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基于多目标规划的区域大气环境 风险监控布点优化方法

阅读：334发布：2020-05-11

专利汇可以提供基于多目标规划的区域大气环境风险监控布点优化方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明提供一种基于多目标规划的区域大气环境风险监控布点优化方法。针对目标区域内突出的大气污染问题筛选区域大气特征污染物，综合考虑区域内环境风险源、风险控制机制和环境风险受体建立目标函数，构建多目标规划模型，计算获得监测布点优化方案。，下面是基于多目标规划的区域大气环境风险监控布点优化方法专利的具体信息内容。

权利要求

1.基于多目标规划的区域大气环境风险监控布点优化方法，其特征在于，包括：
构建多目标模型与约束条件；
确定权重系数；
对所述多目标模型进行优化求解。
2.根据权利要求1所述的基于多目标规划的区域大气环境风险监控布点优化方法，其特征在于，该方法之前还包括：
区域网格划分：在目标区域建立坐标系，并在建立的坐标系内划分出网格单元，将所述目标区域落在网格单元中的部分进行编号；
筛选特征污染物：根据预先收集的环境数据，构建特征污染物筛选方法和指标体系，筛选出目标区域大气环境风险最关注的特征污染物。
3.根据权利要求2所述的基于多目标规划的区域大气环境风险监控布点优化方法，其特征在于，所述构建多目标模型与约束条件的过程包括：
分别从环境风险源、风险控制机制和环境风险受体角度构建三个子目标函数，所述环境风险源以大气环境等标污染负荷进行表征，所述风险控制机制以工业污染源扩散范围表征，所述环境风险受体以网格单元人口数量和用地类型表征；
将最少及最多监测点数和两个监测点位间的最小距离作为约束条件；
将多目标模型表示为：
s.t.
Rab＞Rc
式中，i表示网格单元的编号，L表示网格单元的总数；j表示子目标的编号，M表示子目标的总数；k表示某个子目标的子指标编号，如环境风险受体以网格单元内人口数量和用地类型两个子指标表征，N表示某个子目标的子指标的总数；pi∈{0，1}，当p网格被选中时取
1，否则取0；zjk为目标值无量纲化后的标准值；Wj表示子目标j的权重系数；n1为最少监测点数；n2为最多监测点数；Rab表示任意两监测点间距离；Rc表示监测点间限制最小距离。
4.根据权利要求3所述的基于多目标规划的区域大气环境风险监控布点优化方法，其特征在于，每一网格单元范围内n种大气污染物的大气环境等标污染负荷L用下式进行计算：
其中，Ei表示大气污染物i当年的排放量，ESi为污染物i的大气排放标准。
5.根据权利要求4所述的基于多目标规划的区域大气环境风险监控布点优化方法，其特征在于，所述工业污染源扩散范围基于工业污染源位置及目标区域的风向和风频计算；
其中，以污染源下风向90°角扇形区域为受影响区域，并以与污染源的距离划分受影响程度。
6.根据权利要求5所述的基于多目标规划的区域大气环境风险监控布点优化方法，其特征在于，所述网格单元人口数量和用地类型分别基于网格化人口数据产品和用地类型数据产品计算，不同用地类型进行不同的赋值。
7.根据权利要求6所述的基于多目标规划的区域大气环境风险监控布点优化方法，其特征在于，所述在目标区域建立的坐标系，是指以所述目标区域最西侧点的经线为Y轴，向北为正方向，以所述目标区域最南侧点的纬线为X轴，向东为正方向，两条坐标轴的交点为原点，所建立的坐标系。
8.根据权利要求7所述的基于多目标规划的区域大气环境风险监控布点优化方法，其特征在于，所述网格单元是指在建立的坐标系内按1km×1km划分出的网格单元。
9.根据权利要求8所述的基于多目标规划的区域大气环境风险监控布点优化方法，其特征在于，所述确定权重系数是运用层次分析法构造判断矩阵，对于子目标集合给出三角模糊数互补判断矩阵。
10.根据权利要求9所述的基于多目标规划的区域大气环境风险监控布点优化方法，其特征在于，所述对多目标模型进行优化求解为选择lingo 软件运用隐枚举法进行优化求解。

说明书全文

基于多目标规划的区域大气环境风险监控布点优化方法

技术领域

[0001] 本发明属于区域大气环境风险评估技术领域，尤其涉及一种基于多目标规划的区域大气环境风险监控布点优化方法。

背景技术

[0002] 中国在过去几十年快速发展的同时也产生了严重的大气污染问题。PM2.5、O3等各类大气污染物对于人群健康的负面影响正受到广泛的关注和重视。科学合理布设监测点位，开展区域大气环境监测，对于准确全面地把握大气污染物的时空分布特征、精准监控空气污染的人群健康风险、制定科学可行的管理对策具有重要的意义。

[0003] 20世纪80年代末以来，我国相关领域学者开展了大气环境监测优化布点方法的探索，主要采取的方法可以归结为经验法、统计法、模型法和综合法等。总体而言，多目标布点模型相对于单目标方法更为合理。但目前采用的目标函数多基于以环境质量改善为目标的环境管理模式，未以长期慢性健康风险的管理控制为目标导向，与当下防范化解生态环境重大风险的实际需要未能完全匹配。因此需要建立一种更加满足区域大气环境风险管控需求的大气环境监控布点方法。

发明内容

[0004] 本发明的目的是在于克服现有大气环境监测布点技术存在的未以区域大气环境风险管控为导向的技术问题，寻求一种面向区域大气环境风险监控的选址优化方法，即提出本发明的一种基于多目标规划的区域大气环境风险监控布点优化方法。

[0005] 为了对披露的实施例的一些方面有一个基本的理解，下面给出了简单的概括。该概括部分不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围。其唯一目的是用简单的形式呈现一些概念，以此作为后面的详细说明的序言。

[0006] 本发明采用如下技术方案：

[0007] 提供一种基于多目标规划的区域大气环境风险监控布点优化方法，包括：构建多目标模型与约束条件；确定权重系数；对所述多目标模型进行优化求解。

[0008] 其中，该方法之前还包括：

[0009] 区域网格划分：在目标区域建立坐标系，并在建立的坐标系内划分出网格单元，将所述目标区域落在网格单元中的部分进行编号；

[0010] 筛选特征污染物：根据预先收集的环境数据，构建特征污染物筛选方法和指标体系，筛选出目标区域大气环境风险最关注的特征污染物。

[0011] 其中，所述构建多目标模型与约束条件的过程包括：

[0012] 分别从环境风险源、风险控制机制和环境风险受体角度构建三个子目标函数，所述环境风险源以大气环境等标污染负荷进行表征，所述风险控制机制以工业污染源扩散范围表征，所述环境风险受体以网格单元人口数量和用地类型表征；

[0013] 将最少及最多监测点数和两个监测点位间的最小距离作为约束条件；

[0014] 将多目标模型表示为：

[0015]

[0016] s.t.

[0017]

[0018] Rab＞Rc

[0019] 式中，i表示网格单元的编号，L表示网格单元的总数；j表示子目标的编号，M表示子目标的总数；k表示某个子目标的子指标编号，如环境风险受体以网格单元内人口数量和用地类型两个子指标表征，N表示某个子目标的子指标的总数；pi∈{0，1}，当p网格被选中时取1，否则取0；zjk为目标值无量纲化后的标准值；Wj表示子目标j的权重系数；n1为最少监测点数；n2为最多监测点数；Rab表示任意两监测点间距离；Rc表示监测点间限制最小距离。

[0020] 其中，每一网格单元范围内n种大气污染物的大气环境等标污染负荷L用下式进行计算：

[0021]

[0022] 其中，Ei表示大气污染物i当年的排放量，ESi为污染物i的大气排放标准。

[0023] 其中，所述工业污染源扩散范围基于工业污染源位置及目标区域的风向和风频计算；其中，以污染源下风向90°角扇形区域为受影响区域，并以与污染源的距离划分受影响程度。

[0024] 其中，所述网格单元人口数量和用地类型分别基于网格化人口数据产品和用地类型数据产品计算，不同用地类型进行不同的赋值。

[0025] 其中，所述在目标区域建立的坐标系，是指以所述目标区域最西侧点的经线为Y轴，向北为正方向，以所述目标区域最南侧点的纬线为X轴，向东为正方向，两条坐标轴的交点为原点，所建立的坐标系。

[0026] 其中，所述网格单元是指在建立的坐标系内按1km×1km划分出的网格单元。

[0027] 其中，所述确定权重系数是运用层次分析法构造判断矩阵，对于子目标集合给出三角模糊数互补判断矩阵。

[0028] 其中，所述对多目标模型进行优化求解为选择lingo 软件运用隐枚举法进行优化求解。

[0029] 本发明所带来的有益效果：本发明通过针对区域内突出的大气污染问题筛选区域大气特征污染物，综合考虑区域内环境风险源、风险控制机制和环境风险受体建立目标函数，构建多目标规划模型，弥补了许多监测布点方法未以区域大气环境风险管控为导向的不足，具有一定的可操作性和实用性。附图说明

[0030] 图1为本发明一种基于多目标规划的区域大气环境风险监控布点优化方法的流程示意图。

具体实施方式

[0031] 以下描述和附图充分地展示出本发明的具体实施方案，以使本领域的技术人员能够实践它们。其他实施方案可以包括结构的、逻辑的、电气的、过程的以及其他的改变。实施例仅代表可能的变化。除非明确要求，否则单独的部件和功能是可选的，并且操作的顺序可以变化。一些实施方案的部分和特征可以被包括在或替换其他实施方案的部分和特征。

[0032] 如图1所示，在一些说明性的实施例中，提供一种基于多目标规划的区域大气环境风险监控布点优化方法，包括：

[0033] 101：收集环境数据。

[0034] 对目标区域10km缓冲区范围内的大气环境风险源进行调查，重点了解大气环境风险源的位置与污染物排放情况等信息。

[0035] 收集地形资料、气象资料等地理信息。

[0036] 收集人口分布、用地类型等大气环境风险受体信息。

[0037] 收集目标区域现有的大气环境监测资料、大气环境污染信访投诉数量和相关研究文献。

[0038] 102：区域网格划分。

[0039] 在目标区域建立坐标系，在建立的坐标系内划分出网格单元，并以阿拉伯数字顺序对目标区域落在网格单元中的部分进行编号。

[0040] 其中，在目标区域建立的坐标系，是指以目标区域最西侧点的经线为Y轴，向北为正方向，以目标区域最南侧点的纬线为X轴，向东为正方向，两条坐标轴的交点为原点，所建立的坐标系。因此，目标区域位于建立的坐标系的第一象限内。

[0041] 其中，网格单元是指在建立的坐标系内按1km×1km划分出的网格单元，即网格单元为边长为1km的正方形。由于目标区域形状不固定，因此所划分出的一些单元网格内并没有目标区域，编号时将对目标区域落在网格单元中的部分进行编号即可。

[0042] 103：筛选特征污染物。

[0043] 根据预先收集的环境数据，即根据步骤101收集到的污染物排放情况、现有大气环境状况和大气环境污染信访投诉等信息，结合污染物相关危害性质，构建特征污染物筛选方法和指标体系，筛选出目标区域大气环境风险最关注的特征污染物。指标体系即确定出评估指标，然后给出评估的标准和分值，根据目标区域的实际情况，对各个评估指标进行打分，即可得到最终的分值，分值较高的即可作为关注的特征污染物。

[0044] 示例的特征污染物筛选评分指标体系如下表，下表为特征污染物筛选评分指标体系示例。

[0045]

[0046] 104：构建多目标模型与约束条件。

[0047] 分别从环境风险源、风险控制机制和环境风险受体角度构建三个子目标函数。

[0048] 环境风险源以大气环境等标污染负荷进行表征。

[0049] 风险控制机制以工业污染源扩散范围表征。

[0050] 环境风险受体以网格单元内人口数量和用地类型表征。

[0051] 每一网格单元范围内n种大气污染物的大气环境等标污染负荷L用下式进行计算：

[0052]

[0053] 上式中，Ei表示大气污染物i当年的排放量，ESi为污染物i的大气排放标准。

[0054] 工业污染源扩散范围基于工业污染源位置及目标区域的风向和风频计算，计算方式属于现有技术，这里不再赘述。其中，以污染源下风向90°角扇形区域为受影响区域，并以与污染源的距离划分受影响程度，3km、6km、9km及9km以上分别表示主要受影响范围、次要受影响范围、可能受影响范围和基本未受影响范围污染源下风向是指全年主导风向。

[0055] 网格单元人口数量和用地类型分别基于网格化人口数据产品和用地类型数据产品计算，不同用地类型进行不同的赋值，不同用地类型的示例赋值表如下所示：

[0056]

[0057] 由于上述指标存在数量级和单位上的差异，采用极差法进行标准化，无量纲化并统一变换到[0，1]范围内。

[0058] 将最少及最多监测点数和两个监测点位间的最小距离作为约束条件。根据《环境空气质量监测点位布设技术规范(试行)》(HJ 664-2013)中的布设监测点数的要求确定最少监测点数，并根据经济成本约束确定最多监测点数。从数据冗余性的角度限制任意两个监测点位的最小距离。

[0059] 综上，多目标模型表示为：

[0060]

[0061] s.t.

[0062]

[0063] Rab＞Rc

[0064] 上式中，i表示网格单元的编号，L表示网格单元的总数；j表示子目标的编号，M表示子目标的总数；k表示某个子目标的子指标编号，如环境风险受体以网格单元内人口数量和用地类型两个子指标表征，N表示某个子目标的子指标的总数；pi∈{0，1}，当p网格被选中时取1，否则取0；zjk为目标值无量纲化后的标准值；Wj表示子目标j的权重系数；n1为最少监测点数；n2为最多监测点数；Rab表示任意两监测点间距离；Rc表示监测点间限制最小距离。

[0065] 105：确定权重系数。

[0066] 确定权重系数是运用层次分析法构造判断矩阵，对于子目标集合给出三角模糊数互补判断矩阵。

[0067] 106：模型求解。

[0068] 对多目标模型进行优化求解为选择lingo软件运用隐枚举法进行优化求解。

[0069] 本发明针对目标区域内突出的大气污染问题筛选区域大气特征污染物，综合考虑区域内环境风险源、风险控制机制和环境风险受体建立目标函数，构建多目标规划模型，计算获得监测布点优化方案。

[0070] 本领域技术人员还应当理解，结合本文的实施例描述的各种说明性的逻辑框、模块、电路和算法步骤均可以实现成电子硬件、计算机软件或其组合。为了清楚地说明硬件和软件之间的可交换性，上面对各种说明性的部件、框、模块、电路和步骤均围绕其功能进行了一般地描述。至于这种功能是实现成硬件还是实现成软件，取决于特定的应用和对整个系统所施加的设计约束条件。熟练的技术人员可以针对每个特定应用，以变通的方式实现所描述的功能，但是，这种实现决策不应解释为背离本公开的保护范围。

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