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申请/专利权人：中山大学

摘要：本发明公开了一种道路PM2.5精细化污染分布的模拟方法、系统及计算机存储介质。其中，所述模拟方法包括以下步骤：S1、获取目标区域内的PM2.5采样数据，所述PM2.5采样数据包含位置信息；S2、获取与PM2.5采样数据相对应的环境数据变量；S3、将PM2.5采样数据和环境数据变量输入多重共线性检测模型中，剔除环境数据变量中的共性变量和不显著变量；S4、建立S3剔除不显著变量后的环境数据变量和PM2.5采样数据的因果关系模型，检验因果关系模型得到PM2.5采样数据和环境数据变量的最优关系模型；S5、在目标区域的路网中设点，提取所述设点的环境数据变量输入S4的最优关系模型，计算设点的PM2.5模拟数据；S6、将S5每个设点的PM2.5模拟数据在目标区域中插值，生成道路PM2.5模拟分布。

主权项：1.一种道路PM2.5精细化污染分布的模拟方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取目标区域内的PM2.5采样数据，所述PM2.5采样数据包含位置信息；所述S1的PM2.5采样数据为采集设备在目标区域的道路沿路移动和固定式监测共同进行采集得到，所述S1还包括对PM2.5采样数据的同质性数据预处理；所述同质性数据预处理，具体包括以下步骤：S11、利用半变异函数对PM2.5采样数据进行同质性数据划分，得到若干子采样数据集；S12、计算每个子采样数据集的数据中位数；S13、将S12的所有子采样数据集的数据中位数，作为新的PM2.5采样数据；S2、获取与PM2.5采样数据相对应的环境数据变量，具体包括以下步骤：S21、根据PM2.5采样数据的每一PM2.5采样点的位置信息，生成对应的多个缓冲区；S22、提取缓冲区内的建成环境数据，得到环境数据变量，所述建成环境数据包括路网中心性、土地利用和道路交通；S3、将PM2.5采样数据和环境数据变量输入多重共线性检测模型中，剔除环境数据变量中的共性变量和不显著变量；S4、建立S3剔除共性变量和不显著变量后的环境数据变量和PM2.5采样数据的因果关系模型，检验因果关系模型得到PM2.5采样数据和环境数据变量的最优关系模型；S5、在目标区域的路网中设点，提取所述设点的环境数据变量输入S4的最优关系模型，计算设点的PM2.5模拟数据；S6、将S5每个设点的PM2.5模拟数据在目标区域中插值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中山大学 一种道路PM2.5精细化污染分布的模拟方法、系统及计算机存储介质