[发明专利]一种基于卫星多通道的PM2.5浓度值分布情况获取方法及系统

说明书

本发明提供了一种基于卫星多通道的PM2.5浓度值分布情况获取方法及系统，包括：确定PM2.5浓度值分布情况待测地点，获取待测地点的历史卫星通道数据集和历史实际观测数据集；根据卫星通道数据集和实际检测数据集建立反演计算模型；获取当前实际检测数据，根据反演计算模型得到地面PM2.5浓度值分布情况以为应对雾霾提供数据支持。本发明通过卫星的多通道历史数据与历史观测数据，利用BP神经网络建立反演模型，并通过实际观测数据，运用反演模型计算地面的PM2.5浓度值。本发明的方法对于PM2.5浓度值的计算不存在盲区，计算得到的结果准确，为开展电网应对雾霾提供了坚实的数据基础。

技术领域

本发明属于输配电技术领域，具体公开了一种基于卫星多通道的PM2.5浓度值分布情况获取方法及系统。

背景技术

随着我国化石燃料消费逐年递增，污染排放量也在增大，在冬季，当静稳天气出现时，导致雾霾频频发生，影响人们的身体健康，同时也对社会生产产生影响。

PM2.5作为颗粒物是雾霾的主要成分，是雾霾监测的重点，传统的监测方式主要是采用地面站点进行监测，但由于站点分布稀疏，难以覆盖整个区域，往往导致监测“盲区”。由于卫星具有覆盖范围广、连续性好，因此卫星应用于雾霾监测不断发展。但传统卫星监测往往使用辐散传输方程等方法，计算复杂，且受到薄云等干扰，导致监测偏差。

随着大数据机器学习技术发展，能够较好的从历史数据库中提取有效的通道信息，建立卫星PM2.5计算模型，开展卫星反演PM2.5计算。

发明内容

本发明的目的在提供一种基于卫星多通道的PM2.5浓度值分布情况获取方法及系统，以解决现有技术中存在测量盲区以及测量偏差的技术缺陷。

为实现上述目的，本发明首先提供了一种基于卫星多通道的PM2.5浓度值分布情况获取方法，包括以下步骤：

确定PM2.5浓度值分布情况待测地点，获取待测地点的历史卫星通道数据集和历史实际观测数据集；

根据卫星通道数据集和实际检测数据集建立反演计算模型；

获取当前实际检测数据，根据反演计算模型得到地面PM2.5浓度值分布情况以为应对雾霾提供数据支持。

优选地，建立反演计算模型前需要对数据进行有效性筛选，有效性筛选的具体方式为：

将数据集中缺失的数据删除，从而获取对于某一时刻数据均齐全的数据集，其中，数据集包括历史卫星通道数据集和历史实际观测数据集。

优选地，数据集的数据长度为3年。

优选地，在有效性筛选后，建立反演计算模型前，还需要计算卫星每一个通道中的PM2.5敏感值，计算PM2.5敏感值的具体方式为：

将PM2.5浓度值进行等级划分；

计算每个等级对应时间上通道t的PM2.5浓度值在每一个等级的平均值，并且绘制变化折线图；

计算折线图每一段折线的斜率，并取绝对值后求和，作为通道t的敏感值。

优选地，通道为36个。

优选地，等级包括5个，PM2.5浓度值为0-30时为优；PM2.5浓度值为30-60时为良；PM2.5浓度值为60-100时为轻度污染；PM2.5浓度值为100-150时为中度污染；PM2.5浓度值为150以上时为重度污染。

优选地，在计算PM2.5敏感值后，建立反演计算模型前，还需要对卫星的每一个通道进行敏感度筛选，敏感度筛选的具体方式为：

将所有通道按照敏感值进行排序；

以PM2.5敏感值最大的通道作为基础，将PM2.5敏感值小于基准通道PM2.5敏感值90％的通道数据集删除；