[发明专利]一种针对大气细颗粒来源的实时监测方法

说明书

技术领域

本发明涉及信息处理方法，尤其涉及一种针对大气细颗粒来源的实时监测方法。

背景技术

大气细颗粒是一种悬浮在气体中的固体和液体共同作用形成的多相分散体系，其对人体健康、区域空气质量以及全球气候都有着非常大的影响。目前，大气细颗粒的污染已经成为我国迫切需要解决的重大问题之一，因此，为了能够对大气细颗粒物的污染实施有效的控制，则需要对其进行来源监测。

对于传统大气细颗粒的来源监测方法，其通常会采用化学质量平衡法CMB或正交矩阵因子分析法PMF来实现大气细颗粒的来源监测，然而，这些传统的监测方法却存在诸多的缺陷，例如：1、处理步骤复杂，需要非常长的处理时间，实时性很差；2、涉及过多的人为操作，从而导致引入的人为误差较多，使监测的准确性低下。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明的目的是提供一种易实现、简单、实时性和准确性高的大气细颗粒来源的实时监测方法。

本发明所采用的技术方案是：一种针对大气细颗粒来源的实时监测方法，该方法包括：

B、通过采用单颗粒气溶胶质谱仪对大气中的细颗粒进行检测，从而获得所述细颗粒的特征谱图；

C、对获得的特征谱图进行特征向量的归一化处理，从而得到与该特征谱图相对应的归一化特征向量；

D、将步骤C得到的归一化特征向量与来源特征谱图数据库中预存的每一个特征向量进行相乘后，根据相乘的结果对所述的细颗粒进行来源分类，从而实现大气细颗粒来源的监测。

进一步，所述的步骤B之前还设有步骤A，所述的步骤A为：建立来源特征谱图数据库。

进一步，所述的步骤C包括：

C1、对获得的特征谱图进行离散化处理后转化为向量，其中，所述向量中的每一个元素代表了该特征谱图中每一个质荷比离子峰的峰面积；

C2、将步骤C1得到的向量中的每一个元素与该向量的欧几里得范数进行相除，从而得到与该特征谱图相对应的归一化特征向量。

进一步，所述归一化特征向量的表示公式为：

其中，V_i，n表示第i个特征谱图中第n个归一化特征向量值，A_i，n表示第i个特征谱图中第n个质荷比离子峰的峰面积值。

进一步，所述的步骤D包括：

D1、将步骤C得到的归一化特征向量与来源特征谱图数据库中预存的每一个特征向量逐一进行点乘运算后，获得多个点积值；

D2、判断多个点积值是否均小于设定的门槛值，若是，则将该细颗粒判定为其它类别，反之，则将该细颗粒判定为与最大点积值相对应的类别，从而实现大气细颗粒来源的监测。

进一步，所述细颗粒的特征谱包含正负离子谱图。

本发明的有益效果是：通过采用本发明的方法，工作人员能够实时在线地对大气细颗粒的来源进行监测，操作便利，而且本发明的方法步骤简单、易于实现，因此实时性高。还有，由于本发明的监测方法无需涉及过多的人为操作，因此能够大大减少人为所带来的误差，从而提高监测的准确性。

附图说明

下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步说明：

图1是本发明一种针对大气细颗粒来源的实时监测方法的步骤流程图。

具体实施方式

如图1所示，一种针对大气细颗粒来源的实时监测方法，该方法包括：

B、通过采用单颗粒气溶胶质谱仪对大气中的细颗粒进行检测，从而获得所述细颗粒的特征谱图；

C、对获得的特征谱图进行特征向量的归一化处理，从而得到与该特征谱图相对应的归一化特征向量；

D、将步骤C得到的归一化特征向量与来源特征谱图数据库中预存的每一个特征向量进行相乘后，根据相乘的结果对所述的细颗粒进行来源分类，从而实现大气细颗粒来源的监测；

其中，对于所述来源特征谱图数据库中预存的特征向量，一个预存的特征向量代表一种细颗粒的来源类别，而一种细颗粒的来源类别可以对应多个不同预存的特征向量。

进一步作为优选的实施方式，所述的步骤B之前还设有步骤A，所述的步骤A为：建立来源特征谱图数据库。

进一步作为优选的实施方式，所述的步骤C包括：

C1、对获得的特征谱图进行离散化处理后转化为向量，其中，所述向量中的每一个元素代表了该特征谱图中每一个质荷比离子峰的峰面积；

C2、将步骤C1得到的向量中的每一个元素与该向量的欧几里得范数进行相除，从而得到与该特征谱图相对应的归一化特征向量。