(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111487575.7 (22)申请日 2021.12.07 (71)申请人 大连理工大 学 地址 116024 辽宁省大连市甘井 子区凌工 路２ 号 (72)发明人 于梦婷　郑洪波　 (74)专利代理 机构 辽宁鸿文知识产权代理有限 公司 21102 代理人 隋秀文 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06K 9/62(2022.01) G06Q 10/04(2012.01) (54)发明名称 基于改进LUR模 型的细颗粒物浓度时空特征 分布方法 (57)摘要 本发明属于大气污染时空分布计算领域， 涉 及一种基于改进 LUR模型的细颗粒物浓度时空特 征分布方法。 本发明较传统LUR模型方法具有快 速高效、 简单实用的特点， 可以比较精准地指示 PM2.5颗粒物浓度的时空分布特征， 弥补地面监测 站点少、 分布不均匀的缺陷， 对大气细颗粒物暴 露建康评价评估提供了科学依据， 也为城市空气 质量管理提供了新 技术。 权利要求书2页 说明书5页 附图5页 CN 114186491 A 2022.03.15 CN 114186491 A 1.基于改进LUR模型的细颗粒物浓度时空特 征分布方法， 其特 征在于， 具体步骤如下： 步骤1)确定变量： 除了收集站点PM2.5浓度以及土地利用类型、 气象数据外， 还增添原 LUR模型中不涉及的自变量， 如人口密度和交通密度数据变量， 并以站 点为中心建立不同半 径的圆形缓冲区； 步骤2)确定自变量： PM2.5作为因变量， 土地、 气象、 人口、 交通作为自变量， 通过SPSS软 件作PM2.5‑自变量的皮尔逊双变量相关性分析， 选取相关系数高的自变量； 其中， 显著性p< 0.001同时系数越接 近1或者‑1， 则相关性越高； 步骤3)改进算法： (3.1)利用合成少数类过采样技术SMOTE预处理PM2.5高值数据， 其中， 空气质量标准二 级限值75 μg/m3作为高值分界点， 接入python中的类别不平衡包引入SMOTE采样算法处理高 值比例失衡现象， 可通过调整设置采样比例参数为15～20： 100， 生成高值数据占比15％～ 20％； (3.2)调用skle arn数据库中 的Xgboost模块， 将步骤(3.1)和步骤2)所得数据输入极端 梯度增强模型Xgb oost中替换LUR中的多元线性回归， 即建立Xgb oost‑LUR改进模型算法并 进行验证， 具体算法构建步骤如下： S1， 将PM2.5数据随机按比例划分为训练集和测试集， 并将训练数据中对应的所得相 关 系数高的土地、 气象、 人口、 交通数据作为特 征输入Xgbo ost模型中； S2， 设置Xgbo ost参数并训练数据集， 参数包括： 每一级分裂列数采样的占比、 每一级分裂节点、 随机采样列数、 惩罚系数、 学习速率、 最 大步长、 树的最大深度、 节点权重和、 树的数量、 随机种子、 L1正则的惩罚系数、 L2正则的惩 罚系数、 样本平衡系数和随机采样的比例； 然后对参数进行调整， 具体如下： a.先确定树的数量， 暂定一组初始化默认参数； b.增加树的深度和节点权 重和； c.改变L1、 L2正则的惩罚系数； d.调节随机采样比例， 改变数据采样策略； e.减小学习速率同时增大树的数量的值； 当训练集的预测PM2.5值与真实PM2.5值误差达到最小， 则设置的Xgboost模型参数为最 优参数； 然后利用Xgbo ost模型对测试集进行 预测， 获得测试 数据的PM2.5预测值； S3， 输入最优参数并进行误差检验， 采用交叉验证方法， 其中决定系数R2、 均方根误差 RMSE、 平均绝对误差 MAE的计算公式如下： 权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114186491 A 2其中， n为样本数量， yi为第i个样本点实际测量 值， 为预测值； 步骤4)预测、 回归映射： 利用A RCGIS软件将区域网格化标注设定 网格中心位置， 提取所 有位置的自变量信息并通过Xgboost ‑LUR改进模型计算所有位置的细颗粒物浓度， 映射获 得区域连续的污染物时空分布可 供结果分析。 2.根据权利要求1所述的基于改进LUR模型的细颗粒物浓度时空特征分布方法， 其特征 在于， 气象数据来自气候数据中心NCDC， 精度为1小时， 包括温度、 气压、 湿度、 地表温度、 蒸 发量、 风速和日照时长 。 3.根据权利要求1或2所述的基于改进LUR模型的细颗粒物浓度时空特征分布方法， 其 特征在于， 土地利用类型数据来自科学院资源环 境科学数字中心， 以Landsat  TM/ETM+遥感 影像为主要数据源， 分类包括耕地、 林地、 草 地、 水域用地、 建筑及居民用地和未利用土地。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114186491 A 3