具体实施方式

下面结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

实施例一

如图1所示，本申请提供一种网格化空气质量评估数据的生成方法，该方法包括如下步骤：

步骤S1，对选定空气质量评估区域进行网格化处理。

步骤S1包括如下子步骤：

步骤S110，初步对选定空气质量评估区域进行网格划分，选定空气质量评估区域的经度方向网格数为s，纬度方向网格数为l。

步骤S120，获取选定空气质量评估区域内空气质量监测站和气象站的数量。

步骤S130，根据获取的空气质量监测站和气象站的数量，以及预先设定的网格内同类站点的最大数量，对选定空气质量评估区域进行网格扩充。

作为本发明的一个实施例，网格化处理的方法为：确定每个空气质量监测站和气象站的对应的网格，当处于同一个网格的同种站点类型多于l个时，则增加网格数，直到该网格的同类型站点个数为l，停止增加网格数。

作为本发明的另一个实施例，网格化处理的方法为：计算选定空气质量评估区域网格中站点数量的平均值，该平均值等于站点数量除以网格数量；将平均值作为单个网格的对应类型站点的最多数量，当单个网格中站点的数量多于平均值；则增加网格数，当网格中站点的数量小于或等于平均值，则停止增加网格数。

定义包括空气质量监测站的网格数为ga，包括气象站的网格数为gq，其中ga≤m，gq≤n；m为空气质量监测站个数；n为气象站个数；网格G_f的中心定义为C_f；f＝1,......,s*l。

步骤S2，采集选定空气质量评估区域各个网格内的空气质量监测指标数据和气象数据。

选定空气质量评估区域预设有空气质量监测站和气象站。

空气质量监测站用于获取空气质量监测指标数据；气象站用于获取气象数据。气象数据包括u-wind(经度方向的风)、v_wind(维度方向的风)、湿度、气压等。

步骤S3，根据采集的空气质量监测指标数据，计算第一空气质量浓度。

第一空气质量浓度为无气象数据约束下的空气质量浓度。

具体的，利用现有的克里金插值法，对空气质量监测指标数据(空气质量监测指标的浓度)进行插值，得到未考虑气象数据约束下的空气质量浓度。

步骤S4，根据气象数据，计算邻域网格对中心网格的影响度转移卷积矩阵。

如图2所示，步骤S4包括如下子步骤：

步骤S410，根据气象数据，获取气象数据集。

具体的，网格的气象数据集的获取方法为：

其中，b＝1,...,s*l； (1)

其中，G_b表示编号为b的网格的气象数据集；gq表示包括气象站的网格总数；s表示选定空气质量评估区域的经度方向网格数，l表示选定空气质量评估区域的纬度方向网格数；G_i表示第i个包括气象站的网格的气象数据。

其中，

其中，为参数；d_bj表示编号为b的网格和第j个包括气象站的网格的中心经纬度之间的地表距离；d_bi表示编号为b的网格和第i个包括气象站的网格的中心经纬度之间的地表距离；gq表示包括气象站的网格总数。

步骤S420，根据气象数据集，计算每一个网格的邻域网格影响度。

步骤S420包括如下子步骤：

步骤S421，对每一个初始网格区域中网格进行网格扩充。

具体的，在选定网格的四周分别加上q层网格，则扩充后的网格数为(s+2*q)*(l+2*q)，其中，新增网格的空气质量数据集和气象数据集的指标数据均为0。

步骤S422，获取初始网格区域中网格的邻域网格集合，及其邻域网格的气象数据集。

定义对于气象场中的网格G_f而言，影响该网格G_f空气质量的网格邻域半径为R(例如R＝1时，也就是与网格相邻的8个网格影响该网格的空气质量)，在网格邻域中的除中心网格外的网格集合定义为邻域网格，用Z表示，对于网格G_f，获得其邻域网格集合为Z_f。

步骤S423，根据邻域网格Z_f的气象数据集，计算邻域网格Z_f对中心网格G_f的影响度。

具体的，对于在邻域网格中的网格Z_g；g＝1,...,t；t＝(2q+1)²-1。如果该网格为新增网格，则定义其对中心网格的影响度为0，否则，计算邻域网格对网格G_f的影响度y_gf。

具体的，邻域网格对中心网格G_f的影响度y_gf的计算公式为：

其中，y_gf表示邻域网格Z_g对中心网格G_f的影响度；S_gf表示网格Z_g到中心网格G_f的传输概率函数；λ0和λk均为影响参数；ak为网格Z_g的第k个其他气象数据(例如：湿度，气压等计算S_gf未包含或未使用的气象数据)，V表示网格Z_g的其他气象数据的总个数；k为参数。

其中，传输概率函数S_gf的计算方法如下：

其中，u表示网格Z_g经度方向的风分量；v表示网格Z_g维度方向的风分量；ld表示网格Z_g和网格G_f两个网格中心经纬度之间的地表距离；c表示网格Z_g中心与网格G_f中心连线向量与网格Z_g风向的夹角；exp()为指数函数；tan表示函数。

如图3所示，影响参数λ0和λk的获取方法为：

步骤T1，获取已知的所有包括空气监测站点的网格的空气质量值。

步骤T2，根据邻域网格对网格的影响度，建立多个空气质量值计算方程。

定义所有包括空气监测站点的网格为I_w，w＝1,...,ga。

空气质量值计算方程为：

其中，P_I_w表示网格I_w的空气质量值；T表示网格I_w的邻域网格的总个数；P_Zk表示网格I_w的第k个邻域网格的空气质量监测指标数据；y_kw表示网格I_w的第k个邻域网格对网格I_w的影响度；y_jw表示网格I_w的第j个邻域网格对网格I_w的影响度；*表示乘法。

其中，y_kw的计算公式如下：

y_jw与y_kw的计算公式相同，y_jw按照计算公式(6)计算。

将网格I_w的第k个邻域网格到网格I_w的传输概率函数S_kw、邻域网格计算S_kw未包含的其他气象数据ak代入公式(6)中，获得y_kw的方程；同理，获取y_jw的方程；将获得的y_kw方程和y_jw方程代入公式(5)中，获得空气质量值P_I_w方程。

步骤T3，通过对空气质量值计算方程进行多元线性拟合，获得使得根据空气质量值计算方程计算得到的空气质量值与已知的真实空气质量值误差最小的影响参数集合。

求解空气质量值P_I_w方程的未知数λ0和λk，获得使得根据空气质量值计算方程计算得到的空气质量值与已知的真实空气质量值误差最小时的影响参数λ0和λk。影响参数λ0和λk用于计算邻域网格对中心网格的影响度。

步骤S430，对邻域网格影响度进行归一化处理，获得邻域网格的影响度转移卷积矩阵。

具体的，邻域网格的影响度转移卷积矩阵的计算方法为：

其中，表示邻域网格的影响度转移卷积矩阵；y_if表示第i个邻域网格对中心网格G_f的影响度；t表示网格G_f的邻域网格的总个数。

步骤S5，根据第一空气质量浓度和邻域网格的影响度转移卷积矩阵，计算所有网格的第二空气质量浓度。

具体的，判断网格内是否包括空气质量监测站点，若网格内包括空气质量监测站点，则网格的第二空气质量浓度的计算方法为：

其中，表示网格G_f的第二空气质量浓度；O_f表示网格G_f的第一空气质量浓度。

对于一开始就有空气质量监测站点的网格，空气质量浓度为不变的，即利用克里金插值方法对空气质量监测指标数据插值后的网格空气质量浓度。

若网格内不包括空气质量监测站点，则网格的第二空气质量浓度的计算方法为：

其中，表示网格G_f的第二空气质量浓度；表示网格G_f的第i个邻域网格的影响度转移卷积矩阵；O_i表示网格G_f的第i个邻域网格的第一空气质量浓度；t表示网格G_f的邻域网格的总数量。

步骤S6，根据所有网格的第二空气质量浓度，生成网格化空气质量评估数据。

具体的，对应于每个网格生成对应的第二空气质量浓度，形成网格化空气质量评估数据。

实施例二

如图4所示，本申请提供一种网格化空气质量评估数据的生成系统100，该系统包括：

网格划分模块10，用于对选定空气质量评估区域进行网格化处理；

空气质量监测站20，用于采集选定空气质量评估区域各个网格内的空气质量监测指标数据；

气象站30，用于采集选定空气质量评估区域各个网格内的气象数据；

数据处理器40，用于根据采集的空气质量监测指标数据，计算第一空气质量浓度；

数据处理器40，还用于根据气象数据，计算邻域网格对中心网格的影响度转移卷积矩阵；

数据处理器40，还用于根据第一空气质量浓度和邻域网格的影响度转移卷积矩阵，计算所有网格的第二空气质量浓度；

网格化数据生成模块50，用于根据所有网格的第二空气质量浓度，生成网格化空气质量评估数据。

本申请实现的有益效果如下：

(1)本申请实现了基于气象条件约束下的空气质量网格化精准数值的快速生成，提高了空气质量评估数据的生成效率。

(2)本申请结合多种影响空气质量的气象条件，不再限制于风速和风向，还可考虑湿度、气压等多种气象条件，气象因子的数量只限制于网格中包括空气质量监测站点的个数，提高空气质量评估数据的生成准确度。

(3)本申请生成空气质量网格化数据，首先考虑了气象条件对空气污染物传输的影响，再利用基于影响度的卷积转移矩阵，使得生成的结果更加精准，更符合真实的空气质量情况，而且基于卷积矩阵的方式使得空气质量评估数据的计算更加快捷。

上所述仅为本发明的实施方式而已，并不用于限制本发明。对于本领域技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原理的内所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包括在本发明的权利要求范围之内。