[发明专利]一种基于有限监测点位的时空数据生成方法及系统

说明书

本发明的一种基于有限监测点位的时空数据生成方法及系统，包括以下步骤：S100、获取尾气遥测数据和车辆基本信息数据；S200、把获取到的数据输入事先构建并训练好的尾气监测数据生成对抗网络模型，生成对应的时空数据。所述对抗网络模型的构建和训练步骤如下：S201、获取尾气遥测数据和车辆基本信息数据，并进行关联影响分析；S202、根据关联影响因素设计尾气排放先验修正模型；S203、根据尾气遥测数据和尾气排放先验修正模型设计尾气监测数据生成对抗网络模型；S204、训练尾气监测数据生成对抗网络模型。本发明可克服由于有限监测点位导致尾气观测数据的数据空间稀疏性及监测数据本身存在空间异质性等问题，实现对城市区域的车辆尾气排放态势进行全局估计。

技术领域

本发明涉及环境监测技术领域，具体涉及一种基于有限监测点位的时空数据生成方法及系统。

背景技术

公安部交通管理局2018年7月16日发布，截至6月底，全国机动车保有量达3.19亿辆，目前，全国58个城市汽车保有量超过百万辆，7个城市达300万辆以上，机动车驾驶人数量达3.96亿人。机动车尾气排放所造成的环境问题引起社会的广泛关注。对城市路网设置尾气遥测站点进行尾气监测，但监测点位有限会导致尾气观测数据的数据空间稀疏性。

对于数据的空间稀疏性问题，通常采用插值方法实现对未知测量点位进行估计，已有的相关工作大多基于地理统计学方法，如反距离加权插值，样条插值，克里格法等。这些模型一般基于地理临近性假设，而没有考虑其他的外部环境因素，与物理世界的真实情况不相符。还有一些方法专注于利用数据间相关性，并利用这些额外数据来提高插值准确率。

由于城市中布设的尾气遥测站点有限，可获取的尾气遥测数据具有空间稀疏性。此外，道路交通网络、交通流信息、城市功能区分布等信息的空间异质性也会影响区域尾气分布，传统的地理空间插值模型未考虑这些因素，对未知点位的估计准确度不高。

发明内容

本发明提出的一种基于有限监测点位的时空数据生成方法及系统，可解决在有限观测点位下的区域尾气分布估计的数据空间稀疏性和异质性问题。

为实现上述目的，本发明采用了以下技术方案：

一种基于有限监测点位的时空数据生成方法，包括：

S100、获取尾气遥测数据和车辆基本信息数据；

S200、把获取到的数据输入事先构建并训练好的尾气监测数据生成对抗网络模型，生成对应的时空数据。

进一步的，其中，所述尾气监测数据生成对抗网络模型的构建和训练步骤如下：

S201、获取尾气遥测数据和车辆基本信息数据，并进行关联影响分析；

S202、根据关联影响因素设计尾气排放先验修正模型；

S203、根据尾气遥测数据和尾气排放先验修正模型设计尾气监测数据生成对抗网络模型；

S204、训练尾气监测数据生成对抗网络模型。

进一步的，所述S201获取尾气遥测数据和车辆基本信息数据具体包括：

S2011、获取检测设备编号，检测时间，车牌号码，车速，车辆加速度，车辆长度，CO、HC、NOx测量值，不透光烟度值，风速，风向，气温，湿度，气压，动态/静态测量，数据有效性，抓拍照片，燃料类型，车辆登记日期，并基于上述属性，通过遥测数据和车检数据匹配查询，分别选取气象环境因素数据以及车辆信息数据；

S2012、选取相关因素变量。

进一步的，所述相关因素变量包括：

车辆行驶工况及车辆基本信息、车辆基准质量、车身长度、车辆行驶速度、车辆加速度、车辆比功率、气象环境因素、环境温度、环境湿度、环境气压。