基于移动监测的大气污染物浓度分布实时监测方法研究

摘要

为了获取更加精准的空气质量数据,提出一种基于移动监测的大气污染物浓度分布实时监测方法。将不同站点的历史监测数据设定为时空图形序列,获取各个移动监测站点观测值之间的空间相关性,采用频率分布法和阈值技术提取大气污染物浓度分布特征。利用改进的神经网络对大气污染物浓度分布特征分类处理,引入高斯扩散模型展开污染源强反算,最终实现大气污染物浓度分布实时监测。实验结果表明,所提方法可以实时精准监测大气污染物浓度分布情况,实际应用效果好。