[发明专利]一种大气污染物动态预警方法

说明书

本发明提供了一种大气污染物动态预警方法，包括以下步骤：(A1)监测仪器获得大气污染物的连续监测数据Ysubgt;m/subgt;；Ysubgt;m/subgt;＝Ysubgt;b/subgt;+Ysubgt;p/subgt;+a，Ysubgt;b/subgt;是背景值，Ysubgt;p/subgt;是受污染影响的增加值，a是观测误差；(A2)根据所述连续监测数据得出背景值的估计值根据所述估计值拟合出各污染物的背景曲线；(A3)利用局部线性回归算法对背景曲线进行预测，从而给出背景浓度的预测值C；(A4)根据所述背景浓度的预测值C设置动态阈值；若实际监测数据高于该动态阈值，表明存在污染。本发明具有预警准确等优点。

技术领域

本发明涉及大气监测，特别涉及一种大气污染物动态预警方法。

背景技术

很多城市和工业区均建立大气自动监测站并设立阈值来对环境污染做出预警。而大气污染物质浓度通常会因为季节变化、产业结构调整等发生发生整体的幅度变化，对于大气污染物的连续在线监测中，通常使用固定数值作为预警线，这可能会出现低污染事件无法识别，背景浓度高时无法识别出单次污染事件等情况，如图1所示；不同污染物质由于毒理性不同，产生污染和危害的浓度存在较大差异，目前较多因子尚无相关技术标准给出浓度限值；相关标准中对VOCs等有毒有害气体的限值大多根据对身体造成影响的浓度设定，对于评估环境污染程度不适用。

发明内容

为解决上述现有技术方案中的不足，本发明提供了一种一种大气污染物动态预警方法。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种大气污染物动态预警方法，所述大气污染物动态预警方法包括以下步骤：

(A1)监测仪器获得大气污染物的连续监测数据Y_m；

Y_m＝Y_b+Y_p+a，Y_b是背景值，Y_p是受污染影响的增加值，a是观测误差；

(A2)根据所述连续监测数据得出背景值的估计值

t₀、t_i是时间点，σ是标准差，k₁是系数，h是时间长度；

根据所述估计值拟合出各污染物的背景曲线；

(A3)利用局部线性回归算法对背景曲线进行预测，从而给出背景浓度的预测值C；

(A4)根据所述背景浓度的预测值C设置动态阈值；

若实际监测数据高于该动态阈值，表明存在污染。

与现有技术相比，本发明具有的有益效果为：

本技术结合近似回归算法，在长时段的数据拟合中引入多个权重因子W、K，考虑异常值等监测数据的权重变化，提取出气体的背景变化曲线，并预测背景浓度在短时间内的走势，同时给出背景值的合理波动区间，高于合理变化区间(动态阈值)外的数值被认为是受到污染排放影响，触发预警，从而实现了：

不管在长期高浓度或低浓度时段，均能有效提取出污染时段的监测数值；

每种气体由于来源和性质等不同，其背景值存在较大差异，使用动态阈值能对每种气体都适用一套专属阈值，实现了精准预警。

附图说明

参照附图，本发明的公开内容将变得更易理解。本领域技术人员容易理解的是：这些附图仅仅用于举例说明本发明的技术方案，而并非意在对本发明的保护范围构成限制。图中：

图1是根据现有技术中阈值和未识别污染事件的示意图；