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申请/专利权人：生态环境部华南环境科学研究所(生态环境部生态环境应急研究所)

摘要：本发明涉及智能监测技术领域，具体为一种特殊地形地貌条件下的空气质量智能监测方法及系统，包括以下步骤：基于从监测设备接收的经纬度、海拔、地形特征、污染物浓度、气温和湿度数据，对数据点进行时间序列整理，与历史环境监测数据结合，并进行量纲消除与效率优化处理，得到标准化监测数据集。本发明中，通过预测模型能够在地形复杂地区提供准确的污染扩散预测，实时优化飞行路径的策略确保监测设备能够覆盖更广的区域，提高了数据收集的全面性，卷积神经网络的应用在提供地形偏差校准的同时，保证了数据处理的高效性和准确性，特别是在极端气候和复杂地形交互影响明显的环境中，提高了环境监测网络的响应速度和处理能力。

主权项：1.一种特殊地形地貌条件下的空气质量智能监测方法，其特征在于，包括以下步骤：从监测设备接收经纬度、海拔、地形特征、污染物浓度、气温和湿度数据，对数据点进行时间序列整理，与历史环境监测数据结合，并进行量纲消除与效率优化处理，得到标准化监测数据集；基于所述标准化监测数据集，采用支持向量机，利用地形特征与污染物浓度数据进行训练，并进行参数调整，优化分类边界，得到污染物分布预测模型；将新地形数据输入所述污染物分布预测模型，预测污染物的潜在扩散区域，结合当前气象数据生成飞行路径和监测点位置，调整无人机飞行路线，并优化监测点布局，获取优化的监测路径；基于所述优化的监测路径，按设定路线和时间点，利用无人机收集空气质量数据，实时传输数据至地面服务器，应用卷积神经网络对收集数据进行地形偏差校准，分析地形对空气质量的影响，并更新校准因子，得到校准后的空气质量数据；所述污染物分布预测模型的获取步骤具体为：利用训练后的所述支持向量机，识别和选择对污染物分布预测影响的特征，进行特征权重优化，并调整支持向量机参数，包括边界判定参数和核函数参数；根据调整后的支持向量机，使用公式： ；进行污染分布预测，获得污染物分布预测模型，其中，是学习到的支持向量的系数，是训练样本的类标签，为支持向量，代表训练集中的关键样本点，为新样本的特征向量，用于预测污染类别，为控制径向基函数宽度的参数，为控制线性衰减核的衰减速率，为线性衰减的权重，为偏置项，用于调整模型的输出阈值；所述对收集数据进行地形偏差校准的步骤具体为：无人机按所述优化的监测路径和时间点，收集空气质量数据和地理位置信息；将收集的空气质量数据和地理位置信息实时传输到地面服务器，包括污染物种类、浓度值、时间戳和采样坐标点；地面服务器接收数据后，使用公式： ；计算每个监测点的地形偏差指数，得到地形偏差校准，其中，表示监测点的高度，表示坡度，表示地区的植被覆盖率，表示地形的变异系数，用于衡量地形的不规则性，反映地形起伏对空气流动的影响，、、和是基于历史数据和地形影响分析调整的地形影响系数，用于调整高度、坡度、植被覆盖率和地形变异对监测数据的影响。

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