摘要
本发明公开了一种二氧化硫污染源扩散模拟预测方法,包括使用多光谱成像分析采集污染源排放的实时监测数据,分类污染源,识别污染源的集中区域,将污染源的集中区域定义为污染“热点”;使用反向计算技术,估算污染源的排放强度,对污染物排放的时间变化进行建模和预测;进行气象数据整合,考虑地形对污染物扩散路径的影响;模拟每一单位污染物在空气中的运动路径及多个污染源之间的叠加效应;本发明实现了污染源识别、扩散建模、动态预测、健康暴露评估以及减缓措施优化的完整流程,创新的虚拟污染云建模、动态人口暴露评估、污染减缓路径优化步骤,扩展了传统污染物扩散预测的能力,并确保其更为全面和精确。
技术关键词
模拟预测方法
混合整数规划
多光谱成像
实时监测数据
污染物扩散预测
垂直扩散系数
拉格朗日
污染源识别
卷积神经网络模型
卡尔曼滤波算法
地面监测站
遗传算法优化
大气边界层
数字高程模型
气象
动态
风速
轨迹模型
修正算法
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支持向量机算法
实时监测数据
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龙门机床
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实时监测数据
模块
多波长光源
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