技术摘要：
本申请提供污染物浓度的评估方法、评估装置及电子设备。所述方法包括：确定区域内所有热点网格的污染物的相对浓度参考值；确定所有热点网格的相对浓度参考值的正态分布曲线；基于所述正态分布曲线，将高于预设置信度对应的相对浓度参考值的热点网格确定为高浓度网格；  全部
背景技术：
近年来，由工业化生产带来的环境污染问题日益严峻，尤其在大气污染方面，给人 们的日常生活带来了极大影响。为营造良好的生态环境，大气污染防治相关的政策日趋严 格，监管力度持续加大，利用各种技术手段对大气污染进行监管以及对大气污染物浓度进 行评估。 热点网格技术利用大数据和人工智能，考虑污染物静稳浓度及有潜在人类活动排 放的数据，筛选出具有潜在污染排放的区域（3公里×3公里）作为热点网格，这些网格能涵 盖近80%的污染排放贡献。对这些网格进行重点监管，可以有效解决环境监管人员数量少、 监管区域面积大、监管重点不突出的问题，从而提升大气污染治理和现场执法的精准性。 对热点网格工作的开展成效进行评估，能够进一步为环境监察执法部门提供相关 决策支撑。然而大气污染物浓度受到气象条件的影响较大，相同的本地排放在不同的天气 条件下污染物浓度存在较大差异，难以确切计算热点网格监管工作开展效果。 大气环境评估不仅针对热点网格工作成效，在其他的工作实施中均会涉及。目前， 大气污染物浓度评估一般方法是用浓度值进行同期比较和分析，但是直接用浓度值会受到 气象条件等的干扰。 气象条件是影响污染物浓度的一个主要因素，评估浓度的改善情况可以借助中尺 度气象模式，将今年的气象场替换成去年的气象场，进而评估在同样气象条件下污染物浓 度是否改善。但是此种办法需要耗费大量计算资源和时间。
技术实现要素：
本申请实施例提供一种污染物浓度的评估方法，包括：确定区域内所有热点网格 的污染物的相对浓度参考值；确定所有热点网格的相对浓度参考值的正态分布曲线；基于 所述正态分布曲线，将高于预设置信度对应的相对浓度参考值的热点网格确定为高浓度网 格；  确定所有所述高浓度网格的概率占比；确定不同时间段所述高浓度网格的概率占比的 均值的差距，以评估热点网格的污染物浓度的变化。 根据一些实施例，所述方法还包括：将所述区域划分为多个热点网格。 根据一些实施例，所述确定区域内所有热点网格的污染物的相对浓度参考值，包 括：确定本区域内所有热点网格的污染物的浓度均值；确定本区域内所有热点网格的污染 物的浓度相对于所述浓度均值的比值；确定所有所述比值的均值；确定每个所述比值减去 所述比值的均值，得到每个热点网格的污染物的相对浓度参考值。 根据一些实施例，所述基于所述正态分布曲线，将高于预设置信度对应的相对浓 度参考值的热点网格确定为高浓度网格，包括：基于所述正态分布曲线，确定所述预设置信 4 CN 111598492 A 说　明　书 2/5 页 度对应的相对浓度参考值为标准值；将所述相对浓度参考值高于所述标准值的网格，确定 为所述高浓度网格。 根据一些实施例，所述确定所有所述高浓度网格的概率占比，包括：确定所述相对 浓度参考值的直方图；基于所述直方图，确定所有所述高浓度网格的概率占比。 根据一些实施例，所述预设置信度为95%对应的所述相对浓度参考值为1.96σ，其 中，σ为相对浓度参考值的标准差。 本申请实施例还提供一种污染物浓度的评估装置，包括：相对浓度参考值确定模 块、正态分布曲线确定模块、高浓度网格确定模块、概率占比确定模块、评估模块，所述相对 浓度参考值确定模块配置为确定区域内所有热点网格的污染物的相对浓度参考值；所述正 态分布曲线确定模块配置为确定所有热点网格的相对浓度参考值的正态分布曲线；所述高 浓度网格确定模块配置为基于所述正态分布曲线，将高于预设置信度对应的相对浓度参考 值的热点网格确定为高浓度网格；所述概率占比确定模块配置为确定所有所述高浓度网格 的概率占比；所述评估模块配置为确定不同时间段所述高浓度网格的概率占比的均值的差 距，以评估热点网格的污染物浓度的变化。 根据一些实施例，所述装置还包括热点网格划分模块，所述热点网格划分模块配 置为将所述区域划分为多个热点网格。 根据一些实施例，所述相对浓度参考值确定模块包括浓度均值确定单元、浓度比 值确定单元、比值均值确定单元、浓度参考值确定单元，所述浓度均值确定单元配置为确定 本区域内所有热点网格的污染物的浓度均值；所述浓度比值确定单元配置为确定本区域内 所有热点网格的污染物的浓度相对于所述浓度均值的比值；所述比值均值确定单元配置为 确定所有所述比值的均值；所述浓度参考值确定单元配置为确定每个所述比值减去所述比 值的均值，得到每个热点网格的污染物的相对浓度参考值；所述高浓度网格确定模块包括 标准值确定单元、高浓度网格确定单元，所述标准值确定单元配置为基于所述正态分布曲 线，确定所述预设置信度对应的相对浓度参考值为标准值；所述高浓度网格确定单元配置 为将所述相对浓度参考值高于所述标准值的网格，确定为所述高浓度网格；所述概率占比 确定模块包括直方图单元、概率占比确定单元，所述直方图单元确定所述相对浓度参考值 的直方图；所述概率占比确定单元基于所述直方图，确定所有所述高浓度网格的概率占比。 本申请实施例还提供一种电子设备，包括一个或多个处理器、存储器，所述存储器 用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所 述一个或多个处理器实现如上所述的方法。 本申请实施例提供的技术方案，通过正态偏离程度解决了高污染值区域浓度改善 的评估，克服了大气污染物浓度评估用浓度值进行同期比较和分析时会受到气象等条件的 干扰问题；并且将评估重点转移到问题最严重的监管区域，能更好的评估项目实施对问题 突出区域污染情况的改善效果；利用浓度比的方式剔除了气象条件引起的差异，相比于利 用气象场变换评估，节约了大量的计算资源和时间。 附图说明 为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使 用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于 5 CN 111598492 A 说　明　书 3/5 页 本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他 的附图。 图1是本申请实施例提供的一种“2 26”城市国控站浓度分布直方图。 图2是本申请实施例提供的一种污染物浓度的评估方法流程示意图。 图3是本申请实施例提供的一种相对浓度参考值ri的频次分布图和相应的正态分 布曲线示意图。 图4是本申请实施例提供的一种污染物浓度的评估装置功能组成框图。 图5是本申请实施例提供的一种相对浓度参考值确定模功能组成框图。 图6是本申请实施例提供的一种高浓度网格确定模块功能组成框图。 图7是本申请实施例提供的一种概率占比确定模块功能组成框图。 图8是本申请实施例提供的一种电子设备功能组成框图。