[發明專利]基于氣象和人口密度的城市綠地孢粉致敏風險值計算方法

有效

• 申請號: 202110767674.4
• 申請日: 2021-07-07
• 公開（公告）號: CN113469537B
• 公開（公告）日: 2023-04-07
• 發明（設計）人: 宗樺
• 申請（專利權）人: 西南交通大學
• 主分類號: G06Q10/0635
• 分類號: G06Q10/0635;G06Q10/0639;G06F16/29;G06F17/18;G06Q50/26
• 代理公司: 北京正華智誠專利代理事務所(普通合伙) 11870
• 代理人: 何凡

1.一種基于氣象和人口密度的城市綠地孢粉致敏風險值計算方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、根據城市綠地的植物特征，計算每種植物的致敏力；所述步驟S1中植物特征包括：孢粉致敏能力、傳粉類型和花期時間；

所述步驟S1包括以下分步驟：

S11、根據城市綠地植物的孢粉顆粒直徑大小，將植物的孢粉致敏能力劃分為4個等級；

S12、采用0～3的數值對4個等級的孢粉致敏能力依次進行賦值，得到植物的孢粉顆粒直徑＞200微米的孢粉致敏能力賦值為0，植物的孢粉顆粒直徑100～200微米的孢粉致敏能力賦值為1，植物的孢粉顆粒直徑＜20微米或者為50～100微米之間的孢粉致敏能力賦值為2和植物的孢粉顆粒直徑位于20～50微米的孢粉致敏能力賦值為3；

S13、根據城市綠地植物的傳粉類型，采用1～3的數值對傳粉類型進行賦值，得到蟲媒傳粉類的植物賦值為1，蟲媒傳和風媒傳粉類的植物賦值為2和風媒傳粉類的植物賦值為3；

S14、測得城市綠地植物5％的花盛開至95％的花凋謝所需的花期時間，將1～3周的花期時間賦值為1，將4～6周的花期時間賦值為2，將7周及以上的花期時間賦值為3；

S15、根據孢粉致敏能力的賦值、傳粉類型的賦值和花期時間的賦值，計算每種植物的致敏力；

所述步驟S15中每種植物的致敏力的公式為：

VPA＝tp·dpp·ao

其中，VPA為每種植物的致敏力，tp為傳粉類型的賦值，dpp為花期時間的賦值，ap為孢粉致敏能力的賦值；

S2、根據每種植物的致敏力，計算城市各類綠地的孢粉致敏風險值；

所述步驟S2中計算城市各類綠地的孢粉致敏風險值的公式為：

其中，I_UGZA為城市各類綠地的孢粉致敏風險值，VPA為每種植物的致敏力，S_i為第i類物種的占地面積，H_i為第i類物種的高度，S_T為某個城市綠地的面積，I為物種總類別，max?VPA為某個城市綠地所有植物中VPA的最大值；

S3、將城市各類綠地的孢粉致敏風險值的分布圖進行網格化處理，繪制城市綠地孢粉致敏風險加權值地圖；

所述步驟S3包括以下分步驟：

S31、采用ArcGIS軟件將城市各類綠地的孢粉致敏風險值的分布圖進行網格化處理，得到不同季節的單位網格的平均孢粉致敏風險值；

S32、根據平均孢粉致敏風險值，將單位網格劃分為低、中和高的致敏風險等級；

S33、對低致敏風險等級對應的單位網格賦值為1，對中致敏風險等級對應的單位網格賦值為2，對高致敏風險等級對應的單位網格賦值為3；

S34、根據單位網格的賦值，采用九宮格加權法計算單位網格的季節性孢粉致敏風險加權值；

S35、基于單位網格的季節性孢粉致敏風險加權值，繪制城市綠地孢粉致敏風險加權值地圖；

S4、根據城市街道的人口密度，基于中心城區居住用地人口密度分布圖，得到城市人口密度加權值；

所述步驟S4包括以下分步驟：

S41、根據城市街道的人口密度，將中心城區居住用地人口密度分布圖劃分為極高密度、高密度、中密度、低密度和極低密度5個等級；

S42、將極高密度區賦值為5，將高密度區賦值為4，將中密度區賦值為3，將低密度區賦值為2，將極低密度區賦值為1，得到分級賦值后的中心城區居住用地人口密度分布圖；

S43、采用ArcGIS軟件對分級賦值后的中心城區居住用地人口密度分布圖進行網格化處理，得到單位網格的平均人口密度值；

S44、根據單位網格的平均人口密度值，得到城市人口密度加權值；

S5、根據城市綠地孢粉致敏風險加權值地圖，采用移動式氣象站對城市的氣象數據進行采集，得到日氣象均值；

所述步驟S5包括以下分步驟：

S51、根據城市綠地孢粉致敏風險加權值地圖，設置城市移動式氣象站；

S52、通過城市移動式氣象站采集空氣溫度數據、相對濕度數據、風速數據、降雨量數據和光照強度數據；

S53、計算空氣溫度數據、相對濕度數據、風速數據、降雨量數據和光照強度數據的日平均值，得到5種氣象數據的日氣象均值；

S6、根據城市人口密度加權值和日氣象均值，計算基于氣象和人口密度的城市綠地孢粉致敏風險值；

所述步驟S6包括以下分步驟：

S61、將城市人口密度加權值、城市各類綠地的孢粉致敏風險值和5種氣象數據的日氣象均值進行標準化處理，得到7種標準化數據；

S62、通過KMO法和Bartlett球形度檢驗法計算7種標準化數據的成分矩陣；

S63、計算成分矩陣的特征值，得到7種標準化數據的特征值；

S64、計算每種標準化數據的特征值的平方，得到每種標準化數據的權重值；

S65、對每種標準化數據的權重值進行歸一化處理，使得7種標準化數據的權重值的和為1，得到7種標準化數據的歸一化權重值；

S66、根據7種標準化數據的歸一化權重值，計算基于氣象和人口密度的城市綠地孢粉致敏風險值；

所述步驟S66中計算基于氣象和人口密度的城市綠地孢粉致敏風險值的公式為：

R_UGZA＝a₁·I_UGZA+a₂·x₁+a₃·x₂+a₄·x₃+a₅·x₄+a₆·x₅+a₇·x₆

其中，R_UGZA為基于氣象和人口密度的城市綠地孢粉致敏風險值，a₁、a₂、a₃、a₄、a₅、a₆和a₇為7種標準化數據的歸一化權重值，x₁、x₂、x₃、x₄、x₅、x₆為對應的城市人口密度加權值和5種氣象數據的日氣象均值，I_UGZA為城市各類綠地的孢粉致敏風險值。