CN119415933A 大气细颗粒物pm2.5影响因子解析方法和装置 （北京大学深圳研究生院）

大气细颗粒物PM2.5影响因子解析方法和装置本发明提供一种大气细颗粒物PM2.5影响因浓度的网格数据和PM2.5的各影响因子的网格数2.5浓度的网格数据和各影响因子的网格影响因子分析模型输出的各影响因子的空间分2获取目标区域在目标时间段内的多源异构数据，所述多源异构对所述多源异构数据进行预处理，得到预设时空分辨率的网格数括PM2.5浓度的网格数据和PM2.5的各影响因子的将所述PM2.5浓度的网格数据和各影响因子的网格数据输入至预先训练的影响因子分述特征提取层输出的所述PM2.5浓度的特征信息和所述各影响因到所述影响分析层输出的所述各影响因子对所述将所述各影响因子对所述PM2.5浓度的影响程度和影响方式输入至所述多尺度地理加权回归模块，得到所述多尺度地理加权回归模块输出的所述各影响因子的空间异质信息，将所述各影响因子的空间异质信息输入至所述聚类模块，得到所述对应地，将所述PM2.5浓度的网格数据和各影响因子的网格数据输入至所述特征提取将所述各影响因子的网格数据输入至所述第二特征提取层，得到所析层，得到所述影响分析层输出的所述各影响因子对所述PM2.5浓度的影响程度和影响方将所述PM2.5浓度的特征信息和所述各影响因子的特征信息输入至所述影响程度分析3将所述PM2.5浓度的特征信息和所述各影响因子的特征信息输入至所述影响方式分析程度分析层包括时间影响程度分析层和空间影响将所述PM2.5浓度的时间特征和所述各影响因子的时间特征输入至所述时间影响程度将所述PM2.5浓度的空间特征和所述各影响因子的空间特征输入至所述空间影响程度方式分析层包括时间影响方式分析层和空间将所述PM2.5浓度的时间特征和所述各影响因子的时间特征输入至所述时间影响方式将所述PM2.5浓度的空间特征和所述各影响因子的空间特征输入至所述空间影响方式根据所述各影响因子的空间异质信息，得到所述目标区域的各网格的各影响因子对4对所述样本多源异构数据进行预处理，得到预设时空分辨率的样本本网格数据包括PM2.5浓度的样本网格数据和PM2.5的各样本影响因子的样本网获取单元，用于获取目标区域在目标时间段的多源异构数据所述网格数据包括PM2.5浓度的网格数据和PM2.5的各影响因子的网的影响因子分析模型，得到所述影响因子分析模型输出的所述各影响因子的空间分布格5理方案。现有技术在解析影响因子对PM2.5的作用的过程中仅考虑单一因素和静态驱动机据包括PM2.5浓度的网格数据和PM2.5的各影将所述PM2.5浓度的网格数据和各影响因子的网格数据输入至预先训练的影响因影响因子分析模型，得到所述影响因子分析模型输出的所述各影响因子的空间分布格局，到所述特征提取层输出的所述PM2.5浓度将所述PM2.5浓度的特征信息和所述各影响因子的特征信息输入至所述影响分析将所述各影响因子对所述PM2.5浓度的影响程度和影响方式输入至所述多尺度地6取层，得到所述特征提取层输出的所述PM2.5浓度的特征信息和所述各影响因子的特征信将所述PM2.5浓度的特征信息和所述各影响因子的特征信息输入至所述影响程度将所述PM2.5浓度的特征信息和所述各影响因子的特征信息输入至所述影响方式将所述PM2.5浓度的时间特征和所述各影响因子的时间特征输入至所述时间影响将所述PM2.5浓度的空间特征和所述各影响因子的空间特征输入至所述空间影响将所述PM2.5浓度的时间特征和所述各影响因子的时间特征输入至所述时间影响将所述PM2.5浓度的空间特征和所述各影响因子的空间特征输入至所述空间影响7以所述PM2.5浓度的样本网格数据和各样本影响因子的样本网格数据为训练样本，8[0016]图1是本发明实施例提供的大气细颗粒物PM2.5影响因子解析方法的流程示意图之图2是本发明实施例提供的大气细颗粒物PM2.5影响因子解析方法的流程示意图之图3是本发明实施例提供的各影响因子对PM2.5浓度在空间维度和时间维度上的影图6是本发明实施例提供的大气细颗粒物PM[0019]图1为本发明实施例提供的大气细颗粒物PM2.5影响因子解析方法的流程示意图之[0025]可以理解的是，通过获取目标区域在目标时间段内的多源异构数据，为后续的9据包括PM2.5浓度的网格数据和PM2.5的各影[0037]步骤130、将PM2.5浓度的网格数据和各影响因子的网格数据输入至预先样本影响因子的样本网格数据，以及各样本影响因子的空间分布格局标签进行训练得到[0040]图2为本发明实施例提供的大气细颗粒物PM2.5影响因子解析方法的流程示意图之对应地，步骤130中将PM2.5浓度的网格数据和各影响因子的网格数据输入至预先步骤133、将各影响因子对PM2.5浓度的影响程度和影响方式输入至多尺度地理加对应地，步骤131中将PM2.5浓度的网格数据和各影响因子的网格数据输入至特征;;[0049]需要说明的是，第二时间信息熵的计算公式与第一时间2.5浓度的特征信息和各影响因子的特征信息输入至影响分析层，得对应地，将PM2.5浓度的特征信息和各影响因子的特征信息输入至影响程度分析到时间影响程度分析层输出的各影响因子对PM2到空间影响程度分析层输出的各影响因子对PM2[0054]图3为本发明实施例提供的各影响因子对PM2.5浓度在空间维度和时间维度上的影PM2.5浓度在空间维度上的影响程度较大，RDLS对PM2.5浓度在空间维度上的影响程度最小；间维度上的影响程度较小。对应地，将PM2.5浓度的特征信息和各影响因子的特征信息输入至影响方式分析到时间影响方式分析层输出的各影响因子对P到空间影响方式分析层输出的各影响因子对P[0057]图4为本发明实施例提供的人口密度与PM2.5浓度的非线性关系示意图。如图4所序列信息熵（PM2.5entropy）呈非线性关系，随着人口密度的时间序列信息熵值（PM2.5;其中，表示第i个格网的PM2.5浓度数据，xij表示第i个格网的第j个影响因子，表示带宽为bw的第j个影响因子的局部回归系数，(u,v)是第i个网格的质心坐;;步骤520、对样本多源异构数据进行预处理，得到预设时空分辨率的样本网格数据，样本网格数据包括PM2.5浓度的样本网格数据和PM2.5的各样本影响因子的样本网格数2.5浓度的样本网格数据和各样本影响因子的样本网格数据为训练将PM2.5浓度的样本网格数据和各样本影响因子的样本网格数据输入至初始特征将PM2.5浓度的样本特征信息和各样本影响因子的样本特征信息输入至初始影响将各样本影响因子对PM2.5浓度的影响程度和影响方式输入至初始多尺度地理加描述的大气细颗粒物PM2.5影响因子解析装置与上文描述的大气细颗粒物PM2.5影响因子解[0066]图6为本发明实施例提供的大气细颗粒物PM2.5影响因子解析装置的结构示意图，解析单元630，用于将PM2.5浓度的网格数据和各影响因子的网格数据输入至预先样本影响因子的样本网格数据，以及各样本影响因子的空间分布格局标签进行训练得到取层输出的PM2.5浓度的特征信息和各影析层输出的各影响因子对PM2.5浓度的影响将各影响因子对PM2.5浓度的影响程度和影响方式输入至多尺度地理加权回归模2.5浓度的网格数据和各影响因子的网格数据输入至特征提取层，得2.5浓度的特征信息和各影响因子的特征信息输入至影响分析层，得对应地，将PM2.5浓度的特征信息和各影响因子的特征信息输入至影响程度分析到时间影响程度分析层输出的各影响因子对PM2到空间影响程度分析层输出的各影响因子对PM2对应地，将PM2.5浓度的特征信息和各影响因子的特征信息输入至影响方式分析到时间影响方式分析层输出的各影响因子对P到空间影响方式分析层输出的各影响因子对P格数据包括PM2.5浓度的样本网格数据和PM2.5的各样本影响因子的样