[0005] 本发明针对现有城市网格划分不足和传统监测PM2.5浓度的缺点，结合传感器网络，数据挖掘等技术，提出了一种基于城市区域网格自适应的 PM2.5浓度推测方法。
[0006] 本发明主要由以下几个步骤构成：1、城市区域网格化，并采集城市 PM2.5原始数据2、网格分辨率标准化3、网格特征提取4、离线训练5、重新划分网格6、在线推测。
[0007] 本发明方法的具体步骤是：
[0008] 步骤(1)、城市区域网格化，并采集城市PM2.5原始数据。具体是将城市区域划分成500m*500m大小的初始分辨率网格，车顶安装PM2.5采集设备的出租车随机行驶于城市道路，采集城市区域PM2.5浓度数据。
[0009] 步骤(2)、网格分辨率标准化。本发明方法定义了4种不同分辨率的网格，分别为1000m*1000m，500m*500m，250m*250m，125m*125m，并定义了4种相应的网格分辨率细化等级，分别为-1，0，1，2。根据PM2.5国家标准和PM2.5浓度变化对人体健康的影响，本发明方法制定了网格分辨率细化等级计算方法如下式所示：
[0010] MDV＝(|xij-xi-1j|+|xij-xi+1j|+|xij-xij-1|+|xij-xij-1|)/4
[0011]
[0012] 其中xij表示城市区域网格中第i行，第j列的网格PM2.5浓度，MDV 表示中心网格PM2.5浓度和其四周网格PM2.5浓度的平均差值，L表示网格分辨率细化等级。以下对该公式做进一步说明：
[0013] 等级-1：当一个网格和其周围网格的PM2.5浓度都小于75ug/m3(空气质量等级为“良”)时，合并这4个相邻的网格为1000m*1000m分辨率网格。
[0014] 等级1：当一个网格的PM2.5浓度大于115ug/m3(空气质量等级为“中度污染”)，并且该网格的PM2.5浓度与四周网格的PM2.5浓度平均差值在 5ug/m3和10ug/m3之间时，将该网格划分成4个相同的，分辨率为 250m*250m的网格。
[0015] 等级2：当一个网格的PM2.5浓度大于115ug/m3(空气质量等级为“中度污染”)，并且该网格的PM2.5浓度与四周网格的PM2.5浓度平均差值大于10ug/m3时，将该网格划分成16个相同的，分辨率为125m*125m的网格。
[0016] 等级0：其他网格保持其初始500m*500m分辨率。
[0017] 步骤(3)、网格特征提取。PM2.5浓度受温度，湿度，风力，交通状况等特征因素影响，据此本发明方法定义了6种网格特征：
[0018] 温度特征(Ft)：该特征表示初始分辨率下各个网格区域的气温大小。
[0019] 湿度特征(Fh)：该特征表示初始分辨率下各个网格区域的湿度大小。
[0020] 天气特征(Fw)：该特征表示初始分辨率下各个网格区域的天气情况，它分为晴，阴，小雨，大雨，雪。
[0021] 风力特征(Fw_p)：该特征表示初始分辨率下各个网格区域的风力大小。
[0022] 交通状况特征(Ftr)：该特征表示初始分辨率下各个网格区域的交通状况，它分为畅通，缓行，拥挤，严重拥挤。
[0023] 位置特征(Fl)：该特征表示初始分辨率下各个网格区域的地理位置。
[0024] 步骤(4)、离线训练。本发明方法利用人工神经网络(Artificial Neutral Network，ANN)模型训练网格分辨率细化等级与网格特征之间的对应关系,得到网格分辨率细化模型。
[0025] 步骤(5)、重新划分网格。依据步骤(4)训练获得的网格分辨率细化模型和步骤(3)实时提取的网格特征，推测各个初始分辨率的网格需要细化的等级，自适应调整网格大小，重新划分整个城市区域的网格。
[0026] 步骤(6)、在线推测。根据步骤(1)实时采集的PM2.5浓度原始数据，利用线性回归模型(Linear Regression,LR)在自适应分辨率网格下推测无原始数据网格的PM2.5浓度。具体为：首先计算得到回归系数a,b，如下式所示；
[0027]
[0028] 其中X为区域内所有网格的温度，湿度，风力，天气，交通状况，位置特征集，X为n×6矩阵，XT为矩阵X的转置矩阵，XT为6×n， 为所有网格的特征平均值矩阵，为1×6矩阵，y为所有网格的PM2.5浓度值，y为n×1 矩阵，为所有网格的PM2.5浓度平均值，n为城市区域网格个数，得到系数b为6×1矩阵，系数a为常数。
[0029] 然后建立城市任意网格PM2.5浓度值与网格特征之间的线性回归模型；
[0030] Y＝xb+a
[0031] 其中Y为任意网格的PM2.5浓度值，x为对应网格的网格特征集；
[0032] 最后，利用此回归模型实时推测城市区域PM2.5浓度分布。
[0033] 本发明的有益效果是：
[0034] (1)、本发明方法系统可扩展性强，可以通过调整初始分辨率被运用到大范围的城市空气质量监测；
[0035] (2)、本发明方法自适应调整网格大小，确保了推测精度前提下，大大降低了计算复杂度；
[0036] (3)、本发明方法细粒度城市区域PM2.5浓度推测方法可以告知城市居民实时确切的空气质量情况，为居民出行活动提供参考，并帮助管理部门寻找污染源，改善城市环境质量。
