CN114329245A - 一种空气污染的溯源方法、装置、服务器及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种空气污染的溯源方法、装置、服务器及存储介质。该方法包括：若监测到空气污染事件，则根据空气污染事件的事件位置，确定待查监测站点；对所述待查监测站点的空气质量监测数据进行分析，并根据分析结果筛选异常监测站点；根据气象数据和所述异常监测站点的站点位置，确定待查污染源。本发明实施例通过将气象数据与筛选出的异常监测站点位置结合，提高了空气污染的溯源准确度及溯源效率，为执法人员治理空气污染提供精准数据支持，进而提高空气污染的治理效率。

Description

一种空气污染的溯源方法、装置、服务器及存储介质

技术领域

本发明实施例涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种空气污染的溯源方法、装置、服务器及存储介质。

背景技术

近年来，由于社会经济的快速发展，环境及大气污染问题也日益严重，全国各地屡遭雾霾侵袭，严重时整个城市雾霾缭绕，车辆、楼宇难见踪影，引发了社会对空气质量和环境污染的强烈关注。

为有效推进环境监管工作的落实，环保局不断强化工作措施，积极推进网格化空气质量监管体系建设。监管体系具有完整的监测、溯源、管理、执法的闭环管理流程，尤其是污染物溯源环节，可以帮助执法人员及时准确的对污染源进行治理。现有的污染物溯源方法大多是基于相关模型算法对采集到的污染物监测数据进行计算，从而对污染物源进行预测。

上述模型算法需要使用大量的监测数据才能实现对污染物的准确预测，时效性较差。尤其是当地区内监测站点数量较少时，则不能满足现有技术方法的数据需求，使得对污染物溯源的预测结果准确度不高，亟需改进。

发明内容

本发明提供一种空气污染的溯源方法、装置、服务器及存储介质，以加快空气污染的溯源效率并提高溯源准确性。

第一方面，本发明实施例提供了一种空气污染的溯源方法，所述方法包括：

若监测到空气污染事件，则根据空气污染事件的事件位置，确定待查监测站点；

对所述待查监测站点的空气质量监测数据进行分析，并根据分析结果筛选异常监测站点；

根据气象数据和所述异常监测站点的站点位置，确定待查污染源。

第二方面，本发明实施例还提供了一种空气污染的溯源装置，所述装置包括：

待查站点确定模块，用于若监测到空气污染事件，则根据空气污染事件的事件位置，确定待查监测站点；

异常站点筛选模块，用于对所述待查监测站点的空气质量监测数据进行分析，并根据分析结果筛选异常监测站点；

待查污染源确定模块，用于根据气象数据和所述异常监测站点的站点位置，确定待查污染源。

第三方面，本发明实施例还提供了一种服务器，该服务器包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本发明任意实施例所述的空气污染的溯源方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明任意实施例所述的空气污染的溯源方法。

本发明实施例提供的一种空气污染的溯源方法、装置、服务器及存储介质，若监测到空气污染事件，则根据空气污染事件的事件位置，确定待查监测站点；对所述待查监测站点的空气质量监测数据进行分析，并根据分析结果筛选异常监测站点；根据气象数据和所述异常监测站点的站点位置，确定待查污染源。通过将气象数据与筛选出的异常监测站点位置结合，提高了空气污染的溯源准确度及溯源效率，为执法人员治理空气污染提供精准数据支持，进而提高空气污染的治理效率，为空气污染的溯源提供了一种新思路。

附图说明

图1为本发明实施例一提供的一种空气污染的溯源方法流程图；

图2是本发明实施例二提供的一种空气污染的溯源方法流程图；

图3是本发明实施例三提供的一种空气污染的溯源方法流程图；

图4是本发明实施例四提供的一种空气污染的溯源装置结构框图；

图5是本发明实施例五提供的一种服务器的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。

实施例一

图1为本发明实施例一提供的一种空气污染的溯源方法的流程图，本实施例可适用于采用网格化的监测站点监测空气质量的情况，该方法可以由本发明实施例提供的空气污染的溯源装置来执行，该装置可以采用软件和/或硬件的方式实现，并可集成在服务器上。

具体的，如图1所示，本发明实施例提供的空气污染的溯源方法，可以包括如下步骤：

S110、若监测到空气污染事件，则根据空气污染事件的事件位置，确定待查监测站点。

其中，空气污染事件中至少包括：空气污染事件发生时的事件位置及时间。空气污染事件可以人工生成，也可以自动生成。示例性的，市民A近期出现呼吸道问题，经检测发现所在社区的存在空气污染情况，于是将上述问题反映到环境监管部门，环境监管部门根据市民A反映的问题生成空气污染事件。

为了有效推进环境监管工作的落实，环保部门将城市以区县、街道、乡镇、社区(村)为单位，分级划定大气污染防治管理网格，大范围、高密度的布点，形成网格化空气质量监管体系。经网格化后，每个网格内至少存在一个监测站点，用于采集所处网格范围内的空气质量，生成空气质量监测数据，并通过网络上传至生态环境大数据平台，供环保部门查阅及调用。

可选的，监测站点可以根据预设采集时间，采集实时监测到的控制质量监测数据。其中，预设采集时间可以是任意时刻。示例性的，预设采集时间可以是一天中的9:00等时刻点，当然也可以是每分钟。

本实施例中，可选的，生态环境大数据平台可以通过无线或有线的传输方式，实时或定时获取监测站点采集的空气质量监测数据。其中，实时获取监测站点采集的空气质量监测数据可以是根据监测站点的预设采集时间，获取监测站点采集的空气质量监测数据。其中，预设采集时间可以是任意时刻，即实时接收或提取监测站点采集到的空气质量监测数据，并存储空气质量监测数据以便后续进行处理。定时获取监测站点采集的空气质量监测数据可以是根据预设时间，获取监测站点存储的与预设时间对应的空气质量监测数据。其中，预设时间可以是某月、某天、几天和一天中的某段时间，当然，也可以是某个时刻，此处对预设时间不作限定。

在一个可选的实施方式中，为了提高空气污染事件的生成效率，并生成空气污染事件时可以包括：获取生态环境大数据平台中各监测站点的空气质量监测数据；若空气质量监测数据中污染物浓度超过第一阈值，则生成空气污染事件。优选的，该空气污染事件的时间位置可以取空气质量监测数据中污染物浓度超过第一阈值的监测站点。

其中，空气污染物包括但不限于一氧化碳、氮氧化物、臭氧、碳氢化合物、硫氧化物、颗粒物质、汞及其化合物等。由于不同地区计入大气污染指数的污染物项目不尽相同，本实施例中，可以结合本地的实际情况，确定需要判断浓度的污染物。

第一阈值是预设的第一浓度阈值，可以是固定的浓度阈值，也可以是根据空气质量监测数据确定的浓度阈值。示例性的，将空气质量监测数据中的预设百分位上的数值作为浓度阈值。

若监测到空气污染事件，则触发对空气污染的溯源。由于空气的流动性强，空气污染事件的时间位置周围的空气质量也可能存在异常，只是污染等级不高，不足以生成空气污染事件。考虑到空气的流动性，本实施例中，为了保证溯源的准确性，可以适当扩大待查范围，根据空气污染事件的事件位置，确定待查监测站点。其中，空气污染事件的事件位置与待查监测站点的距离在预设待查距离内；待查监测站点为需要进一步排查的监测站点。

S120、对待查监测站点的空气质量监测数据进行分析，并根据分析结果筛选异常监测站点。

其中，异常监测站点为待查监测站点中空气污染等级较高的部分监测站点。

获取待查监测站点的空气质量监测数据，进行数据分析，确定待查监测站点的空气质量监测数据中的污染物浓度。可选的，若污染物浓度高于预设的第二阈值，则确定对应的待查监测站点为异常监测站点。优选的，第二阈值不高于第一阈值。

S130、根据气象数据和异常监测站点的站点位置，确定待查污染源。

其中，气象数据包括当前时刻的风速和风向，可以由监测站点采集，本实施例对具体的采集周期不作限定。考虑到气象随着时间实时变化，为了保证采集的气象数据的准确性，监测站点可以实时采集所处位置的气象数据；考虑到气象数据的突变性不强，为了提升采集效率，监测站点还可以定时采集所处位置的气象数据。

风速，是指空气相对于异常监测站点的运动速率，常用单位是m/s。风速越大，空气流动越快，污染物在空气中的流动速度越快，相同时间内空气中的污染物扩散得越远。

风向，是指风吹来的方向，用角度表示风向，是把圆周分成360度，北风(N)是0度(即360度)，东风(E)是90度，南风(S)是180度，西风(W)是270度，其余的风向都可以由此计算出来。一般可以用8个方位表示，也可以用16个方位表示。以8个方位为例，北风是0度(即360度)，东北风是45度，东风是90度，东南风是135度，南风是180度，西南风是225度，西风是270度，西北风是315度；以16个方位为例，北风是0度(即360度)，北东北风是22.5度，东北风是45度，东东北风是67.5度，东风是90度，东东南风是112.5度，东南风是135度，南东南风是157.5度，南风是180度，南西南风是202.5度，西南风是225度，西西南风是247.5度，西风是270度，西西北风是292.5度，西北风是315度，北西北风是337.5度。

本实施例中，气象数据中包括风向和风速，结合异常监测站点的站点位置，根据风向可以确定空气污染物的来源方向和扩散方向；根据风速可以确定空气污染物的扩散速度。根据气象数据和异常监测站点的站点位置，确定待查污染源。

确定待查污染源后，可以生成精确的待查污染源名单，给到环保部门。环保部门，依据待查污染源名单，进行污染源逐一核实检查，具体的，可以在该区域范围内容进行走航车或无人机进行移动监测排查。

本实施例的技术方案，若监测到空气污染事件，则根据空气污染事件的事件位置，确定待查监测站点；对待查监测站点的空气质量监测数据进行分析，并根据分析结果筛选异常监测站点；根据气象数据和异常监测站点的站点位置，确定待查污染源。通过将气象数据与筛选出的异常监测站点位置结合，提高了空气污染的溯源准确度及溯源效率，为执法人员治理空气污染提供精准数据支持，进而提高空气污染的治理效率，为空气污染的溯源提供了一种新思路。

实施例二

图2为本发明实施例二提供的一种空气污染的溯源方法的流程图，该方法在上述实施例的基础上进一步的优化，将“根据气象数据和所述异常监测站点的站点位置，确定待查污染源”优化为“根据异常监测站点的站点位置、当前时刻的风速和风向，确定污染源区域范围及污染物排放时间；判断污染源区域范围内是否存在候选污染源；若是，则从污染源区域范围内的候选污染源中确定待查污染源。”

具体的，如图2所示，该方法包括：

S210、若监测到空气污染事件，则根据空气污染事件的事件位置，确定待查监测站点。

S220、对待查监测站点的空气质量监测数据进行分析，并根据分析结果筛选异常监测站点。

S230、根据异常监测站点的站点位置、当前时刻的风速和风向，确定污染源区域范围及污染物排放时间。

其中，污染源区域位置为污染源的所处的大致区域位置；这里的污染物排放时间，可以是一个时间范围，表示污染源区域范围内可能的污染物排放时间。

由于空气的流动性强，考虑到空气的流动性，本实施例中，为了保证溯源的准确性，可以适当扩大待查范围，根据异常监测站点的站点位置、当前时刻的风速和风向，确定污染源区域范围及污染物排放时间。具体的，根据风向可以确定空气污染物的来源方向，即污染源相对于异常监测站点的站点位置的方向。结合风速，可以确定污染源区域位置及污染物排放时间。

S240、判断污染源区域范围内是否存在候选污染源；若是，则执行S250A；否则，执行S250B。

其中，候选污染源，是可能排放污染物的企业。生态环境大数据平台中预先设置有候选污染源名单，以便从现有的存在污染物排放行为的企业中确定污染源，可以缩小待选名单的范围，进而提高效率。若监测到未知污染源，则更新生态环境大数据平台中的候选污染源名单。其中，未知污染源是不属于候选污染源名单的新污染源。

S250A、从污染源区域范围内的候选污染源中确定待查污染源。

本实施例中，可以从预设的候选污染源名单中确定待查污染源，加上污染源区域范围的限定，可以进一步缩小候选污染源的待查范围，于整个溯源过程而言，有利于提高确定待查污染源的效率。

优选的，为了进一步缩小候选污染源中的待查范围，本实施例中，可以根据环保部门对企业排放的数据监控，缩小待查污染源的名单范围。具体的，可以根据污染源区域范围内候选污染源的实时废气排放数据，确定候选污染源是否存在偷排或超排事件，及候选污染源是否与空气污染事件的污染因素匹配；在候选污染源存在偷排或超排事件，且候选污染源与空气污染事件的污染因素匹配的情况下，将候选污染源确定为待查污染源。

其中，候选污染源的实时废气排放数据，由企业自身采集，并上报至环保部门，以达到环保部门对企业废气排放数据进行监管的目的。可以理解的是，每个候选污染源由于生产的产品差异，产生的污染物也存在差异，本实施例中，可以根据各个候选污染源的实际情况，为其设置关联的污染因素标签。若检测到候选污染源的污染因素标签与空气污染事件的污染因素匹配，则确定候选污染源为待查污染源。

S250B、将污染源区域范围内各企业的实时生产情况与污染物排放时间进行匹配；将匹配成功的企业确定为待查污染源。

若污染源区域范围内不存在候选污染源，则说明可能存在未知污染源。可以理解的是，企业在执行生产任务时，才能产生污染物并将其排放。因此，企业的实时生产情况可以在一定程度上反应是否存在超排或偷排情况。可以获取污染源区域范围内各个企业的实时生产情况，若在污染物排放时间内，该企业没有进行生产，则可以将其从待查名单中排除。

优选的，考虑到企业的实时生产情况可能受人为因素影响，本实施例中，还可以以企业的用电情况作为辅助参考因素，用电情况与实际的生产行为存在关联关系，也可以在一定程度上反应是否存在超排或偷排情况。

本实施例的技术方案，根据异常监测站点的站点位置、当前时刻的风速和风向，确定污染源区域范围及污染物排放时间；判断污染源区域范围内是否存在候选污染源；若是，则从污染源区域范围内的候选污染源中确定待查污染源，进一步缩小候选污染源的待查范围，进而提供较为精确的待查污染源名单给到环保部门进行现场排查确认，于整个溯源过程而言，有利于提高溯源效率。

实施例三

图3为本发明实施例三提供的一种空气污染溯源方法的流程图，该方法在上述实施例的基础上进一步的优化。

具体的，如图3所示，该方法包括：

S310、若监测到空气污染事件，则以空气污染事件的事件位置为中心，以待查距离为半径，确定待查范围。

若监测到空气污染事件，则触发对空气污染的溯源。由于空气的流动性强，空气污染事件的时间位置周围的空气质量也可能存在异常，只是污染等级不高，不足以生成空气污染事件。

考虑到空气的流动性，本实施例中，为了保证溯源的准确性，可以适当扩大待查范围，根据空气污染事件的事件位置，确定待查监测站点。其中，待查监测站点为需要进一步排查的监测站点。具体的，以空气污染事件的事件位置为中心，以待查距离为半径，确定待查范围，再从待查范围内选定待查监测站点。

S320、选择处于待查范围内的监测站点，作为待查监测站点。

S330、确定待查监测站点的空气质量监测数据。

S340、若待查监测站点的空气质量监测数据中污染物浓度超过第二阈值，则确定待查监测站点为异常监测站点。

其中，第二阈值是预设的第二浓度阈值，可以是固定的浓度阈值，也可以是根据空气质量监测数据确定的浓度阈值。示例性的，将空气质量监测数据中的预设百分位上的数值作为浓度阈值。

由于空气的流动性强，空气污染事件的时间位置周围的空气质量也可能存在异常，只是污染等级不高，不足以生成空气污染事件，因此，本实施例中，第二阈值低于第一阈值。

S350、根据气象数据和异常监测站点的站点位置，确定待查污染源。

本实施例的技术方案，扩大了待查范围，可以提高了空气污染的溯源准确度，为执法人员治理空气污染提供精准数据支持。

实施例四

图4是本发明实施例四所提供的一种空气污染的溯源装置的结构示意图，该装置适用于执行本发明实施例提供的空气污染的溯源方法，可以提高空气污染的溯源准确度及溯源效率。如图4所示，该装置包括待查站点确定模块410、异常站点筛选模块420和待查污染源确定模块430。

其中，待查站点确定模块410，用于若监测到空气污染事件，则根据空气污染事件的事件位置，确定待查监测站点；

异常站点筛选模块420，用于对待查监测站点的空气质量监测数据进行分析，并根据分析结果筛选异常监测站点；

待查污染源确定模块430，用于根据气象数据和异常监测站点的站点位置，确定待查污染源。

本实施例的技术方案，若监测到空气污染事件，则根据空气污染事件的事件位置，确定待查监测站点；对待查监测站点的空气质量监测数据进行分析，并根据分析结果筛选异常监测站点；根据气象数据和异常监测站点的站点位置，确定待查污染源。通过将气象数据与筛选出的异常监测站点位置结合，提高了空气污染的溯源准确度及溯源效率，为执法人员治理空气污染提供精准数据支持，进而提高空气污染的治理效率，为空气污染的溯源提供了一种新思路。

优选的，气象数据包括当前时刻的风速和风向；上述待查污染源确定模块430，具体包括：污染源范围确定单元、候选污染源判断单元和待查污染源确定单元。

其中，污染源范围确定单元，用于根据异常监测站点的站点位置、当前时刻的风速和风向，确定污染源区域范围及污染物排放时间；

候选污染源判断单元，用于判断污染源区域范围内是否存在候选污染源；

待查污染源确定单元，用于若污染源区域范围内存在候选污染源，则从污染源区域范围内的候选污染源中确定待查污染源。

优选的，上述待查污染源确定单元，还用于若污染源区域范围内不存在候选污染源，则将污染源区域范围内各企业的实时生产情况与污染物排放时间进行匹配；将匹配成功的企业确定为待查污染源。

优选的，上述待查站点确定模块410，具体包括：待查范围确定单元和待查站点确定单元。

其中，待查范围确定单元，用于以空气污染事件的事件位置为中心，以待查距离为半径，确定待查范围；

待查站点确定单元，用于选择处于待查范围内的监测站点，作为待查监测站点。

优选的，装置还包括：站点数据获取模块，用于获取生态环境大数据平台中各监测站点的空气质量监测数据；污染事件生成单元，用于若空气质量监测数据中污染物浓度超过第一阈值，则生成空气污染事件。

优选的，上述异常站点筛选模块420，具体包括：待查站点数据确定单元和异常站点确定单元。其中，待查站点数据确定单元，用于确定待查监测站点的空气质量监测数据；异常站点确定单元，用于若待查监测站点的空气质量监测数据中污染物浓度超过第二阈值，则确定待查监测站点为异常监测站点；其中，第一阈值高于第二阈值。

本发明实施例所提供的空气污染的溯源装置可执行本发明任意实施例所提供的空气污染的溯源方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

实施例五

图5为本发明实施例五提供的一种服务器的结构示意图。图5示出了适于用来实现本发明实施方式的示例***器12的框图。图5显示的服务器12仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图5所示，服务器12以通用计算设备的形式表现。服务器12的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元16，***存储器28，连接不同***组件(包括***存储器28和处理单元16)的总线18。

总线18表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，***总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(ISA)总线，微通道体系结构(MCA)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(VESA)局域总线以及***组件互连(PCI)总线。

服务器12典型地包括多种计算机***可读介质。这些介质可以是任何能够被服务器12访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。

***存储器28可以包括易失性存储器形式的计算机***可读介质，例如随机存取存储器(RAM)30和/或高速缓存存储器32。服务器12可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机***存储介质。仅作为举例，存储***34可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图5未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图5中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如CD-ROM,DVD-ROM或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线18相连。***存储器28可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。

具有一组(至少一个)程序模块42的程序/实用工具40，可以存储在例如***存储器28中，这样的程序模块42包括但不限于操作***、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块42通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。

服务器12也可以与一个或多个外部设备14(例如键盘、指向设备、显示器24等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该服务器12交互的设备通信，和/或与使得该服务器12能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口22进行。并且，服务器12还可以通过网络适配器20与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器20通过总线18与服务器12的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合服务器12使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID***、磁带驱动器以及数据备份存储***等。

处理单元16通过运行存储在***存储器28中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现本发明实施例所提供的空气污染的溯源方法。

实施例六

本发明实施例六还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本申请任意发明实施例提供的空气污染的溯源方法。

本发明实施例的计算机存储介质，可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的***、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用。

计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。

计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络包括局域网(LAN)或广域网(WAN)连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (10)

1.一种空气污染的溯源方法，其特征在于，所述方法包括：

若监测到空气污染事件，则根据空气污染事件的事件位置，确定待查监测站点；

对所述待查监测站点的空气质量监测数据进行分析，并根据分析结果筛选异常监测站点；

根据气象数据和所述异常监测站点的站点位置，确定待查污染源。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述气象数据包括当前时刻的风速和风向；

所述根据气象数据和所述异常监测站点的站点位置，确定待查污染源，包括：

根据所述异常监测站点的站点位置、当前时刻的风速和风向，确定污染源区域范围及污染物排放时间；

判断所述污染源区域范围内是否存在候选污染源；

若是，则从所述污染源区域范围内的候选污染源中确定待查污染源。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，从所述污染源区域范围内的候选污染源中确定待查污染源，包括：

根据所述污染源区域范围内候选污染源的实时废气排放数据，确定所述候选污染源是否存在偷排或超排事件，及所述候选污染源是否与所述空气污染事件的污染因素匹配；

在所述候选污染源存在偷排或超排事件，且所述候选污染源与所述空气污染事件的污染因素匹配的情况下，将所述候选污染源确定为待查污染源。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，判断所述污染源区域范围内是否存在候选污染源之后，还包括：

若否，则将所述污染源区域范围内各企业的实时生产情况与所述污染物排放时间进行匹配；

将匹配成功的企业确定为待查污染源。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据空气污染事件的事件位置，确定待查监测站点，包括：

以空气污染事件的事件位置为中心，以待查距离为半径，确定待查范围；

选择处于待查范围内的监测站点，作为待查监测站点。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

获取生态环境大数据平台中各监测站点的空气质量监测数据；

若所述空气质量监测数据中污染物浓度超过第一阈值，则生成所述空气污染事件。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，对所述待查监测站点的空气质量监测数据进行分析，并根据分析结果筛选异常监测站点，包括：

确定所述待查监测站点的空气质量监测数据；

若所述待查监测站点的空气质量监测数据中污染物浓度超过第二阈值，则确定所述待查监测站点为异常监测站点；其中，所述第一阈值高于所述第二阈值。

8.一种空气污染的溯源装置，其特征在于，所述装置包括：

待查站点确定模块，用于若监测到空气污染事件，则根据空气污染事件的事件位置，确定待查监测站点；

异常站点筛选模块，用于对所述待查监测站点的空气质量监测数据进行分析，并根据分析结果筛选异常监测站点；

待查污染源确定模块，用于根据气象数据和所述异常监测站点的站点位置，确定待查污染源。

9.一种服务器，其特征在于，所述服务器包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的空气污染的溯源方法。

10.一种计算机可读存储介质，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如权利要求1-7中任一所述的空气污染的溯源方法。

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