[发明专利]一种基于低空气污染暴露风险道路路径选择方法

权利要求书

1.一种低空气污染暴露风险的道路路径选择方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：基于待搜索区域范围内各监测站点的空间位置及各空气污染物小时浓度动态监测数据，结合空间化后的交通道路和扬尘地表的空间分布数据、环境因子数据，构建基于最小二乘准则的高时空分辨率多元线性回归制图模型，估算待搜索区域范围内各空气污染物小时浓度趋势面；

步骤2：基于步骤1待搜索区域范围内空气污染物小时浓度趋势面，计算距离监测站点位置最近的交通道路离散点与监测站点各空气污染物小时浓度之间的相关系数，然后根据得到的相关系数确定道路离散最佳间隔；并按照最佳间隔将道路离散为道路段，结合待修复区范围内各空气污染物小时浓度趋势面提取道路段各空气污染物小时暴露浓度，以各空气污染物小时暴露浓度与致死率之间的暴露响应关系计算各空气污染物暴露风险系数，然后利用空气污染物暴露风险系数与交通工具在道路段上的行驶时间，计算各道路段空气污染暴露风险权重，最后通过对各道路段空气污染暴露风险权重累积求和来得到各条道路空气污染暴露风险权重；

步骤3：基于步骤2计算得到的各条道路空气污染暴露风险权重，进行低空气污染暴露风险道路路径的选择；然后根据道路限速数据，计算按照选择的低空气污染暴露风险道路路径行驶，需要花费的时间，并结合低空气污染暴露风险道路路径选择的开始时刻和各监测站点空气污染物小时浓度更新时刻，判断在各监测站点空气污染物小时浓度更新时，人或交通运输工具能否到达终点，以此确定是否需要对路径进行重新选择，从而实现低空气污染暴露风险道路路径实时动态选择；

步骤2中所述的道路离散最佳间隔的确定，包括以下步骤：

步骤1)：由于各监测站点空气污染物浓度按照小时更新，因此，道路路径选择都基于整点时刻；设道路路径的选择时刻为T，获取时刻T对应的整点时刻t；

步骤2)：在t时刻按照固定离散间隔d^t，将待搜索区域范围内各条道路离散为具有相同长度d的多条道路段，并依据各离散后道路段的中点坐标，生成一系列交通道路离散点；

步骤3)：以各监测站点为圆心，将距离监测站点位置最近的交通道路离散点与其进行匹配，并基于待搜索区域范围内t时刻空气污染物小时浓度趋势面，提取这些匹配后交通道路离散点位置t时刻对应的各空气污染物浓度，按照以下公式，计算其相关系数：

$R^t=\frac{\underset{i=1}{\overset{m}{\Σ}}\underset{j=1}{\overset{n}{\Σ}}(Y_i^{j,t}-\stackrel{\‾}{Y_i^t})(C_i^{j,t}-\stackrel{\‾}{C_i^t})}{\sqrt{\underset{i=1}{\overset{m}{\Σ}}\underset{j=1}{\overset{n}{\Σ}}{(Y_i^{j,t}-\stackrel{\‾}{Y_i^t})}^2\underset{i=1}{\overset{m}{\Σ}}\underset{j=1}{\overset{n}{\Σ}}{(C_i^{j,t}-\stackrel{\‾}{C_i^t})}^2}}$

其中，Y_i^j,t表示t时刻监测站点j位置空气污染物类型i的监测浓度，表示t时刻监测站点位置空气污染物类型i的监测浓度的平均值，表示历史t时刻距离监测站点位置最近的交通道路离散点j位置空气污染物类型i的监测浓度，表示t时刻距离监测站点位置最近的交通道路离散点空气污染物类型i的监测浓度的平均值，n表示监测站点个数，监测站点个数与距离监测站点位置最近的交通道路离散点个数一致，m表示监测站点监测的空气污染物种类数，R^t为t时刻相关系数，R^t绝对值越大表示t时刻监测站点各空气污染物浓度和距离监测站点位置最近的交通道路离散点各空气污染物的相关性越强，道路离散后的道路离散点代表性越强，道路离散间隔越佳，取值范围在[-1,1]之间；

步骤4)：在100m-1000m区间范围内，改变道路离散间隔d^t，并重复上述步骤1)-3)，在t时刻计算获得的所有相关系数R^t中，选取最大绝对值所对应的离散间隔作为t时刻道路离散的最佳间隔。