[发明专利]一种大气颗粒物质量浓度数据校正方法

说明书

本发明提供了一种大气颗粒物质量浓度数据校正方法，其是利用参考站点的气象数据及其所测的大气颗粒物质量浓度数据建立在线校正模型，并采用该校正模型对非参考站点所测的大气颗粒物质量浓度数据进行校正。本发明在提高大气颗粒物质量浓度数据的准确度的同时，也提高了监测站点的监测效率。

技术领域

本发明涉及环境监测领域，尤其涉及一种对监测站点监测到的大气颗粒物质量浓度数据进行校正的方法。

背景技术

目前国内外测定大气颗粒物质量浓度的方法主要离线的滤膜称重法，以及在线的β射线法与微振荡天平法等。滤膜称重法是以恒速抽取定量体积的空气，对颗粒物进行粒径筛选后，使空气中选定粒径段的颗粒物被截留于滤膜上，用天平称量采样前后滤膜的重量，根据其差值与采样体积，计算出颗粒物质量浓度。滤膜称重法是目前国际公认的大气颗粒物质量浓度检测基准方法，其缺点是费时、费力、时效性差。β射线法将颗粒物收集到滤膜上，用β射线照射，根据射线穿过滤纸和颗粒物后的衰减量与采样体积算出颗粒物质量浓度；微振荡天平法将颗粒物截留于滤膜后，用微振荡天平称重，根据滤膜增重与采样体积算出颗粒物质量浓度。β射线法与微振荡天平法可实时、自动监测，缺点是生产成本高、设备体积大，不适用于室外流动测量及密集布点。

基于米氏散射理论的光散射颗粒物传感器由于成本低、功耗低、小型化、维护量少等优势，近来受到人们的青睐。但此方法只能测量颗粒的大小，得到颗粒物数浓度，需要经过一定算法计算得到颗粒物质量浓度。颗粒数浓度到质量浓度的换算是一个非常复杂的问题，与颗粒物的形状，密度，成分以及环境的温湿度都有密切的联系。

现有技术还采用单一颗粒物密度经验值计算得到的大气颗粒物质量浓度，其是将光散射颗粒物传感器检测到的单个颗粒物粒径计算得到颗粒物体积，乘以颗粒物密度经验值，得到单个颗粒物质量，根据检测到的颗粒物数量与采样情况，计算得到颗粒物质量浓度，再者，大气颗粒物密度并非固定，受诸多因素影响，不同粒径、不同组分、不同污染状况及气象条件的颗粒物密度均有差异，且大气颗粒物并非颜色均一固定、形状规则的球形，光散射法测得的颗粒物粒径在不同条件准确度可能存在差异。所以不考虑季节、区域、污染状况等因素用准确性较差。

发明内容

(一)要解决的技术问题

鉴于上述问题，本发明提供一种大气颗粒物质量浓度数据校正方法，其是对监测站点监测到的大气颗粒物质量浓度数据进行校正，提高大气颗粒物质量浓度数据的准确度，也提高了监测站点的监测效率。

(二)技术方案

本发明提供一种对监测站点监测到的大气颗粒物质量浓度数据进行校正的方法，包括：

S1，获取监测区域中所有监测站点所监测到的大气颗粒物质量浓度数据，其中，监测站点包括参考站点和非参考站点；

S2，获取所述参考站点的气象数据，利用参考站点的气象数据和所监测到的大气颗粒物质量浓度数据进行模型训练，得到校正模型；

S3，根据校正模型对非参考站点的大气颗粒物质量浓度数据进行校正，得到大气颗粒物标准质量浓度数据。

(三)有益效果

本发明通过建立校正模型，可以直接对监测站点的数据进行校正，在提高大气颗粒物质量浓度数据的准确度的同时，也提高了监测站点的监测效率，另外，校正模型由实时数据计算得到，不存在一个模型无法适应所有情况的问题，大大提高了数据的可靠性。

附图说明

图1是本发明实施例提供的大气颗粒物质量浓度数据校正方法的流程图。

图2是本发明实施例中站点1的光散射数据及气象数据。

图3是本发明实施例中站点2的光散射数据及气象数据。

图4是本发明实施例中站点1的质量浓度数据。