[发明专利]利用不完全信息估计城市移动源污染排放方法及系统

说明书

本发明的一种利用不完全信息估计城市移动源污染排放方法及系统，包括根据路段上获得的数据密集程度，将路段分为2类：由于采集数据稀疏而缺失交通模式信息的信息缺失路段和数据足够密集的信息完全路段；通过上述机动车行驶相关数据对信息完全路段构造连续速度场和推断流量值，并以此通过微观排放因子模型计算相应的交通排放值；利用图卷积单元和门控线性单元分别提取路网的拓扑特征和信息完全路段上机动车排放序列的时序依赖性，从而重构信息缺失路段上的排放序列，填补缺失的排放分布信息。本发明利用较少的城市交通数据挖掘出更多的交通模式和排放分布特点，实现城市路段级的交通污染排放精细化估计任务。

技术领域

本发明涉及环境检测处理技术领域，具体涉及一种利用不完全信息估计城市移动源污染排放方法及系统。

背景技术

当前我国大气环境形势严峻，以细颗粒物为特征污染物的区域性大气环境问题日益突出，其中以机动车为代表的移动污染源对空气质量影响巨大，尤其是在北京、上海等特大型城市和东部人口密集区域，移动源排放对于空气污染占比高达20％至50％以上。尽管我国不断制定相关政策来防治机动车尾气污染，如淘汰不合格车辆，升级油品质量等，但当前移动源污染形势仍然比较严峻。城市交通网络中的污染排放信息可为城市高污染排放区域识别等任务的实现提供理论依托，为后续政府相关部分的管控和决策提供理论依据。

交通排放模型是交通领域中被广泛用来量化机动车排放、计算机动车排放因子的一种主要手段。按照主要应用参数划分的话，排放模型分为基于平均速度的排放模型、基于行驶工况的排放模型。前者主要对特定车型的机动车行驶数据中蕴含的总体行驶特征进行提取出一个具有代表性的机动车平均速度值，并以此计算相应的排放值。因此，模型通常侧重于宏观层面研究，被用于估计或者预测一个特定区域内(通常是区或者城市)在一个特定时间段(通常是一个季度或者一年)的交通总排放量。基于行驶工况的排放模型通常侧重微观层面的研究。该类模型主要根据机动车行驶时获得的瞬态逐秒数据，通过完整的行驶过程分析机动车的排放情况，通常适用于分析单车排放或特定若干条道路排放计算的任务。但是，上述两种方法在城市范围内的精细化排放估计任务上分别存在缺陷，存在较大误差或者数据量无法支撑等挑战。

发明内容

本发明提出的一种利用不完全信息估计城市移动源污染排放方法及系统，可解决现有方法在数据量较少的情况下，估计污染值误差较大的问题。

为实现上述目的，本发明采用了以下技术方案：

一种利用不完全信息估计城市移动源污染排放方法，包括以下步骤，

S10、获取城市交通中机动车行驶相关数据和城市交通网络数据预处理和构造数据空间；

根据路段上获得的数据密集程度，将路段分为2类：由于采集数据稀疏而缺失交通模式信息的信息缺失路段和数据足够密集的信息完全路段；

S20、通过上述机动车行驶相关数据对信息完全路段构造连续速度场和推断流量值，并以此通过微观排放因子模型计算相应的交通排放值；

S30、利用图卷积单元和门控线性单元分别提取路网的拓扑特征和信息完全路段上机动车排放序列的时序依赖性，从而重构信息缺失路段上的排放序列，填补缺失的排放分布信息。

进一步的，所述S10获取城市交通中机动车行驶相关数据和城市交通网络数据预处理和构造数据空间；根据路段上获得的数据密集程度，将路段分为2类：由于采集数据稀疏而缺失交通模式信息的信息缺失路段和数据足够密集的信息完全路段具体包括：

S11：城市路网数据构造成一个有向图给定一个路网，首先将所有的道路岔口的集合作为图中连接路段的边ε，则两条边之间的顶点代表N个路段的合集，每个路段r都有自己属性，包括车道最大速度值r.v_m、车道数r.n和路段长度r.len；邻接矩阵W抽象成顶点之间的邻接相关性，用W表示路段之间的连通性：若路段i,j相连接，则W_i,j＝1，否则W_i,j＝0；