本發(fā)明涉及環(huán)保檢測(cè)，具體為一種工業(yè)園區(qū)大氣污染的預(yù)測(cè)方法。

背景技術(shù)：

1、在當(dāng)前的工業(yè)園區(qū)大氣污染管理中，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)污染物的濃度分布和擴(kuò)散行為對(duì)于有效的環(huán)境治理和決策至關(guān)重要。然而，現(xiàn)有的大氣污染預(yù)測(cè)方法在應(yīng)對(duì)復(fù)雜的工業(yè)園區(qū)環(huán)境時(shí)，存在一些顯著的不足之處。

2、首先，傳統(tǒng)的污染預(yù)測(cè)方法通常依賴于單一尺度的建模技術(shù)。例如，基于宏觀尺度的污染擴(kuò)散模型雖然能夠模擬污染物在區(qū)域范圍內(nèi)的傳播路徑，但往往難以捕捉單個(gè)污染源的復(fù)雜排放特性，尤其是在時(shí)間序列中存在非線性和長(zhǎng)時(shí)間依賴性的數(shù)據(jù)時(shí)，其預(yù)測(cè)精度顯著下降。另一方面，微觀尺度的模型雖然能夠?qū)我晃廴驹催M(jìn)行詳細(xì)建模，但難以在大范圍內(nèi)準(zhǔn)確預(yù)測(cè)污染物的空間分布。因此，單一尺度模型在實(shí)際應(yīng)用中常常難以兼顧精度和適用性，導(dǎo)致預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際情況存在較大偏差。

3、其次，現(xiàn)有技術(shù)中普遍存在模型適應(yīng)性差的問(wèn)題。由于工業(yè)園區(qū)內(nèi)污染源種類繁多、排放特性復(fù)雜，且氣象條件和地理環(huán)境隨時(shí)間動(dòng)態(tài)變化，傳統(tǒng)模型在面對(duì)這些多變因素時(shí)缺乏足夠的靈活性。單一模型的固定結(jié)構(gòu)使其難以在不同環(huán)境條件下保持高精度，容易在極端氣象條件或復(fù)雜排放情況下失效，導(dǎo)致預(yù)測(cè)結(jié)果不可靠。此外，傳統(tǒng)模型通常無(wú)法實(shí)時(shí)調(diào)整預(yù)測(cè)策略，也缺乏對(duì)模型性能的動(dòng)態(tài)優(yōu)化機(jī)制，這進(jìn)一步限制了其在實(shí)際應(yīng)用中的有效性。

4、最后，現(xiàn)有技術(shù)還存在模型集成和耦合能力不足的問(wèn)題。在復(fù)雜的工業(yè)園區(qū)環(huán)境中，單一模型往往無(wú)法全面反映不同污染源之間的相互影響和協(xié)同作用。雖然部分技術(shù)嘗試通過(guò)簡(jiǎn)單的模型疊加來(lái)提高預(yù)測(cè)精度，但由于缺乏有效的耦合機(jī)制，結(jié)果往往不如預(yù)期。此外，傳統(tǒng)的模型集成方法缺乏對(duì)模型權(quán)重的動(dòng)態(tài)調(diào)整能力，導(dǎo)致集成后的結(jié)果可能偏向某一特定模型，從而影響整體預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和魯棒性。

5、為此，本領(lǐng)域技術(shù)人員提供一種工業(yè)園區(qū)大氣污染的預(yù)測(cè)方法，以解決上述背景技術(shù)中提出的問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了一種工業(yè)園區(qū)大氣污染的預(yù)測(cè)方法，解決了現(xiàn)有技術(shù)中存在單一尺度模型難以兼顧精度和適用性的局限性的問(wèn)題。

2、為實(shí)現(xiàn)以上目的，本發(fā)明通過(guò)以下技術(shù)方案予以實(shí)現(xiàn)：一種工業(yè)園區(qū)大氣污染的預(yù)測(cè)方法，包括以下步驟：

3、s1、收集工業(yè)園區(qū)內(nèi)的氣象數(shù)據(jù)、排放數(shù)據(jù)、歷史空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)及地理信息數(shù)據(jù)；

4、s2、對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、歸一化以及特征提取；

5、s3、基于時(shí)間序列分析方法和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建多層次污染源預(yù)測(cè)模型，識(shí)別并預(yù)測(cè)不同污染源的排放特征；

6、s4、通過(guò)多尺度建模方法，在微觀尺度上對(duì)單一污染源的排放行為進(jìn)行建模，并在宏觀尺度上構(gòu)建區(qū)域污染擴(kuò)散模型；

7、s5、實(shí)施模型的耦合與集成，將微觀尺度模型與宏觀尺度模型進(jìn)行耦合，實(shí)現(xiàn)跨尺度污染預(yù)測(cè)。

8、優(yōu)選的，所述步驟s3中的時(shí)間序列分析使用季節(jié)性arima模型，公式為：

9、

10、其中，為時(shí)間的污染物濃度，，為常數(shù)項(xiàng)，為自回歸系數(shù)，為移動(dòng)平均系數(shù)，為白噪聲誤差項(xiàng)；

11、所述步驟s3中的機(jī)器學(xué)習(xí)算法采用隨機(jī)森林算法，基于特征預(yù)測(cè)污染物濃度的公式為：

12、

13、其中，為第棵決策樹(shù)，為決策樹(shù)的總數(shù)。

14、優(yōu)選的，所述步驟s4中的微觀尺度建模通過(guò)使用長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)，對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，其基本單元計(jì)算公式為：

15、

16、其中，為時(shí)刻的隱藏狀態(tài)，為翰出門，為記憶單元狀態(tài)，表示元素級(jí)乘法。

17、優(yōu)選的，所述步驟s4中的宏觀尺度建模使用高斯擴(kuò)散模型，預(yù)測(cè)污染物在區(qū)域內(nèi)的濃度分布，其公式為：

18、

19、其中，為坐標(biāo)處的污染物濃度，為污染源排放量，和分別為橫向和縱向擴(kuò)散系數(shù)，為風(fēng)速。

20、優(yōu)選的，所述步驟s5中的耦合模型通過(guò)將微觀尺度的長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)輸出與宏觀尺度的高斯擴(kuò)散模型輸入進(jìn)行結(jié)合，預(yù)測(cè)區(qū)域范圍內(nèi)的污染物濃度。

21、優(yōu)選的，所述步驟s2中的數(shù)據(jù)預(yù)處理包括特征提取，特征提取公式為：

22、

23、其中，為時(shí)刻的特征值，為過(guò)去個(gè)時(shí)間點(diǎn)的原始數(shù)據(jù)，為窗口大小。

24、優(yōu)選的，所述步驟s3中的污染源預(yù)測(cè)模型使用多層次的回歸分析，回歸公式為：

25、

26、其中，為預(yù)測(cè)的污染物濃度，為輸入特征，為回歸系數(shù)，為誤差項(xiàng)。

27、優(yōu)選的，所述步驟s4中的宏觀尺度模型還結(jié)合地形地貌數(shù)據(jù)，通過(guò)地形修正因子調(diào)整濃度預(yù)測(cè)值，修正公式為：

28、

29、其中，為修正后的濃度值，為與地形相關(guān)的修正因子。

30、優(yōu)選的，所述步驟s5中的跨尺度污染預(yù)測(cè)模型通過(guò)將各個(gè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行加權(quán)平均來(lái)輸出最終的污染物濃度預(yù)測(cè)值，公式為：

31、

32、其中，為最終預(yù)測(cè)值，為第個(gè)模型的預(yù)測(cè)值，為對(duì)應(yīng)的權(quán)重。

33、一種工業(yè)園區(qū)大氣污染的預(yù)測(cè)系統(tǒng)，用于一種工業(yè)園區(qū)大氣污染的預(yù)測(cè)方法，包括：

34、數(shù)據(jù)采集模塊，用于從工業(yè)園區(qū)內(nèi)的氣象站、排放監(jiān)測(cè)設(shè)備、歷史數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、地理信息系統(tǒng)中收集實(shí)時(shí)和歷史氣象條件、污染物排放量、空氣質(zhì)量以及地理特征數(shù)據(jù)；

35、數(shù)據(jù)處理與特征提取模塊，用于對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括清洗、歸一化等步驟，并從中提取出關(guān)鍵特征；

36、模型訓(xùn)練與預(yù)測(cè)模塊用于構(gòu)建和訓(xùn)練污染物濃度預(yù)測(cè)模型；

37、模型耦合與集成模塊，用于將微觀尺度和宏觀尺度的模型進(jìn)行耦合，實(shí)現(xiàn)從單個(gè)污染源到整個(gè)工業(yè)園區(qū)的跨尺度污染預(yù)測(cè)；

38、實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)與動(dòng)態(tài)調(diào)整模塊，用于根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整和更新；

39、可視化與預(yù)警模塊，用于將預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行可視化展示，并生成污染預(yù)警信息；

40、管理與決策支持模塊，用于為工業(yè)園區(qū)管理者提供污染源管理和決策支持服務(wù)。

41、本發(fā)明提供了一種工業(yè)園區(qū)大氣污染的預(yù)測(cè)方法。具備以下有益效果：

42、1、本發(fā)明通過(guò)結(jié)合微觀尺度的長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型和宏觀尺度的高斯擴(kuò)散模型，能夠同時(shí)捕捉單一污染源的復(fù)雜排放行為和污染物在區(qū)域范圍內(nèi)的擴(kuò)散路徑，相比于傳統(tǒng)單一尺度的預(yù)測(cè)模型，本方法顯著提高了污染物濃度預(yù)測(cè)的精度，尤其在處理具有非線性、長(zhǎng)時(shí)間依賴性的數(shù)據(jù)時(shí)，效果更加明顯。

43、2、本發(fā)明采用了跨尺度的耦合與集成方法，通過(guò)加權(quán)平均不同模型的預(yù)測(cè)結(jié)果，使得系統(tǒng)能夠靈活應(yīng)對(duì)不同污染源和環(huán)境條件下的復(fù)雜情況，與現(xiàn)有技術(shù)中單一模型容易在特定條件下失效的問(wèn)題不同，本方法能夠動(dòng)態(tài)調(diào)整各個(gè)模型的權(quán)重，確保在多變的環(huán)境中依然能夠提供可靠的預(yù)測(cè)結(jié)果。

技術(shù)特征：

1.一種工業(yè)園區(qū)大氣污染的預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種工業(yè)園區(qū)大氣污染的預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述步驟s3中的時(shí)間序列分析使用季節(jié)性arima模型，公式為：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種工業(yè)園區(qū)大氣污染的預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述步驟s4中的微觀尺度建模通過(guò)使用長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)，對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，其基本單元計(jì)算公式為：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種工業(yè)園區(qū)大氣污染的預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述步驟s4中的宏觀尺度建模使用高斯擴(kuò)散模型，預(yù)測(cè)污染物在區(qū)域內(nèi)的濃度分布，其公式為：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種工業(yè)園區(qū)大氣污染的預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述步驟s5中的耦合模型通過(guò)將微觀尺度的長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)輸出與宏觀尺度的高斯擴(kuò)散模型輸入進(jìn)行結(jié)合，預(yù)測(cè)區(qū)域范圍內(nèi)的污染物濃度。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種工業(yè)園區(qū)大氣污染的預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述步驟s2中的數(shù)據(jù)預(yù)處理包括特征提取，特征提取公式為：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種工業(yè)園區(qū)大氣污染的預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述步驟s3中的污染源預(yù)測(cè)模型使用多層次的回歸分析，回歸公式為：

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種工業(yè)園區(qū)大氣污染的預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述步驟s4中的宏觀尺度模型還結(jié)合地形地貌數(shù)據(jù)，通過(guò)地形修正因子調(diào)整濃度預(yù)測(cè)值，修正公式為：

9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種工業(yè)園區(qū)大氣污染的預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述步驟s5中的跨尺度污染預(yù)測(cè)模型通過(guò)將各個(gè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行加?權(quán)平均來(lái)輸出最終的污染物濃度預(yù)測(cè)值，公式為：

10.一種工業(yè)園區(qū)大氣污染的預(yù)測(cè)系統(tǒng)，用于權(quán)利要求1-9任一項(xiàng)所述的一種工業(yè)園區(qū)大氣污染的預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及環(huán)保檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種工業(yè)園區(qū)大氣污染的預(yù)測(cè)方法，包括以下步驟：S1、收集工業(yè)園區(qū)內(nèi)的氣象數(shù)據(jù)、排放數(shù)據(jù)、歷史空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)及地理信息數(shù)據(jù)；S2、對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、歸一化以及特征提??；S3、基于時(shí)間序列分析方法和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建多層次污染源預(yù)測(cè)模型，識(shí)別并預(yù)測(cè)不同污染源的排放特征；S4、通過(guò)多尺度建模方法，在微觀尺度上對(duì)單一污染源的排放行為進(jìn)行建模；S5、實(shí)施模型的耦合與集成，實(shí)現(xiàn)跨尺度污染預(yù)測(cè)。通過(guò)結(jié)合微觀尺度的長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型和宏觀尺度的高斯擴(kuò)散模型，能夠同時(shí)捕捉單一污染源的復(fù)雜排放行為和污染物在區(qū)域范圍內(nèi)的擴(kuò)散路徑。

技術(shù)研發(fā)人員：冉玲,孫洋,張磊,李瑞,袁昌海,錢聰光,晏強(qiáng)俊,杜燦海,徐興速,楊樹(shù)剛
受保護(hù)的技術(shù)使用者：云南方源科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19