CN119510682A 一种基于大数据的区域重污染判别预报系统及方法 （河南省平顶山生态环境监测中心）

一种基于大数据的区域重污染判别预报系本发明公开了一种基于大数据的区域重污所述污染扩散路径模拟模块利用扩散路径模拟本发明通过设计有污染扩散路径模拟模块和智2所述污染扩散路径模拟模块提供扩散路径模拟算法、污染源所述污染源溯源功能即基于污染扩散模型及污染浓度的反向推算算法所述三维扩散图生成功能即基于GIS技术生成三维污染扩散图，显示污染物在空间中所述污染扩散路径模块生成的扩散图和污染范围数据通过数据接口传递到智能预警深度学习判别模型采用卷积神经网络和长短期记忆网络模型组合，污染等级输出机制将深度学习判别模型输出的污染判别自适应判别调优机制依据预测结果与实际数据的误差动态调整深度学习判别模型参重污染判别模块输出的判别结果通过数据接口传递到智能预警与防护建议模块用于述特征提取模块通过数据接口从自适应权重分配模块获得加权数据中提取的污染物浓度、高维特征映射功能即采用机器学习算法将污染特征映射到特征提取模块将高纬度特征数据通过数据接口发送至重污染判别模块和污染扩散路3动态权重分配算法即通过基于历史数据的权重优化机制权重优化反馈机制即将污染事件后的实时反馈数据传递给权重优化机制，述事件驱动动态监控模块基于智能预警与防护建议模块的预警信号自动触发事件驱动机事件触发条件设置针对交通高峰、工业排放和天气恶化条件设置事件实时动态监控即一旦触发事件驱动机制，系统对特定区模型自动校正功能即基于监控数据动态调整重污染判别模型和污染扩散路径模拟模事件驱动动态监控模块的实时监控数据通过数据接口传递至多尺度气象预测优化模述多尺度气象预测优化模块基于事件驱动动态监控模块提供的实时监控数据和多级气象多尺度气象预测优化模块提供多尺度气象数据融合多尺度气象数据融合即融合局地、区域和国家污染趋势图生成功能即生成多时间段污染扩散趋势图，多尺度气象预测优化模块的污染趋势数据通过数据接口传递给智能预警与防护建议49.一种基于大数据的区域重污染判别预报方法，适用于权利要求1_8任意一项所述的S3、将特征矩阵输入重污染判别模块，通过卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络10.根据权利要求9所述的一种基于大数据的区域重污染判别预报方法，其特征在于：S41、结合多尺度气象数据融合与优化模块，系统对污染扩散趋势进行短期和长期预5[0004]1、专利文件CN107292417B公开了一种基于重污染序列案例库的区域重污染判别利实现了首次结合天气分型和气象要素判别方程对未来可能发生的重污染过程进行判别；6[0015]所述三维扩散图生成功能即基于GIS技术生成三维污染扩散图，显示污染物在空[0016]所述污染扩散路径模块生成的扩散图和污染范围数据通过数据接口传递到智能[0021]自适应判别调优机制依据预测结果与实际数据的误差动态调整深度学习判别模[0022]重污染判别模块输出的判别结果通过数据接口传递到智能预警与防护建议模块7[0027]特征提取模块将高纬度特征数据通过数据接口发送至重污染判别模块和污染扩[0032]自适应权重分配模块向特征提取模块和重污染判别模块[0036]事件触发条件设置针对交通高峰、工业排放和天气恶化[0037]实时动态监控即一旦触发事件驱动机制，系统对特定区[0038]模型自动校正功能即基于监控数据动态调整重污染判别模型和污染扩散路径模[0039]事件驱动动态监控模块的实时监控数据通过数据接口传递至多尺度气象预测优8[0045]多尺度气象预测优化模块的污染趋势数据通过数据接口传递给智能预警与防护判别调节功能，解决了传统污染监测系统无法实时响应突发变化导致数据更新之后的问9[0068]所述三维扩散图生成功能即基于GIS技术生成三维污染扩散图，显示污染物在空[0069]所述污染扩散路径模块生成的扩散图和污染范围数据通过数据接口传递到智能[0070]所述智能预警与防护建议模块用于基于重污染判别模块和污染扩散路径模拟模日扩散模型和气象数据进行扩散路径的初步计算，此时模块获取了区域的实时气象数据，[0079]自适应判别调优机制依据预测结果与实际数据的误差动态调整深度学习判别模[0080]重污染判别模块输出的判别结果通过数据接口传递到智能预警与防护建议模块[0081]所述特征提取模块通过数据接口从自适应权重分配模块获得加权数据中提取的[0085]特征提取模块将高纬度特征数据通过数据接口发送至重污染判别模块和污染扩[0094]自适应权重分配模块向特征提取模块和重污染判别模块根据历史污染事件中各数据源对污染判别的影响质量数据的权重可能从40％提升到60气象数据从30％调整至25交通数据提升至10而卫星遥感数据降至5更新后的权重实时应用于数据融合流程中；[0101]所述事件驱动动态监控模块基于智能预警与防护建议模块的预警信号自动触发[0103]事件触发条件设置针对交通高峰、工业排放和天气恶化[0104]实时动态监控即一旦触发事件驱动机制，系统对特定区[0105]模型自动校正功能即基于监控数据动态调整重污染判别模型和污染扩散路径模[0106]事件驱动动态监控模块的实时监控数据通过数据接口传递至多尺度气象预测优[0114]多尺度气象预测优化模块的污染趋势数据通过数据接口传递给智能预警与防护[0115]进一步，多尺度气象预测优化模块通过多源数据采集模块获得个尺度的气象数从全球气象模型或气象数据库GFS中获取的长时间气象预深度神经网络或卷积神经网络(CNN)对周边50_500公里范围的气象条件进行预测，预测未[0117]模块根据不同尺度模型的预测结果生成多个时间段的气象预测数