【摘 要】
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污染源定位是大气污染治理与预防中的重要环节.为了避免地表状况、温度和风向等环境条件对污染源定位的影响,提出一种基于社区网络分析的污染源定位算法.通过Granger因果检验方法分析各监测点的空气质量指数AQI的时间序列,得出任意两个监测点的AQI值之间的影响关系.以监测点作为节点,以影响关系作为监测点间的关联关系,构建污染网络.通过改进的标签传播算法(ILPA)将污染网络划分成多个污染区域,分析各子网络中节点的度中心度、出度和入度,得出污染源的位置.以273个监测点处的空气质量AQI作为数据进行实验,实验结
【机 构】
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河北工业大学人工智能与数据科学学院 天津300401;河北省大数据计算重点实验室 天津300401;天津商业大学信息工程学院 天津300134
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污染源定位是大气污染治理与预防中的重要环节.为了避免地表状况、温度和风向等环境条件对污染源定位的影响,提出一种基于社区网络分析的污染源定位算法.通过Granger因果检验方法分析各监测点的空气质量指数AQI的时间序列,得出任意两个监测点的AQI值之间的影响关系.以监测点作为节点,以影响关系作为监测点间的关联关系,构建污染网络.通过改进的标签传播算法(ILPA)将污染网络划分成多个污染区域,分析各子网络中节点的度中心度、出度和入度,得出污染源的位置.以273个监测点处的空气质量AQI作为数据进行实验,实验结果表明,该算法不仅能够发现污染区域,而且能够确定污染源的定位范围,并且在各污染区域内部准确定位污染源的位置.
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