本发明实施例涉及空气质量预测技术领域，尤其涉及一种污染源的确定方法、装置、设备及存储介质。
背景技术：
近年来，人类活动已经成为影响我国大气质量的首要因素，而交通活动造成的污染物排放已成为城市大气污染的重要来源之一。道路源方面机动车排放污染量大,而且随之的空气防控发展存在滞后不足。如果排放控制不足，治理不到位，严重威胁人们居住的环境和身心健康。受限于现有微型站不足我们只能在交通要道旁监测当前污染度以及颗粒物数据，但由于道路交通实时动态变化的特殊性，导致数据采集不准确，并且无法追踪溯源到责任人，如果想要纠察具体道路污染源还需要人为辅助验证，对于与人力、物力、财力都是极大的损耗。同样，复杂的道路污染源构成也使得我们在精准定位污染源过程中难上加难，仅能依靠阶段性污染数据累计来判断，由于技术手段不足对其治理也只停留在关注污染产生后的“只测不管”阶段。因此，有必要研究交通道路上的人类活动和大气污染的关系，评估道路污染源的排放情况，实现精准挖掘污染源，解决环境决策最后一公里的问题。
技术实现要素：
本发明实施例提供一种污染源的确定方法、装置、设备及存储介质，以实现对污染源的定位追踪。
第一方面，本发明实施例提供了一种污染源的确定方法，包括：
对目标区域进行网格划分，获得多个网格区域；
获取各个网格区域的静态污染指数、各个网格区域与设定监控站点的位置关系以及所述设定监控站点监测的空气质量数据；
根据所述静态污染指数、所述位置关系及所述空气质量数据确定各个网格
区域的影响指数；
根据所述影响指数和所述静态污染指数确定动态污染指数；
根据所述动态污染指数确定污染源。
进一步地，获取各个网格区域的静态污染指数，包括：
获取各个网格区域的信息点poi数据；
根据所述poi数据确定各个网格区域的静态污染指数。
进一步地，根据所述静态污染指数、所述位置关系及所述空气质量数据确定各个网格区域的影响指数，包括：
基于第一设定机器学习算法对所述静态污染指数、所述位置关系及所述空气质量数据进行拟合，获得各个网格区域的影响指数。
进一步地，根据所述影响指数和所述静态污染指数确定动态污染指数，包括：
基于第二设定机器学习算法对所述影响指数和所述静态污染指数进行拟合，获得动态污染指数。
进一步地，根据所述动态污染指数确定污染源，包括：
对所述动态污染指数进行排序，提取排序靠前设定数量的网格区域，作为目标网格区域；
在所述目标网格区域中确定污染源。
进一步地，在所述目标网格区域中确定污染源，包括：
根据所述目标网格区域中的poi数据确定污染源。
第二方面，本发明实施例还提供了一种污染源的确定装置，包括：
网格区域获取模块，用于对目标区域进行网格划分，获得多个网格区域；
数据获取模块，用于获取各个网格区域的静态污染指数、各个网格区域与设定监控站点的位置关系以及所述设定监控站点监测的空气质量数据；
影响指数确定模块，用于根据所述静态污染指数、所述位置关系及所述空气质量数据确定各个网格区域的影响指数；
动态污染指数确定模块，用于根据所述影响指数和所述静态污染指数确定动态污染指数；
污染源确定模块，用于根据所述动态污染指数确定污染源。
进一步地，数据获取模块，还用于：
获取各个网格区域的信息点poi数据；
根据所述poi数据确定各个网格区域的静态污染指数。
第三方面，本发明实施例还提供了一种计算机设备，所述设备包括：包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如本发明实施例所述的污染源的确定方法。
第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理装置执行时实现如本发明实施例所述的污染源的确定方法。
本发明实施例公开了一种污染源的确定方法、装置、设备及存储介质。首先对目标区域进行网格划分，获得多个网格区域；然后获取各个网格区域的静态污染指数、各个网格区域与设定监控站点的位置关系以及设定监控站点监测的空气质量数据；再然后根据静态污染指数、位置关系及空气质量数据确定各个网格区域的影响指数；再然后根据影响指数和静态污染指数确定动态污染指数；最后根据动态污染指数确定污染源。本公开实施例提供的污染源的确定方法，对目标区域进行网格划分，根据各网格区域的动态污染指数来确定污染源，可以实现对道路污染源的追踪，提高确定污染源的准确性。
附图说明
图1是本发明实施例一中的一种污染源的确定方法的流程图；
图2是本发明实施例二中的一种污染源的确定装置的结构示意图；
图3是本发明实施例三中的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
实施例一
图1为本发明实施例一提供的一种污染源的确定方法的流程图，本实施例可适用于确定道路污染源的情况，该方法可以由污染源的确定装置来执行，该装置可由硬件和/或软件组成，并一般可集成在具有污染源的确定功能的设备中，该设备可以是服务器或服务器集群等电子设备。如图1所示，该方法具体包括如下步骤：
步骤110，对目标区域进行网格划分，获得多个网格区域。
其中，目标区域可以是城市或者县区等。对目标区域进行网格划分的方式可以是将目标区域划分为多个设定大小的网格。每个网格的大小可以预设设置，如可以是1km*1km或者0.5km*0.5km。
步骤120，获取各个网格区域的静态污染指数、各个网格区域与设定监控站点的位置关系以及设定监控站点监测的空气质量数据。
其中，静态污染指数可以信息点(pointofinformation，poi)数据确定。本实施例中，poi数据可以包括各网格区域在设定时间段内经过的车辆型号、车辆使用时长以及网格区域内包含建筑物信息等。poi数据可以从地图app对的数据库中获取。网格区域与设定监控站点的位置关系可以包括网格区域的中心与设定监控站点间的距离以及网格区域相对于设定监控站点的方位。空气质量数据可以包括二氧化硫(so2)、二氧化氮(no2)、可吸入颗粒物(ip)等信息。
具体的，获取各个网格区域的静态污染指数的方式可以是：获取各个网格区域的信息点poi数据；根据poi数据确定各个网格区域的静态污染指数。
其中，poi数据包括各网格区域在设定时间段内经过的车辆型号、车辆使用时长以及网格区域内包含建筑物信息，可以根据这些数据确定网格区域在设定时间段内的静态污染指数。本实施例中，可以基于ai机器学习算法对poi数据进行拟合，获得各个网格区域的静态污染指数。
步骤130，根据静态污染指数、位置关系及空气质量数据确定各个网格区域的影响指数。
其中，影响指数可以理解为网格区域对空气质量的影响指数。具体的，根据静态污染指数、位置关系及空气质量数据确定各个网格区域的影响指数的方式可以是：基于第一设定机器学习算法对静态污染指数、位置关系及空气质量数据进行拟合，获得各个网格区域的影响指数。
其中，第一设定机器学习算法可以是基于大量的样本训练获得的。
步骤140，根据影响指数和静态污染指数确定动态污染指数。
具体的，根据影响指数和静态污染指数确定动态污染指数的方式可以是：基于第二设定机器学习算法对影响指数和静态污染指数进行拟合，获得动态污染指数。
其中，第二设定机器学习算法可以是基于大量的样本训练获得的。
步骤150，根据动态污染指数确定污染源。
具体的，根据动态污染指数确定污染源的方式可以是：对动态污染指数进行排序，提取排序靠前设定数量的网格区域，作为目标网格区域；在目标网格区域中确定污染源。
其中，对动态污染指数按照从大到小的顺序排序。具体的，在目标网格区域中确定污染源的方式可以是：根据目标网格区域中的poi数据确定污染源。
其中，根据目标网格区域中的poi数据确定污染源可以快速定位属地和道路污染源，且快速定位污染源的位置及类型，提前发现重大环境隐患或者事件线索，及时掌握环境污染舆情动态。
本实施例的技术方案，首先对目标区域进行网格划分，获得多个网格区域；然后获取各个网格区域的静态污染指数、各个网格区域与设定监控站点的位置关系以及设定监控站点监测的空气质量数据；再然后根据静态污染指数、位置关系及空气质量数据确定各个网格区域的影响指数；再然后根据影响指数和静态污染指数确定动态污染指数；最后根据动态污染指数确定污染源。本公开实施例提供的污染源的确定方法，对目标区域进行网格划分，根据各网格区域的动态污染指数来确定污染源，可以实现对道路污染源的追踪，提高确定污染源的准确性。
实施例二
图2是本发明实施例二提供的一种污染源的确定装置的结构示意图。如图2所示，该装置包括：
网格区域获取模块210，用于对目标区域进行网格划分，获得多个网格区域；
数据获取模块220，用于获取各个网格区域的静态污染指数、各个网格区域与设定监控站点的位置关系以及设定监控站点监测的空气质量数据；
影响指数确定模块230，用于根据静态污染指数、位置关系及空气质量数据确定各个网格区域的影响指数；
动态污染指数确定模块240，用于根据影响指数和静态污染指数确定动态污染指数；
污染源确定模块250，用于根据动态污染指数确定污染源。
可选的，数据获取模块220，还用于：
获取各个网格区域的信息点poi数据；
根据poi数据确定各个网格区域的静态污染指数。
可选的，影响指数确定模块230，还用于：
基于第一设定机器学习算法对静态污染指数、位置关系及空气质量数据进行拟合，获得各个网格区域的影响指数。
可选的，动态污染指数确定模块240，还用于：
基于第二设定机器学习算法对影响指数和静态污染指数进行拟合，获得动态污染指数。
可选的，污染源确定模块250，还用于：
对动态污染指数进行排序，提取排序靠前设定数量的网格区域，作为目标网格区域；
在目标网格区域中确定污染源。
可选的，污染源确定模块250，还用于：
根据目标网格区域中的poi数据确定污染源。
上述装置可执行本发明前述所有实施例所提供的方法，具备执行上述方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明前述所有实施例所提供的方法。
实施例三
图3为本发明实施例三提供的一种计算机设备的结构示意图。图3示出了适于用来实现本发明实施方式的计算机设备312的框图。图3显示的计算机设备312仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。设备312是典型的污染源的确定功能的计算设备。
如图3所示，计算机设备312以通用计算设备的形式表现。计算机设备312的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器316，存储装置328，连接不同系统组件(包括存储装置328和处理器316)的总线318。
总线318表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(industrystandardarchitecture，isa)总线，微通道体系结构(microchannelarchitecture，mca)总线，增强型isa总线、视频电子标准协会(videoelectronicsstandardsassociation，vesa)局域总线以及外围组件互连(peripheralcomponentinterconnect，pci)总线。
计算机设备312典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被计算机设备312访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。
存储装置328可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)330和/或高速缓存存储器332。计算机设备312可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统334可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图3未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图3中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如只读光盘(compactdisc-readonlymemory，cd-rom)、数字视盘(digitalvideodisc-readonlymemory，dvd-rom)或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线318相连。存储装置328可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。
具有一组(至少一个)程序模块326的程序336，可以存储在例如存储装置328中，这样的程序模块326包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块326通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。
计算机设备312也可以与一个或多个外部设备314(例如键盘、指向设备、摄像头、显示器324等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该计算机设备312交互的设备通信，和/或与使得该计算机设备312能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(i/o)接口322进行。并且，计算机设备312还可以通过网络适配器320与一个或者多个网络(例如局域网(localareanetwork，lan)，广域网wideareanetwork，wan)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器320通过总线318与计算机设备312的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合计算机设备312使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、磁盘阵列(redundantarraysofindependentdisks，raid)系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
处理器316通过运行存储在存储装置328中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现本发明上述实施例所提供的污染源的确定方法。
实施例四
本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该程序被处理装置执行时实现如本发明实施例中的注视点的映射方法。本发明上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、rf(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。
在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如http(hypertexttransferprotocol，超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如，通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“lan”)，广域网(“wan”)，网际网(例如，互联网)以及端对端网络(例如，adhoc端对端网络)，以及任何当前已知或未来研发的网络。
上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。
上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：对目标区域进行网格划分，获得多个网格区域；获取各个网格区域的静态污染指数、各个网格区域与设定监控站点的位置关系以及所述设定监控站点监测的空气质量数据；根据所述静态污染指数、所述位置关系及所述空气质量数据确定各个网格区域的影响指数；根据所述影响指数和所述静态污染指数确定动态污染指数；根据所述动态污染指数确定污染源。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括但不限于面向对象的程序设计语言—诸如java、smalltalk、c ，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(lan)或广域网(wan)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本公开实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。
本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、片上系统(soc)、复杂可编程逻辑设备(cpld)等等。
在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
1.一种污染源的确定方法，其特征在于，包括：
对目标区域进行网格划分，获得多个网格区域；
获取各个网格区域的静态污染指数、各个网格区域与设定监控站点的位置关系以及所述设定监控站点监测的空气质量数据；
根据所述静态污染指数、所述位置关系及所述空气质量数据确定各个网格区域的影响指数；
根据所述影响指数和所述静态污染指数确定动态污染指数；
根据所述动态污染指数确定污染源。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取各个网格区域的静态污染指数，包括：
获取各个网格区域的信息点poi数据；
根据所述poi数据确定各个网格区域的静态污染指数。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述静态污染指数、所述位置关系及所述空气质量数据确定各个网格区域的影响指数，包括：
基于第一设定机器学习算法对所述静态污染指数、所述位置关系及所述空气质量数据进行拟合，获得各个网格区域的影响指数。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述影响指数和所述静态污染指数确定动态污染指数，包括：
基于第二设定机器学习算法对所述影响指数和所述静态污染指数进行拟合，获得动态污染指数。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述动态污染指数确定污染源，包括：
对所述动态污染指数进行排序，提取排序靠前设定数量的网格区域，作为目标网格区域；
在所述目标网格区域中确定污染源。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在所述目标网格区域中确定污染源，包括：
根据所述目标网格区域中的poi数据确定污染源。
7.一种污染源的确定装置，其特征在于，包括：
网格区域获取模块，用于对目标区域进行网格划分，获得多个网格区域；
数据获取模块，用于获取各个网格区域的静态污染指数、各个网格区域与设定监控站点的位置关系以及所述设定监控站点监测的空气质量数据；
影响指数确定模块，用于根据所述静态污染指数、所述位置关系及所述空气质量数据确定各个网格区域的影响指数；
动态污染指数确定模块，用于根据所述影响指数和所述静态污染指数确定动态污染指数；
污染源确定模块，用于根据所述动态污染指数确定污染源。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，数据获取模块，还用于：
获取各个网格区域的信息点poi数据；
根据所述poi数据确定各个网格区域的静态污染指数。
9.一种计算机设备，其特征在于，所述设备包括：包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-6任一所述的污染源的确定方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理装置执行时实现如权利要求1-6中任一所述的污染源的确定方法。
技术总结