考点的污染监控数据匹配;其中,所述参考点是在以所述监测点为中心的预设范围内;
获得模块,用于若匹配,则获得所述参考点的污染监控数据对应的污染原因信息;根据所述参考点的污染原因信息,获得所述监测点的污染原因信息。
可选的,所述获得模块还用于:
获得所述参考点的污染物的时间序列数据,所述时间序列数据包括多个时间节点检测得到的多个污染监控数据;所述污染监控数据与时间节点一一对应;
根据所述时间序列数据,预测所述参考点的污染原因信息。
第三方面,本发明实施例提供了一种可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现上述任一项所述方法的步骤。
第四方面,本发明实施例提供了一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现上述任一项所述方法的步骤。
相对现有技术,本发明具有以下有益效果:
本发明实施例提供了一种污染原因分析方法、装置、可读存储介质及电子设备,所述方法包括:当监测点满足污染条件,判断监测点的污染监控数据是否与参考点的污染监控数据匹配;其中,参考点是在以所述监测点为中心的预设范围内;若匹配,则获得参考点的污染监控数据对应的污染原因信息;根据参考点的污染原因信息,获得监测点的污染原因信息。监测点的污染监控数据与参考点的污染监控数据匹配,一方面说明监测点的污染受到参考点的影响,另一方面说明监测点的施工污染与参考点的施工污染原因类似(或者相同)。因此,根据参考点的污染原因信息,获得监测点的污染原因信息,提高了监测点污染原因分析的准确性和可靠性。
本发明实施例的其他特征和优点将在随后的说明书阐述,并且,部分地从说明书中变得显而易见,或者通过实施本发明实施例了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,应当理解,以下附图仅示出了本发明的某些实施例,因此不应被看作是对范围的限定,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1示出了本发明实施例提供的一种污染原因分析方法的流程图。
图2示出了本发明实施例提供的另一种污染原因分析方法的流程图。
图3示出了本发明实施例提供的一种污染原因分析装置200的方框结构示意图。
图4示出了本发明实施例提供的一种电子设备的方框结构示意图。
图标:200-污染原因分析装置;210-判断模块;220-获得模块;500-总线;501-接收器;502-处理器;503-发送器;504-存储器;505-总线接口。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例,然而应当理解,可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反,提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开,并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
随着社会、经济的发展,近年来对于建筑施工扬尘监管和治理投入了大量的人力和物力,应用粉尘检测仪等设备对建筑工地扬尘污染情况进行实时监测,并且出台了相关扬尘监管防控政策和行政处罚手段等以降低扬尘污染,然而在扬尘污染责任界定、污染溯源过程中仅依靠在线监测值还不能形成有力污染证据来支撑对建筑工地施行行政处罚。
目前,是针对施工现场扬尘数据的采集,以及对该监测点进行扬尘污染源降尘作业控制,而对于监测到污染不能溯源,无法确定该扬尘污染是否由降尘作业实施不到位引起,还是由于外部环境变化如风力运输扬尘污染物到该监测点,而引起该监测点扬尘污染监测数据升高,导致执行行政处罚时误判。
因而,建筑施工扬尘污染原因分析、溯源等问题已经成为扬尘污染管控的痛点,新形势下城市扬尘污染治理环节也由原有的粗犷式管理向集约式、智能化进行转变,亟需一种扬尘污染原因和溯源方法来支撑扬尘监管。
技术上述的不足,本发明实施例提供了一种污染原因分析方法、装置、可读存储介质及电子设备,用以解决由于建筑施工扬尘排放的随机性大、污染过程复杂的特点,加上在线监测的方式监测值数据量少,导致在扬尘污染责任界定、污染溯源过程中,不能准确界定建筑工地的施工污染原因(由哪个施工环节导致的污染),同时也不能依据在线检测值进行扬尘污染溯源(受哪个外部因素影响)的技术问题。
实施例
本发明实施例提供了一种污染原因分析方法,请参阅图1,污染原因分析方法包括如图1所示的S101~S103。以下结合图1对S101~S103进行详细阐述。
S101:当监测点满足污染条件,判断监测点的污染监控数据是否与参考点的污染监控数据匹配。
其中,参考点是在以监测点为中心的预设范围内;
S102:若匹配,则获得参考点的污染监控数据对应的污染原因信息。
S103:根据参考点的污染原因信息,获得监测点的污染原因信息。
通过采用以上方案,解决了由不能准确界定建筑工地的施工污染原因(由哪个施工环节导致的污染),同时也不能进行扬尘污染溯源(受哪个外部因素影响)的技术问题。相较于在线检测的方式,提高了监测点污染原因分析的准确性和可靠性,可以进行污染原因溯源,进而以解决针对扬尘污染行为行政处罚证据不足的情形,提高扬尘污染自由裁量执法效率。
其中,污染监控数据表征测量点的污染的情况,污染监控数据可以包括污染的成分、各个成分的量等,污染监控数据是从测量点测量得到的。测量点可以是监测点或者是参考点。
针对所述的污染原因分析方法,在S101之前,所述方法还包括如图2所示的S100:判断监测点是否满足污染条件。
针对S100,当监测点满足污染条件,说明监测点有污染,具体的,说明监测点的污染监控数据达到设定的条件,当监测点不满足污染条件,说明监测点没有污染,具体的,说明监测点的污染监控数据未到设定的条件。
作为一种可选的实施方式,判断监测点是否满足污染条件,具体为:获得监测点的污染监控数据和多个参考点的污染监控数据,若监测点的污染监控数据小于参考点的污染监控数据,确定监测点不满足污染条件,否则,确定监测点满足污染条件。
因为参考点的污染监控数据的数据量是足够的,且参考点的污染监控数据已经趋于稳定,通过以参考点的污染监控数据作为监测点是否有污染的评判标准,提高了参考点的污染判断的准确性。
为了快速地得到参考点是否污染的结果,设定参考点是已经确定有污染的点,即参考点的污染监控数据都满足设定条件,例如污染监控数据包括设定成分的污染物,和/或污染监控数据中的某种或者多种污染物的浓度大于或者等于设定值。若监测点的污染监控数据小于参考点的污染监控数据,可以是若监测点的污染物浓度小于参考点的污染物浓度,确定参测点不满足污染条件,即监测点无污染。若监测点的污染监控数据不小于(大于或者等于)参考点的污染监控数据,可以是若监测点的污染物浓度大于或者等于参考点的污染物浓度,确定参测点满足污染条件,即监测点有污染。
通过将监测点为中心的预设范围内的有污染的参考点的污染监控数据与监测点的污染监控数据进行比较,进而判断监测点是否有污染,提高了监测点是否有污染的确认速度,提高了污染原因分析的实时性。
为了更进一步地提高监测点污染分析(判断监测点是否满足污染条件)的准确性、可靠性和可行性,通过采用多个参考点的污染监控数据来判断监测点是否有污染。即当有多个参考点时,所述的若监测点的污染监控数据小于参考点的污染监控数据,确定监测点满足污染条件,指的是监测点的污染监控数据小于每个参考点的污染监控数据。具体的,可以是监测点的污染物浓度小于每个参考点的污染物浓度,即其中,A表示监测点,PMA表示监测点的污染物浓度,Bi表示第i个参考点,i=1,.......,N,N表示参考点的数量,表示第i个参考点的污染物浓度。可选的,第i个参考点Bi与监测点A的距离为Si,Si的取值为非负数。可选的,每个参考点Bi位于监测点A的16个方位上。如果出现监测点A的污染物浓度大于任意一个参考点的污染物浓度,则确定监测点有污染。可选的,污染物浓度可以是颗粒污染物浓度。
在判断监测点是否满足污染条件之前,所述方法还包括:分别获得监测点和参考点的污染监控数据。进而监测点的污染监控数据和参考点的污染监控数据,判断监测点是否满足污染条件。
当判断出监测点满足污染条件后,判断监测点的污染是否与参考点的污染有关。具体为:判断监测点的污染监控数据是否与参考点的污染监控数据匹配,若匹配,确定监测点的污染与参考点的污染有关,即确定监测点的污染受到参考点的污染的影响,若不匹配,确定监测点的污染与参考点的污染无关,即监测点的污染没有受到参考点的污染的影响。
作为一种可选的实施方式,在判断监测点的污染是否与参考点的污染有关之前,即在判断监测点的污染监控数据是否与参考点的污染监控数据匹配之前,所述方法还包括如图2所示的S1001:判断用于控制监测点的扬尘污染的喷水装置的水消耗量是否达到消耗水量标准。如果水消耗量未达到消耗水量标准,需要调取监控视频进一步判断喷水装置的功能是否正常,其中,监控视频中包括喷水装置的喷水过程的图像信息,或者检查喷水装置功能的图像信息。如果水消耗量达到消耗水量标准,确定喷水装置的水消耗量正常。
控制监测点的扬尘污染的喷水装置的水消耗量正常,而监测点的却有污染,则可能是施工过程中的某个或某些施工环节引起的污染已经在喷水装置所能控制的范围之外。或者,监测点的所有施工环节和喷水装置都正常,监测点的污染来自于其他污染源的影响,此时,需要找出污染源。
而在建筑工地的施工环节和施工地点数量是极大的,通过人工逐个检查施工地点和施工环节的施工引起的污染是否超标,其工作量是极大的。由于施工环节具有时间顺序,需要花费大量的人力和时间,才能确定其施工引起的污染是否超标,对于建筑工地来说,实现难度是极大的。当排查了所有的施工环节和施工地点的施工引起的污染都未超标,却发现监测点有污染,则确定监测点的污染来自于其他污染源的影响。而找到这个污染源是困难的,在污染源多的情况下,容易误判。因此,一种方便、准确、快速的污染原因分析方法为人们所需。
为了快速确定监测点的污染原因,即快速找到哪些施工环节引起的污染,以及监测点的污染受到哪些污染源的影响,因为在以监测点为中心的预设范围内的污染源的污染最有可能对监测点的污染有影响,且同类施工的污染源的施工污染相同,因此,本发明实施例在以所述监测点为中心的预设范围内的污染源作为参考点。
为了判断监测点的污染是否与参考点的污染有关,本发明实施例引出风向频次的概念。风向频次其表征了某个方向吹风的风力。依赖于风向频次,计算监测点和参考点在同一个方向的污染的输出,以确定监测点的污染是否与参考点的污染有关。
为了确定监测点的污染是否与参考点的污染有关,通过判断监测点的污染监控数据是否与参考点的污染监控数据进行匹配来确定。为了判断监测点的污染监控数据是否与参考点的污染监控数据进行匹配,本发明实施例引入了参考点的污染贡献数据和监测点的污染受影响数据的概念,其中,污染贡献数据表征参考点的污染监控数据对污染方向的污染监控数据的贡献量,污染受影响数据表征监测点的污染监控数据受到来自于污染方向的污染监控数据的影响的大小。
针对S101中的判断参考点的污染监控数据是否与监测点的污染监控数据匹配,具体为:获得参考点在污染方向的污染贡献数据,获得监测点在污染方向的污染受影响数据。当污染贡献数据大于或者等于污染受影响数据,确定参考点的污染监控数据与监测点的污染监控数据匹配,即监测点的污染与参考点的污染有关。当污染贡献数据小于污染受影响数据,确定参考点的污染监控数据与监测点的污染监控数据不匹配,即监测点的污染与参考点的污染无关。
其中,监测点在污染方向的污染受影响数据,是污染监控数据对污染方向的污染监控数据的贡献量。
获得参考点在污染方向的污染贡献数据和监测点在污染方向的污染受影响数据的具体方式如公式(1)和公式(2)所示:
其中,表示监测点A的污染物平均浓度, 为监测点A在第k次采样的污染物浓度,n为采样的总次数,WfA表示监测点A的在污染方向的风向频次,C为在监测点A的吹风的总次数,dAk为第k次在监测点A采样时吹风的风力,表示参考点Bi的污染物平均浓度, 为参考点Bi第k次采样的污染物浓度,n为采样的总次数,表示参考点Bi的在污染方向的风向频次,M在参考点Bi的吹风的总次数,为第k次在参考点Bi采样时吹风的风力。
为了更准确地判断参考点的污染监控数据是否与监测点的污染监控数据匹配,确定污染方向为参考点指向监测点的方向。
在获得参考点在污染方向的污染贡献数据和监测点在污染方向的污染受影响数据之后,通过比较参考点在污染方向的污染贡献数据和监测点在污染方向的污染受影响数据的大小,以确定参考点的污染监控数据是否与监测点的污染监控数据匹配。具体的,当污染贡献数据大于或者等于污染受影响数据,确定参考点的污染监控数据与所述监测点的污染监控数据匹配,即当确定参考点A的污染监控数据与所述监测点Bi的污染监控数据匹配,当确定参考点A的污染监控数据与监测点Bi的污染监控数据不匹配。
如果确定参考点的污染监控数据与所述监测点的污染监控数据不匹配,说明监测点的污染与参考点的污染无关。如果确定参考点的污染监控数据与所述监测点的污染监控数据匹配,说明监测点的污染与参考点的污染有关。
当监测点的污染与参考点的污染有关,执行S102所述的步骤,即获得参考点的污染监控数据对应的污染原因信息。获得参考点的污染监控数据对应的污染原因信息具体的方式为:获得参考点的污染物的时间序列数据,时间序列数据包括多个时间节点检测得到的多个污染监控数据;污染监控数据与时间节点一一对应;根据时间序列数据,推测参考点的污染原因信息。
根据时间序列数据,推测参考点的污染原因信息的具体方式为:根据参考点污染物浓度的时间序列信息以及参考点周围污染源调查情况,推测污染的来源。
在获得参考点的污染监控数据对应的污染原因信息后,执行S103所述的步骤。
因为监测点的污染与参考点的污染有关,可能是由于参考点的施工环节引起的污染,或者是参考点的污染受到别的污染源的影响。因此,针对S103,具体实施方式至少分为下述三种方式:
第一,若参考点的污染原因信息仅包括第一影响点影响原因信息,确定监测点的污染原因信息包括参考点影响原因信息,或第二影响点影响原因信息。其中,第一影响点影响原因信息表示参考点的污染监控数据受到影响点的污染监控数据的影响。参考点影响原因信息表示监测点的污染监控数据受到参考点的污染监控数据的影响。第二影响点影响原因信息表示监测点的污染监控数据受到影响点的污染监控数据的影响。影响点是在以该参考点为中心的预设范围内,对该参考点的污染有影响的地点。
第二,若参考点的污染原因信息包括第一施工污染原因信息和所述影响点影响原因信息,确定监测点的污染原因信息包括第二施工污染原因信息、参考点影响原因信息或第二影响点影响原因信息。其中,第一施工污染原因信息表示参考点的污染监控数据与所述参考点的哪些施工环节有关。第二施工污染原因信息表示监测点的污染监控数据与所述监测点的哪些施工环节有关。第一施工污染原因信息与第二施工污染原因信息之间匹配。第一施工污染原因信息与第二施工污染原因信息之间匹配表示的是第一施工污染原因信息与第二施工污染原因信息相同或者相似或者具有对应关系。
第三,若参考点的污染原因信息仅包括第一施工污染原因信息,确定监测点的污染原因信息包括第二施工污染原因信息和参考点影响原因信息。
综上,当监测点的污染与参考点的污染有关,说明监测点的污染至少受到参考点的污染的影响,还有可能监测点中引起监测点的污染与参考点中引起参考点的污染相同或相似。
如果监测点的污染与参考点的污染有关,确定该参考点为目标参考点。
当目标参考点有多个时,监测点的污染原因信息包括多个目标参考点的污染监控数据对应的污染原因信息。如果多个目标参考点的污染监控数据对应的污染原因信息有重合的情况,监测点的污染原因信息包括多个目标参考点的污染监控数据对应的污染原因信息的交集,以及每个目标参考点的污染监控数据对应的污染原因信息不相同的污染原因信息。
通过采用以上方案,解决了现有技术中对扬尘污染原因分析不准确,操作繁琐,消耗时间长,消耗人力物力大,分析原因不准确,溯源不确切,导致的针对扬尘污染行为行政处罚证据不足的情形的问题,提高了污染原因分析、溯源的便利性、准确性、可靠性和时效性,达到了提高了监测点污染原因分析的准确性和可靠性,可以进行污染原因溯源的技术效果。
基于上述提供的一种污染原因分析方法,本发明实施例还对应提供一种用于执行上述的步骤的执行主体,该执行主体可以为图3中所示的污染原因分析装置200。请参考图3,该装置包括:
判断模块210,用于当监测点满足污染条件,判断所述监测点的污染监控数据是否与参考点的污染监控数据匹配;其中,所述参考点是在以所述监测点为中心的预设范围内。
获得模块220,用于若匹配,则获得所述参考点的污染监控数据对应的污染原因信息;根据所述参考点的污染原因信息,获得所述监测点的污染原因信息。
可选的,所述获得模块220还用于:
获得所述参考点的污染物的时间序列数据,所述时间序列数据包括多个时间节点检测得到的多个污染监控数据;所述污染监控数据与时间节点一一对应;
根据所述时间序列数据,推测所述参考点的污染原因信息。
可选的,所述获得模块220还用于:
若所述参考点的污染原因信息仅包括第一影响点影响原因信息,确定所述监测点的污染原因信息包括参考点污染原因信息,或第二影响点影响原因信息;其中,所述第一影响点影响原因信息表示所述参考点的污染监控数据受到影响点的污染监控数据的影响;所述参考点影响原因信息表示所述监测点的污染监控数据受到所述参考点的污染监控数据的影响;所述第二影响点影响原因信息表示所述监测点的污染监控数据受到影响点的污染监控数据的影响;
若所述参考点的污染原因信息包括第一施工污染原因信息和所述影响点影响原因信息,确定所述监测点的污染原因信息包括第二施工污染原因信息、所述参考点影响原因信息或所述第二影响点影响原因信息;其中,所述第一施工污染原因信息表示所述参考点的污染监控数据与所述参考点的哪些施工环节有关;所述第二施工污染原因信息表示所述监测点的污染监控数据与所述监测点的哪些施工环节有关;所述第一施工污染原因信息与所述第二施工污染原因信息之间匹配;
若所述参考点的污染原因信息仅包括第一施工污染原因信息,确定所述监测点的污染原因信息包括所述第二施工污染原因信息和所述参考点污染原因信息。
可选的,判断模块210还用于:
获得所述参考点在污染方向的污染贡献数据,所述污染贡献数据表征所述参考点的污染监控数据对所述污染方向的污染监控数据的贡献量,所述污染方向为所述参考点指向所述监测点的方向;
获得所述监测点在所述污染方向的污染受影响数据,所述污染受影响数据表征所述监测点的污染监控数据受到来自于所述污染方向的污染监控数据的影响的大小;
当所述污染贡献数据大于或者等于所述污染受影响数据,确定所述参考点的污染监控数据与所述监测点的污染监控数据匹配。
可选的,判断模块210还用于:
判断所述监测点是否满足污染条件。
可选的,判断模块210还用于:
获得所述监测点的污染监控数据和多个所述参考点的污染监控数据;
若所述监测点的污染监控数据小于所述参考点的污染监控数据,确定所述监测点不满足污染条件;
否则,确定所述监测点满足污染条件。
关于上述实施例中的装置,其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述,此处将不做详细阐述。
本发明实施例还提供了一种电子设备,如图4所示,包括存储器504、处理器502及存储在存储器504上并可在处理器502上运行的计算机程序,所述处理器502执行所述程序时实现前文所述污染原因分析方法的步骤。
其中,在图4中,总线架构(用总线500来代表),总线500可以包括任意数量的互联的总线和桥,总线500将包括由处理器502代表的一个或多个处理器和存储器504代表的存储器的各种电路链接在一起。总线500还可以将诸如***设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起,这些都是本领域所公知的,因此,本文不再对其进行进一步描述。总线接口505在总线500和接收器501和发送器503之间提供接口。接收器501和发送器503可以是同一个元件,即收发机,提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。处理器502负责管理总线500和通常的处理,而存储器504可以被用于存储处理器502在执行操作时所使用的数据。
本发明实施例还提供了一种可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现前文所述污染原因分析方法的步骤。
在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟***或者其它设备固有相关。各种通用***也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述,构造这类***所要求的结构是显而易见的。此外,本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白,可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容,并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。
在此处所提供的说明书中,说明了大量具体细节。然而,能够理解,本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中,并未详细示出公知的方法、结构和技术,以便不模糊对本说明书的理解。
类似地,应当理解,为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个,在上面对本发明的示例性实施例的描述中,本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而,并不应将该公开的方法解释成反映如下意图:即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说,如下面的权利要求书所反映的那样,发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此,遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式,其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。
本领域那些技术人员可以理解,可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件,以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外,可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述,本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。
此外,本领域的技术人员能够理解,尽管在此的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征,但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如,在下面的权利要求书中,所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
本发明的各个部件实施例可以以硬件实现,或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现,或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解,可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本发明实施例的装置中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如,计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上,或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到,或者在载体信号上提供,或者以任何其他形式提供。
Claims (10)
1.一种污染原因分析方法,其特征在于,包括:
当监测点满足污染条件,判断所述监测点的污染监控数据是否与参考点的污染监控数据匹配;其中,所述参考点是在以所述监测点为中心的预设范围内;
若匹配,则获得所述参考点的污染监控数据对应的污染原因信息;
根据所述参考点的污染原因信息,获得所述监测点的污染原因信息。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获得所述参考点的污染监控数据对应的污染原因信息,包括:
获得所述参考点的污染物的时间序列数据,所述时间序列数据包括多个时间节点检测得到的多个污染监控数据;所述污染监控数据与时间节点一一对应;
根据所述时间序列数据,推测所述参考点的污染原因信息。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述参考点的污染原因信息,获得所述监测点的污染原因信息,包括:
若所述参考点的污染原因信息仅包括第一影响点影响原因信息,确定所述监测点的污染原因信息包括参考点影响原因信息,或第二影响点影响原因信息;其中,所述第一影响点影响原因信息表示所述参考点的污染监控数据受到影响点的污染监控数据的影响;所述参考点影响原因信息表示所述监测点的污染监控数据受到所述参考点的污染监控数据的影响;所述第二影响点影响原因信息表示所述监测点的污染监控数据受到影响点的污染监控数据的影响;
若所述参考点的污染原因信息包括第一施工污染原因信息和所述影响点影响原因信息,确定所述监测点的污染原因信息包括第二施工污染原因信息、所述参考点影响原因信息或所述第二影响点影响原因信息;其中,所述第一施工污染原因信息表示所述参考点的污染监控数据与所述参考点的哪些施工环节有关;所述第二施工污染原因信息表示所述监测点的污染监控数据与所述监测点的哪些施工环节有关;所述第一施工污染原因信息与所述第二施工污染原因信息之间匹配;
若所述参考点的污染原因信息仅包括第一施工污染原因信息,确定所述监测点的污染原因信息包括所述第二施工污染原因信息和所述参考点影响原因信息。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,判断所述参考点的污染监控数据是否与监测点的污染监控数据匹配,包括:
获得所述参考点在污染方向的污染贡献数据,所述污染贡献数据表征所述参考点的污染监控数据对所述污染方向的污染监控数据的贡献量,所述污染方向为所述参考点指向所述监测点的方向;
获得所述监测点在所述污染方向的污染受影响数据,所述污染受影响数据表征所述监测点的污染监控数据受到来自于所述污染方向的污染监控数据的影响的大小;
当所述污染贡献数据大于或者等于所述污染受影响数据,确定所述参考点的污染监控数据与所述监测点的污染监控数据匹配。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述判断所述监测点的污染监控数据是否与参考点的污染监控数据匹配之前,所述方法还包括:
判断所述监测点是否满足污染条件。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述判断所述监测点是否满足污染条件,包括:
获得所述监测点的污染监控数据和多个所述参考点的污染监控数据;
若所述监测点的污染监控数据小于所述参考点的污染监控数据,确定所述监测点不满足污染条件;
否则,确定所述监测点满足污染条件。
7.一种污染原因分析装置,其特征在于,包括:
判断模块,用于当监测点满足污染条件,判断所述监测点的污染监控数据是否与参考点的污染监控数据匹配;其中,所述参考点是在以所述监测点为中心的预设范围内;
获得模块,用于若匹配,则获得所述参考点的污染监控数据对应的污染原因信息;根据所述参考点的污染原因信息,获得所述监测点的污染原因信息。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述获得模块还用于:
获得所述参考点的污染物的时间序列数据,所述时间序列数据包括多个时间节点检测得到的多个污染监控数据;所述污染监控数据与时间节点一一对应;
根据所述时间序列数据,预测所述参考点的污染原因信息。
9.一种可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现权利要求1-6任一项所述方法的步骤。
10.一种电子设备,其特征在于,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-6任一项所述方法的步骤。
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113295589A (zh) * | 2021-07-28 | 2021-08-24 | 西安多普多信息科技有限公司 | 一种扬尘监测方法、装置和*** |
CN117687369A (zh) * | 2023-12-13 | 2024-03-12 | 中建-大成建筑有限责任公司 | 基于多源数据的降尘喷雾节能控制方法及*** |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105278492A (zh) * | 2014-06-26 | 2016-01-27 | 广东柯内特环境科技有限公司 | 一种区域排污的智能监控***和方法 |
CN106383205A (zh) * | 2016-10-13 | 2017-02-08 | 北京伟瑞迪科技有限公司 | VOCs区域在线监测及预警*** |
WO2018027517A1 (zh) * | 2016-08-09 | 2018-02-15 | 曹鸿鹏 | 一种在线监测水源污染的方法及*** |
CN108416521A (zh) * | 2018-03-06 | 2018-08-17 | 深圳市卡普瑞环境科技有限公司 | 一种信息来源确定的方法以及信息来源确定装置 |
US20190113445A1 (en) * | 2017-10-16 | 2019-04-18 | Weimin Zhang | Air pollution monitoring system and air pollution monitoring method |
-
2019
- 2019-11-26 CN CN201911173633.1A patent/CN111047160B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105278492A (zh) * | 2014-06-26 | 2016-01-27 | 广东柯内特环境科技有限公司 | 一种区域排污的智能监控***和方法 |
WO2018027517A1 (zh) * | 2016-08-09 | 2018-02-15 | 曹鸿鹏 | 一种在线监测水源污染的方法及*** |
CN106383205A (zh) * | 2016-10-13 | 2017-02-08 | 北京伟瑞迪科技有限公司 | VOCs区域在线监测及预警*** |
US20190113445A1 (en) * | 2017-10-16 | 2019-04-18 | Weimin Zhang | Air pollution monitoring system and air pollution monitoring method |
CN108416521A (zh) * | 2018-03-06 | 2018-08-17 | 深圳市卡普瑞环境科技有限公司 | 一种信息来源确定的方法以及信息来源确定装置 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
JIAN-BIN WU ET AL.: ""Development of an on-line source-tagged model for sulfate, nitrate and ammonium A modeling study for highly polluted periods in Shanghai,China"" * |
李欣怡等: ""曹妃甸工业区空气污染来源及其对周边地区污染贡献的数值模拟研究"" * |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113295589A (zh) * | 2021-07-28 | 2021-08-24 | 西安多普多信息科技有限公司 | 一种扬尘监测方法、装置和*** |
CN113295589B (zh) * | 2021-07-28 | 2021-11-02 | 西安多普多信息科技有限公司 | 一种扬尘监测方法、装置和*** |
CN117687369A (zh) * | 2023-12-13 | 2024-03-12 | 中建-大成建筑有限责任公司 | 基于多源数据的降尘喷雾节能控制方法及*** |
CN117687369B (zh) * | 2023-12-13 | 2024-05-28 | 中建-大成建筑有限责任公司 | 基于多源数据的降尘喷雾节能控制方法及*** |
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