热点网格识别方法、装置、存储介质及电子设备与流程

1.本公开涉及环境监测技术领域，具体地，涉及一种热点网格识别方法、装置、存储介质及电子设备。


背景技术：

2.随着工业化进程的推进，为改善空气质量，需要进一步提高重点区域环境监管效能，为了第一时间发现并解决污染问题，通常会将区域细化为一定大小的网格，进而对热点网格实施精细化环保监管。


技术实现要素：

3.本公开的目的是提供一种热点网格识别方法、装置、存储介质及电子设备。
4.为了实现上述目的，本公开第一方面提供一种热点网格识别方法，所述方法包括：确定目标区域在历史时间段内的多个模拟时间段中多种天气型下对指定区域中目标空气质量影响最大的多个历史热点网格；获取未来指定时间段的目标空间分辨率的目标气象背景数据，所述目标空间分辨率的目标网格化排放清单以及所述未来指定时间段的目标天气型集合；根据所述多个历史热点网格，所述目标气象背景数据，所述目标网格化排放清单以及所述目标天气型集合预测所述未来指定时间段的目标热点网格，所述目标热点网格为所述目标天气型集合中每种天气型下对所述指定区域中所述目标空气质量影响最大的网格。
5.可选地，所述确定目标区域在历史时间段内的多个模拟时间段中多种天气型下对指定区域中目标空气质量影响最大的多个历史热点网格，包括：获取目标区域在历史时间段内的第一空间分辨率的第一气象背景数据和所述第一空间分辨率的第一网格化排放清单，以及所述目标区域内每个监测站点的经纬度信息；根据所述第一气象背景数据，所述第一网格化排放清单和所述经纬度信息确定所述历史时间段内多个模拟时间段中每种天气型下每个第一空间分辨率网格对指定区域的目标空气质量的第一贡献值；确定每个模拟时间段内每种天气型下所述第一贡献值最大的待用网格，以得到多个模拟时间段中多种天气型下的多个待用网格；根据所述第一气象背景数据和所述第一网格化排放清单，从所述第一空间分辨率至所述目标空间分辨率按照预设幅度依次进行降尺度筛选处理，以得到所述目标空间分辨率下每种天气型的历史热点网格，所述第一空间分辨率低于或者等于所述目标空间分辨率。
6.可选地，所述根据所述多个历史热点网格，所述目标气象背景数据，所述目标网格化排放清单以及所述目标天气型集合预测所述未来指定时间段的目标热点网格，包括：根据所述多个历史热点网格确定所述目标天气型集合对应的备选热点网格；
将所述目标区域内除所述备选热点网格之外的其他网格统一标记为第一网格标识，并用不同的第二网格标识对不同的备选热点网格进行标记，以得到包括多个不同标识的网格标记数据；将所述网格标记数据，所述目标气象背景数据以及所述目标网格化排放清单输入预设空气质量模式，以得到每个标识的网格对所述指定区域的所述目标空气质量的贡献值；将所述多个不同标识的网格中对所述指定区域的所述目标空气质量的贡献值最大的网格作为所述目标热点网格。
7.可选地，所述根据所述多个历史热点网格确定所述目标天气型集合对应的备选热点网格，包括：确定所述未来指定时间段对应的所述历史时间段下多个指定模拟时间段的多个第一历史天气型集合，每个所述第一历史天气型集合包括一个所述指定模拟时间段内出现过的历史天气型；在确定所述目标天气型集合属于所述多个第一历史天气型集合中的一个的情况下，从所述多个历史热点网格中，确定与所述目标天气型集合相同的第一历史天气型集合对应的多个目标待用网格；在确定所述目标天气型集合不属于所述多个第一历史天气型集合中的一个的情况下，将所述多个历史热点网格作为所述目标天气型集合对应的多个目标待用网格；根据所述多个目标待用网格确定所述备选热点网格。
8.可选地，所述根据所述多个目标待用网格确定所述备选热点网格，包括：获取所述多个目标待用网格对所述指定区域的所述目标空气质量的第一贡献值的第一和值，以及所述目标区域内每个第一空间分辨率网格对所述指定区域的所述目标空气质量的第一贡献值的第二和值；在确定所述第一和值与所述第二和值的比值大于或者等于预设比例阈值的情况下，将所述多个目标待用网格作为所述备选热点网格。
9.可选地，所述根据所述多个目标待用网格确定所述备选热点网格，还包括：在确定所述第一和值与所述第二和值的比值小于预设比例阈值的情况下，根据所述目标气象背景数据和所述目标网格化排放清单确定每个目标空间分辨率网格对所述指定区域内所述目标空气质量的第二贡献值，将所述第二贡献值大于或者等于预设贡献值阈值的网格以及所述多个目标待用网格作为所述备选热点网格。
10.可选地，所述获取目标区域在历史时间段内的多个模拟时间段下每个第一空间分辨率网格对指定区域的目标空气质量的第一贡献值，包括：获取目标区域在历史时间段内的第一空间分辨率的第一气象背景数据和所述第一空间分辨率的第一网格化排放清单，以及所述目标区域内每个监测站点的经纬度信息；根据所述第一气象背景数据，所述第一网格化排放清单和所述经纬度信息确定所述历史时间段内多个模拟时间段下每个第一空间分辨率网格对指定区域的目标空气质量的第一贡献值。
11.可选地，所述降尺度筛选处理包括：对所述当前空间分辨率进行降尺度处理，以得到更新后的当前空间分辨率，在确定更新后的当前空间分辨率为非所述目标空间分辨率的
情况下，确定所述模拟时间段中所述更新后的当前空间分辨率下的每个标记网格对所述指定区域中目标空气质量的第三贡献值，确定所述模拟时间段对应的第二历史天气型集合，所述第二历史天气型集合包括模拟时间段内出现过的天气型；确定所述第二历史天气型集合内的每种天气型下对所述指定区域中所述目标空气质量的第三贡献值最大的一个或多个指定网格，将所述指定网格作为所述模拟时间段更新后的待用网格；在确定所述更新后的当前空间分辨率为所述目标空间分辨率的情况下，将所述待用网格作为所述历史热点网格。
12.可选地，所述确定所述第二历史天气型集合内的每种天气型下对所述指定区域中所述目标空气质量的第三贡献值最大的一个或多个指定网格，包括：获取所述更新后的当前空间分辨率下每个当前空间分辨率网格对所述目标空气质量的第三贡献值的贡献比例；将所述贡献比例大于或者等于预设比例阈值的当前空间分辨率网格作为所述指定网格。
13.本公开第二方面提供一种热点网格识别装置，所述装置包括：确定模块，被配置为确定目标区域在历史时间段内的多个模拟时间段中多种天气型下对指定区域中目标空气质量影响最大的多个历史热点网格；获取模块，被配置为获取未来指定时间段的目标空间分辨率的目标气象背景数据，所述目标空间分辨率的目标网格化排放清单以及所述未来指定时间段的目标天气型集合；预测模块，被配置为根据所述多个历史热点网格，所述目标气象背景数据，所述目标网格化排放清单以及所述目标天气型集合预测所述未来指定时间段的目标热点网格，所述目标热点网格为所述目标天气型集合中每种天气型下对所述指定区域中所述目标空气质量影响最大的网格。
14.可选地，所述确定模块，被配置为：获取目标区域在历史时间段内的第一空间分辨率的第一气象背景数据和所述第一空间分辨率的第一网格化排放清单，以及所述目标区域内每个监测站点的经纬度信息；根据所述第一气象背景数据，所述第一网格化排放清单和所述经纬度信息确定所述历史时间段内多个模拟时间段中每种天气型下每个第一空间分辨率网格对指定区域的目标空气质量的第一贡献值；确定每个模拟时间段内每种天气型下所述第一贡献值最大的待用网格，以得到多个模拟时间段中多种天气型下的多个待用网格；根据所述第一气象背景数据和所述第一网格化排放清单，从所述第一空间分辨率至所述目标空间分辨率按照预设幅度依次进行降尺度筛选处理，以得到所述目标空间分辨率下每种天气型的历史热点网格，所述第一空间分辨率低于或者等于所述目标空间分辨率。
15.可选地，所述预测模块，被配置为：根据所述多个历史热点网格确定所述目标天气型集合对应的备选热点网格；将所述目标区域内除所述备选热点网格之外的其他网格统一标记为第一网格标识，并用不同的第二网格标识对不同的备选热点网格进行标记，以得到包括多个不同标识
的网格标记数据；将所述网格标记数据，所述目标气象背景数据以及所述目标网格化排放清单输入预设空气质量模式，以得到每个标识的网格对所述指定区域的所述目标空气质量的贡献值；将所述多个不同标识的网格中对所述指定区域的所述目标空气质量的贡献值最大的网格作为所述目标热点网格。
16.可选地，所述预测模块，被配置为：确定所述未来指定时间段对应的所述历史时间段下多个指定模拟时间段的多个第一历史天气型集合，每个所述第一历史天气型集合包括一个所述指定模拟时间段内出现过的历史天气型；在确定所述目标天气型集合属于所述多个第一历史天气型集合中的一个的情况下，从所述多个历史热点网格中，确定与所述目标天气型集合相同的第一历史天气型集合对应的多个目标待用网格；在确定所述目标天气型集合不属于所述多个第一历史天气型集合中的一个的情况下，将所述多个历史热点网格作为所述目标天气型集合对应的多个目标待用网格；根据所述多个目标待用网格确定所述备选热点网格。
17.可选地，所述预测模块，被配置为：获取所述多个目标待用网格对所述指定区域的所述目标空气质量的第一贡献值的第一和值，以及所述目标区域内每个第一空间分辨率网格对所述指定区域的所述目标空气质量的第一贡献值的第二和值；在确定所述第一和值与所述第二和值的比值大于或者等于预设比例阈值的情况下，将所述多个目标待用网格作为所述备选热点网格。
18.可选地，所述预测模块，还被配置为：在确定所述第一和值与所述第二和值的比值小于预设比例阈值的情况下，根据所述目标气象背景数据和所述目标网格化排放清单确定每个目标空间分辨率网格对所述指定区域内所述目标空气质量的第二贡献值，将所述第二贡献值大于或者等于预设贡献值阈值的网格以及所述多个目标待用网格作为所述备选热点网格。
19.可选地，所述确定模块被配置为：对当前空间分辨率进行降尺度处理，以得到更新后的当前空间分辨率，在确定更新后的当前空间分辨率为非所述目标空间分辨率的情况下，确定所述模拟时间段中所述更新后的当前空间分辨率下的每个标记网格对所述指定区域中目标空气质量的第三贡献值，确定所述模拟时间段对应的第二历史天气型集合，所述第二历史天气型集合包括模拟时间段内出现过的天气型；确定所述第二历史天气型集合内的每种天气型下对所述指定区域中所述目标空气质量的第三贡献值最大的一个或多个指定网格，将所述指定网格作为所述模拟时间段更新后的待用网格；在确定所述更新后的当前空间分辨率为所述目标空间分辨率的情况下，将所述待用网格作为所述历史热点网格。
20.可选地，所述确定模块被配置为：获取所述更新后的当前空间分辨率下每个当前空间分辨率网格对所述目标空气质量的第三贡献值的贡献比例；
将所述贡献比例大于或者等于预设比例阈值的当前空间分辨率网格作为所述指定网格。
21.本公开第三方面提供一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现以上第一方面所述方法的步骤。
22.本公开第四方面提供一种电子设备，包括：存储器，其上存储有计算机程序；处理器，用于执行所述存储器中的所述计算机程序，以实现以上第一方面所述方法的步骤。
23.上述技术方案，能够通过确定目标区域在历史时间段内的多个模拟时间段中多种天气型下对指定区域中目标空气质量影响最大的多个历史热点网格；获取未来指定时间段的目标空间分辨率的目标气象背景数据，所述目标空间分辨率的目标网格化排放清单以及所述未来指定时间段的目标天气型集合；根据所述多个历史热点网格，所述目标气象背景数据，所述目标网格化排放清单以及所述目标天气型集合预测所述未来指定时间段的目标热点网格；能够基于历史时间段内的多个模拟时间段中每种天气型下对指定区域中目标空气质量影响最大的多个历史热点网格有效预测未来时间段内的目标热点网格，能够在提升预测效率的同时有效保证预测结果的精准度，从而能够有效提升确定得到的目标热点网格的可靠性，进而能够为环境污染治理提供可靠的数据依据。
24.本公开的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
25.附图是用来提供对本公开的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本公开，但并不构成对本公开的限制。在附图中：图1是本公开一示例性实施例示出的一种热点网格识别方法的流程图；图2是根据图1所示实施例示出的一种热点网格识别方法的流程图；图3是根据图1所示实施例示出的另一种热点网格识别方法的流程图；图4是本公开另一示例实施例示出的一种热点网格识别方法的流程图；图5是根据图4所示实施例示出的一种热点网格识别方法的流程图；图6是本公开一示例性实施例示出的一种热点网格识别装置的框图；图7是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图；图8是根据一示例性实施例示出的另一种电子设备的框图。
具体实施方式
26.以下结合附图对本公开的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本公开，并不用于限制本公开。
27.需要说明的是，本公开中所有获取信号、信息或数据的动作都是在遵照所在地国家相应的数据保护法规政策的前提下，并获得由相应装置所有者给予授权的情况下进行的。
28.在详细介绍本公开的实施方式之前，首先对本公开的应用场景进行以下说明，本公开可以应用于环境监测过程中，尤其是针对环境监管中热点网格的确定场景，该热点网
格可以理解为对空气质量影响较大的网格。目前相关技术中，热点网格确定方法主要有三种：第一种是根据卫星反演aod（aerosol optical depth，气溶胶光学厚度）结合高分辨率气象数据筛选识别热点网格；第二种是根据高密度空气质量监测设备的监测数据结合高分辨率气象数据筛选识别热点网格；第三种是根据大气排放源清单和高分辨率气象数据来筛选识别热点网格。然而，第一种基于卫星反演和基于微站监测数据来筛选热点网格，主要是根据网格污染物浓度值来筛选热点网格，污染物浓度值高的网格为热点网格；第二种需要依靠大量的监测设备；第三种，基于大气排放源清单来筛选热点网格，主要是根据各网格排放量来筛选识别热点网格。然而由于污染物浓度值高的网格和排放量大的网格并不一定对站点监测浓度值影响大。例如某污染源位于城市盛行风向的下风向，即使其排放量较大、造成所在网格污染物浓度值偏高，但其排放的污染物随风扩散，对城市各站点影响较小，在实际的环境污染管控中并不是需要重点管控的污染源。在实际的大气污染治理过程中，更需要识别对站点空气质量影响较大的网格，将对站点空气质量影响较大的网格作为热点网格，进而针对该热点网格实施相应的污染监管和治理措施，以改善城市空气质量、提升空气质量排名。并且，相关技术中的热点网格确定方法通常只是针对已存在污染的分析，无法预知未来时间段内的热点网格，也就是说，目前的热点网格的确定方法不仅存在确定结果准确性较低，可靠性较差，不利于环境污染治理效率的提升的问题，也无法有效预测未来时间段内的热点网格，无法为环境污染治理提供可靠的数据依据。
29.为了解决以上技术问题，本公开提供一种热点网格识别方法、装置、存储介质和电子设备，该热点网格识别方法能够确定目标区域在历史时间段内的多个模拟时间段中多种天气型下对指定区域中目标空气质量影响最大的多个历史热点网格；获取未来指定时间段的目标空间分辨率的目标气象背景数据，所述目标空间分辨率的目标网格化排放清单以及所述未来指定时间段的目标天气型集合；根据所述多个历史热点网格，所述目标气象背景数据，所述目标网格化排放清单以及所述目标天气型集合预测所述未来指定时间段的目标热点网格；能够基于历史时间段内的多个模拟时间段中每种天气型下对指定区域中目标空气质量影响最大的多个历史热点网格有效预测未来时间段内的目标热点网格，能够在提升预测效率的同时有效保证预测结果的精准度，从而能够有效提升确定得到的目标热点网格的可靠性，进而能够为环境污染治理提供可靠的数据依据。
30.图1是本公开一示例性实施例示出的一种热点网格识别方法的流程图；如图1所示，所述热点网格识别方法可以包括：步骤101，确定目标区域在历史时间段内的多个模拟时间段中多种天气型下对指定区域中目标空气质量影响最大的多个历史热点网格。
31.其中，该历史时间段可以是历史3年、5年等，该模拟时间段可以是以周、月或者年为单位的时间，例如每个月、每年等。该指定区域可以是某行政区所在区域，例如可以是某城市所在区域，某县（镇）区域等，也可以是指定范围的区域，该指定区域可以是属于该目标区域中的一部分，也可以与该目标区域相邻的区域，还可以是目标区域没有交集的区域。该目标空气质量为是反映空气污染程度的参数，可以通过某个污染物的浓度表示。天气型用于表征天气形势的类型，可以通过现有技术中的预设天气分型模型获取一段时间对应的天气型，例如，可以通过从历史时间段对应的历史气象数据中选取每日若干时次的高度场、海平面气压场作为分型因子数据输入预设天气分型模型，以获取该预设天气分型模型输出的
该历史时间段内每日的天气型，需要说明的是，该预设天气分型模型属于现有技术中的成熟技术，本公开对此不作限定。
32.本步骤的实施方式可以如图2所示，图2是根据图1所示实施例示出的一种热点网格识别方法的流程图；该图1中步骤101可以包括：步骤1011，获取目标区域在历史时间段内的第一空间分辨率的第一气象背景数据和所述第一空间分辨率的第一网格化排放清单，以及所述目标区域内每个监测站点的经纬度信息。
33.本步骤中，该第一气象背景数据的获取方法可以包括：获取目标区域在历史时间段内的气象数据，该气象数据可以包括空气温度、空气湿度、风向、风速、阴晴雨雪、降水量以及特殊的灾害性天气等；可以在wrf（区域大气动力）或其他气象模式中将网格分辨率设置为第一空间分辨率，然后对历史时间段（例如历史三年内）的气象数据进行模拟，生成该第一气象背景数据。
34.另外，该第一网格化排放清单的获取方法可以包括：获取目标区域的大气污染源排放清单，使用smoke（一种污染源处理系统）或其他污染源处理软件生成第一空间分辨率的网格化排放清单，从而得到该第一网格化排放清单；例如，先将网格设置为9km
×
9km的分辨率，然后利用污染源处理系统对气象数据和大气污染源排放清单进行模拟，得到该第一气象背景数据和该第一网格化排放清单。
35.步骤1012，根据所述第一气象背景数据，所述第一网格化排放清单和所述经纬度信息确定所述历史时间段内多个模拟时间段中每种天气型下每个第一空间分辨率网格对指定区域的目标空气质量的第一贡献值。
36.其中，该第一空间分辨率网格即分辨率为第一空间分辨率的网格。
37.本步骤中，可以将该第一气象背景数据，第一网格化排放清单和经纬度信息输入预设空气质量模式，以获取该预设空气质量模式输出的所述历史时间段内每天每个第一空间分辨率网格对指定区域的目标空气质量的贡献值。可以确定每天的天气型，根据每天的天气型计算每个模拟时间段（例如历史三年的每个月）中每种天气型下贡献值的均值，以得到该模拟时间段中，每种天气型下的贡献值。该预设空气质量模式可以是camq（描述大气污染物空气质量的复杂数值模型）、camx（综合空气质量模式）、naqpms（嵌套网格空气质量预报系统）等三代空气质量模式。
38.示例地，若该第一空间分辨率可以是9km
×
9km，获取9km
×
9km分辨率的第一网格化排放清单，以及9km
×
9km分辨率的第一气象背景数据，该历史时间段为历史三年内，该模拟时间段为历史三年的每个月（也可以是每两个月，每半个月，或者每天），可以将该第一气象背景数据，第一网格化排放清单和经纬度信息输入预设空气质量模式，获取每个单位时间段（例如每个小时）内每个第一空间分辨率网格对指定区域的目标空气质量的贡献值；通过预设天气分型模型获取每个单位时间段（例如可以是每天）的天气型；可以统计每个月中的每天的天气型，若天气型1为5月的1-5号和15-18号，则可以获取5月的1-5号和15-18号每个第一空间分辨率网格对指定区域的目标空气质量的贡献值的均值，以得到5月中天气型1的贡献值。
39.需要说明的是，每个月内每个第一空间分辨率网格对指定区域的目标空气质量的贡献值可以通过计算一个月中每天第一空间分辨率网格对指定区域的目标空气质量的贡
献值的均值得到，每天第一空间分辨率网格对该指定区域的目标空气质量的贡献值可以通过计算一天内每个小时第一空间分辨率网格对指定区域的目标空气质量的贡献值的均值确定。另外，当该指定区域中包括多个环境监测站点时，可以获取第一空间分辨率网格对每个环境监测站点的贡献值，然后获取每个第一空间分辨率网格对所述指定区域中所述多个环境监测站点的贡献值的均值（或者和值），以得到该第一空间分辨率网格对该指定区域的贡献值。
40.步骤1013，确定每个模拟时间段内每种天气型下所述第一贡献值最大的待用网格，以得到多个模拟时间段中多种天气型下的多个待用网格。
41.本步骤，可以从多个模拟时间段中每种天气型下每个第一空间分辨率网格对指定区域的目标空气质量的第一贡献值中，确定所述第一贡献值最大的一个或者多个待用网格，其中，在确定所述第一贡献值最大的一个或者多个待用网格时，可以预设贡献值阈值，将大于该预设贡献值阈值的第一贡献值对应的第一空间分辨率网格作为所述待用网格，也可以预设贡献比例阈值，将贡献比例大于该预设贡献比例阈值的第一空间分辨率网格作为该待用网格。
42.示例地，一种实施方式中，可以确定历史5年内每年1月份的天气型，若历史第一年1月份出现两种天气型（天气型1和天气型3），历史第二年1月份出现三种天气型（天气型1、天气型2和天气型3），历史第三年1月份出现两种天气型（天气型2和天气型5），历史第四年1月份出现两种天气型（天气型1和天气型3），若历史第五年1月份出现两种天气型（天气型3和天气型4），则可以确定出每个1月份中每种天气型对应的一个或者多个待用网格，从而得到5个1月份中每种天气型对应的多个待用网格。另一种实施方式中，也可以从5个1月份中每种天气型对应的多个待用网格中筛选一部分作为最终确定的多个待用网格， 例如共出现4组天气型（即4个天气型集合，5年中有两年的1月份的天气型集合相同），可以筛选出4组影响较大的网格作为该待用网格。再一种实施方式中，可以历史5年内1月份共出现5种天气型，可以统计5个1月中每种天气型下所述第一贡献值最大的待用网格，得到5个1月内5种天气型分别对应多个待用网格。
43.步骤1014，根据所述第一气象背景数据和所述第一网格化排放清单，从所述第一空间分辨率至所述目标空间分辨率按照预设幅度依次进行降尺度筛选处理，以得到所述目标空间分辨率下每种天气型的历史热点网格，所述第一空间分辨率低于或者等于所述目标空间分辨率。
44.其中，所述降尺度筛选处理包括：对当前空间分辨率进行降尺度处理，以得到更新后的当前空间分辨率，在确定更新后的当前空间分辨率为非所述目标空间分辨率的情况下，确定所述模拟时间段中所述更新后的当前空间分辨率下的每个标记网格对所述指定区域中目标空气质量的第三贡献值，确定所述模拟时间段对应的第二历史天气型集合，所述第二历史天气型集合包括模拟时间段内出现过的天气型；确定所述第二历史天气型集合内的每种天气型下对所述指定区域中所述目标空气质量的第三贡献值最大的一个或多个指定网格，将所述指定网格作为所述模拟时间段更新后的待用网格；在确定所述更新后的当前空间分辨率为所述目标空间分辨率的情况下，将所述待用网格作为所述历史热点网格。
45.这样，通过以上步骤1011至步骤1014，能够有效获取到目标区域在历史时间段内的多个模拟时间段中多种天气型下对指定区域中目标空气质量影响最大的多个历史热点
网格。
46.步骤102，获取未来指定时间段的目标空间分辨率的目标气象背景数据，所述目标空间分辨率的目标网格化排放清单以及所述未来指定时间段的目标天气型集合。
47.需要说明是，可以获取目标区域在未来指定时间段的气象数据，在wrf或其他气象模式中将网格分辨率设置为目标空间分辨率，然后对未来指定时间段的气象数据进行模拟，生成该目标气象背景数据。另外，可以获取目标区域的大气污染源排放清单，使用smoke（一种污染源处理系统）或其他污染源处理软件生成目标空间分辨率的网格化排放清单，得到该目标网格化排放清单；例如，若目标空间分辨率为3km
×
3km，在确定目标空间分辨率的目标气象背景数据和所述目标空间分辨率的目标网格化排放清单时，可以先将网格设置为3km
×
3km的分辨率，然后利用污染源处理系统对未来指定时间段的气象数据和大气污染源排放清单进行模拟，得到3km
×
3km的目标气象背景数据和该3km
×
3km分辨率下的网格化排放清单（即目标网格化排放清单）。该目标天气型集合的获取方式可以是，获取该未来指定时间段的预报气象数据，所述预报气象数据中包括分型因子数据（例如每日若干时次的高度场、海平面气压场等），将所述分型因子数据属于预设天气分型模型，以获取所述预设天气分型模型输出的目标天气型集合。
48.步骤103，根据所述多个历史热点网格，所述目标气象背景数据，所述目标网格化排放清单以及所述目标天气型集合预测所述未来指定时间段的目标热点网格。
49.其中，所述目标热点网格为所述目标天气型集合中每种天气型下对所述指定区域中所述目标空气质量影响最大的网格。
50.示例地，若未来指定时间段为明年1月份，历史时间段为历史5年，模拟时间段为每个月，以每年1月份为例，历史第一年1月份出现两种天气型（天气型1和天气型3），历史第二年1月份出现三种天气型（天气型1、天气型2和天气型3），历史第三年1月份出现两种天气型（天气型2和天气型5），历史第四年1月份出现两种天气型（天气型1和天气型3），历史第五年1月份出现两种天气型（天气型3和天气型4），则需要确定明年1月份的目标天气型集合，是否为历史5年内的5组天气型中的一个，若确定明年1月份的目标天气型集合为历史5年内的5组天气型中的一个（例如明年1月份的目标天气型集合为天气型2和天气型5，与历史第三年1月份出现的天气型相同），则可以根据历史5年内5个1月份中天气型2和天气型5对应的待用网格（历史第二年1月份中天气型2对应的待用网格以及第三年1月份天气型2和天气型5对应的待用网格）确定明年1月份的目标热点网格，若确定明年1月份的目标天气型集合不属于历史5年内的5组天气型中的一个，则可以根据5组天气型中每种天气型的待用网格确定明年1月份的目标热点网格。
51.以上技术方案，能够基于历史时间段内的多个模拟时间段中每种天气型下对指定区域中目标空气质量影响最大的多个历史热点网格有效预测未来时间段内的目标热点网格，能够在提升预测效率的同时有效保证预测结果的精准度，从而能够有效提升确定得到的目标热点网格的可靠性，进而能够为环境污染治理提供可靠的数据依据。
52.图3是根据图1所示实施例示出的另一种热点网格识别方法的流程图；如图3所示，图1中步骤103所述的根据所述多个历史热点网格，所述目标气象背景数据，所述目标网格化排放清单以及所述目标天气型集合预测所述未来指定时间段的目标热点网格，可以包括：
步骤1031，根据所述多个历史热点网格确定所述目标天气型集合对应的备选热点网格。
53.本步骤中，可以确定所述未来指定时间段对应的所述历史时间段下多个指定模拟时间段的多个第一历史天气型集合，每个所述第一历史天气型集合包括一个所述指定模拟时间段内出现过的历史天气型；在确定所述目标天气型集合属于所述多个第一历史天气型集合中的一个的情况下，从所述多个待用网格中，确定与所述目标天气型集合相同的第一历史天气型集合对应的多个目标待用网格；在确定所述目标天气型集合不属于所述多个第一历史天气型集合中的一个的情况下，将所述多个待用网格作为所述目标天气型集合对应的多个目标待用网格；获取所述多个待用网格对所述指定区域的所述目标空气质量的第一贡献值的第一和值，以及所述目标区域内每个第一空间分辨率网格对所述指定区域的所述目标空气质量的第一贡献值的第二和值；在确定所述第一和值与所述第二和值的比值大于或者等于预设比例阈值的情况下，将所述多个待用网格作为所述备选热点网格。
54.示例地，若未来指定时间段为明年1月份，历史时间段为历史5年，指定模拟时间段为每年1月份，历史第一年1月份出现两种天气型（即第一历史天气型集合包括天气型1和天气型3），历史第二年1月份出现三种天气型（第一历史天气型集合包括天气型1、天气型2和天气型3），历史第三年1月份出现两种天气型（第一历史天气型集合包括天气型2和天气型5），历史第四年1月份出现两种天气型（第一历史天气型集合包括天气型1和天气型3），历史第五年1月份出现两种天气型（第一历史天气型集合包括天气型3和天气型4），若确定明年1月份的目标天气型集合为天气型2和天气型5，则可以将历史5年内5个1月份中天气型2和天气型5对应的多个待用网格作为目标天气型集合的目标待用网格；即将历史第二年1月份中天气型2对应的待用网格以及第三年1月份天气型2和天气型5对应的待用网格作为明年1月份的目标待用网格；若确定明年1月份的目标天气型集合不属于历史5年内的5组天气型中的一个，则可以根据5组天气型（即5个第一历史天气型集合）中每种天气型的待用网格作为目标天气型集合的目标待用网格。
55.需要说明的是，在确定所述第一和值与所述第二和值的比值小于预设比例阈值的情况下，能够表征所述备选热点网格的可靠性较低，因此需要对备选热点网格的数量进行扩充，以为扩大目标热点网格的筛选范围，达到提升目标热点网格确定结果准确性的效果；因此，本步骤中，在确定所述第一和值与所述第二和值的比值小于预设比例阈值的情况下，可以根据所述目标气象背景数据和所述目标网格化排放清单确定每个目标空间分辨率网格对所述指定区域内所述目标空气质量的第二贡献值，将所述第二贡献值大于或者等于预设贡献值阈值的网格也作为所述备选热点网格。
56.步骤1032，将所述目标区域内除所述备选热点网格之外的其他网格统一标记为第一网格标识，并用不同的第二网格标识对不同的备选热点网格进行标记，以得到包括多个不同标识的网格标记数据。
57.其中，该第一网格标识和第二网格标识可以是不同的id，或者不同的代码。
58.示例地，若第二空间分辨率为3km
×
3km，可以使用arcgis（嵌入式gis（geography information system，地理信息系统）组件）对筛选出的备选热点网格（3km
×
3km网格）进行id标记（不同的网格标记为不同的id），将备选热点网格之外的网格标记为一个id，这样可以在不影响模拟结果准确性的情况下，有效缩小需标记的网格量，节省计算资源，提升处理
效率。
59.步骤1033，将所述网格标记数据，所述目标气象背景数据以及所述目标网格化排放清单输入预设空气质量模式，以得到每个标识的网格对所述指定区域的所述目标空气质量的贡献值。
60.步骤1034，将所述多个不同标识的网格中对所述指定区域的所述目标空气质量的贡献值最大的网格作为所述目标热点网格。
61.通过以上步骤1031至步骤1034，能够有效预测所述未来指定时间段的目标热点网格，并且能够有效节约目标热点网格确定所需的计算资源，提升目标热点网格确定效率。
62.图4是本公开另一示例实施例示出的一种热点网格识别方法的流程图；如图4所示，所述热点网格识别方法可以包括：步骤301，获取目标区域在历史时间段内的第一空间分辨率的第一气象背景数据和所述第一空间分辨率的第一网格化排放清单，以及所述目标区域内每个监测站点的经纬度信息。
63.步骤302，根据所述第一气象背景数据，所述第一网格化排放清单和所述经纬度信息确定所述历史时间段内多个模拟时间段中每种天气型下每个第一空间分辨率网格对指定区域的目标空气质量的第一贡献值。
64.其中，所述模拟时间段的时长为单月时长。
65.步骤303，确定每个模拟时间段内每种天气型下所述第一贡献值最大的待用网格，以得到多个模拟时间段中多种天气型下的多个待用网格。
66.需要说明的是，以上步骤301至步骤303的实施方式可以参考图1中步骤101至步骤102的实施方式，本公开在此不再赘述。
67.步骤304，获取目标空间分辨率。
68.其中，该目标空间分辨率可以是3km
×
3km或者1km
×
1km，也可以是0.5km
×
0.5km，还可以是其他预先设置的空间分辨率，或者用户通过预设输入接口输入的空间分辨率。
69.步骤305，根据所述第一气象背景数据和所述第一网格化排放清单，从所述第一空间分辨率至所述目标空间分辨率按照预设幅度依次进行降尺度筛选处理，以得到所述目标空间分辨率下每种天气型的历史热点网格。
70.其中，该预设幅度可以是s倍，若该第一空间分辨率为m
×
n，则按照预设幅度降尺度处理一次，可以得到
×
，m、n为非自然数， s为大于1的数。
71.另外，所述降尺度筛选处理可以包括图5所示步骤，图5是根据图4所示实施例示出的一种热点网格识别方法的流程图；如图5所示，所述降尺度筛选处理可以包括：s1，对所述当前空间分辨率进行降尺度处理，以得到更新后的当前空间分辨率。
72.本步骤中，可以使当前空间分辨率网格与降尺度处理后的网格匹配，例如，当前空间分辨率为9km
×
9km，可以将一个9km
×
9km网格降尺度处理为9个3km
×
3km的网格，若当前空间分辨率为3km
×
3km，可以将一个3km
×
3km网格降尺度处理为9个1km
×
1km的网格，若当前空间分辨率为1km
×
1km，可以将一个1km
×
1km网格降尺度处理为为4个0.5km
×
0.5km的网格。
73.s2，确定更新后的当前空间分辨率是否为所述目标空间分辨率。
74.本步骤中，在确定更新后的当前空间分辨率为非所述目标空间分辨率的情况下，执行s3；在确定所述更新后的当前空间分辨率为所述目标空间分辨率的情况下，执行s7。
75.s3，获取所述更新后的当前空间分辨率下的当前网格化排放清单，所述更新后的当前空间分辨率下的当前气象背景数据，以及更新后的当前空间分辨率下的当前网格标记数据。
76.本步骤中，获取更新后的当前空间分辨率下的当前网格标记数据的实施方式可以包括：将所述目标区域内除所述多个待用网格之外的其他网格统一标记为指定网格标识；采用不同的第三网格标识对所述多个待用网格进行标记，以得到所述当前网格标记数据。
77.s4，根据所述当前网格标记数据，所述当前网格化排放清单和所述当前气象背景数据确定所述模拟时间段中所述更新后的当前空间分辨率下的每个标记网格对所述指定区域中目标空气质量的第三贡献值。
78.本步骤，可以将该当前网格标记数据，所述当前网格化排放清单和所述当前气象背景数据输入预设空气质量模式，以得到所述更新后的当前空间分辨率下的每个标记网格对所述指定区域中目标空气质量的第三贡献值。
79.s5，确定所述模拟时间段对应的第二历史天气型集合，所述第二历史天气型集合包括模拟时间段内出现过的天气型。
80.示例地，若历史时间段为历史5年，模拟时间段为每个月，则可以获取每个月对应的第二历史天气型集合。例如，历史第一年1月份出现的两种天气型为天气型1和天气型3，即一个第二历史天气型集合为天气型1和天气型3，历史第一年2月份出现的三种天气型为天气型1、天气型2和天气型3，即另一个第二历史天气型集合为天气型1、天气型2和天气型3；同理，可以确定出历史5年内每个月的第二历史天气型集合。
81.s6，确定所述第二历史天气型集合内的每种天气型下对所述指定区域中所述目标空气质量的第三贡献值最大的一个或多个指定网格，将所述指定网格作为所述模拟时间段更新后的待用网格。
82.示例地，若历史时间段内的某个月的第二历史天气型集合包括天气型1和天气型2，其中该月的1-5号和15-18号为天气型1，其余时间为天气型2，则需确定该月内天气型1的多日中每个标记网格对所述指定区域中目标空气质量的第三贡献值中最大的一个或多个指定网格，并需要确定出该月内天气型2的多日中每个标记网格对所述指定区域中目标空气质量的第三贡献值中最大的一个或多个指定网格，将天气型1对应的指定网格和天气型2对应的指定网格作为该月更新后的待用网格。
83.需要说明的是，可以获取所述更新后的当前空间分辨率下每个当前空间分辨率网格对所述目标空气质量的第三贡献值的贡献比例；将所述贡献比例大于或者等于预设比例阈值的当前空间分辨率网格作为所述指定网格。
84.示例地，若预设比例阈值为95%，则将对所述目标空气质量的第三贡献值的贡献比例大于或者等于95%的当前空间分辨率网格作为该指定网格。
85.s7，将所述当前空间分辨率对应的待用网格作为所述历史热点网格。
86.需要说明的是，在获取到该历史热点网格之后，可以将该历史热点网格输出，以向用户展示每个月每种天气型下对该指定区域的贡献值影响较大的网格。
87.以上技术方案，能够通过降尺度的方法，先筛选影响较大的粗网格再筛选影响较
大的细网格，并且能够对各月每种天气型下影响较大的网格进行分别筛选，以减少各月气象条件的差异造成需进行标记的网格较多，影响历史热点网格预测效率的问题。
88.图6是本公开一示例性实施例示出的一种热点网格识别装置的框图；如图6所示，所述装置可以包括：确定模块601，被配置为确定目标区域在历史时间段内的多个模拟时间段中多种天气型下对指定区域中目标空气质量影响最大的多个历史热点网格；获取模块602，被配置为获取未来指定时间段的目标空间分辨率的目标气象背景数据，所述目标空间分辨率的目标网格化排放清单以及所述未来指定时间段的目标天气型集合；预测模块603，被配置为根据所述多个历史热点网格，所述目标气象背景数据，所述目标网格化排放清单以及所述目标天气型集合预测所述未来指定时间段的目标热点网格，所述目标热点网格为所述目标天气型集合中每种天气型下对所述指定区域中所述目标空气质量影响最大的网格。
89.以上技术方案，能够基于历史时间段内的多个模拟时间段中每种天气型下对指定区域中目标空气质量影响最大的多个历史热点网格有效预测未来时间段内的目标热点网格，能够在提升预测效率的同时有效保证预测结果的精准度，从而能够有效提升确定得到的目标热点网格的可靠性，进而能够为环境污染治理提供可靠的数据依据。
90.可选地，所述确定模块601，被配置为：获取目标区域在历史时间段内的第一空间分辨率的第一气象背景数据和所述第一空间分辨率的第一网格化排放清单，以及所述目标区域内每个监测站点的经纬度信息；根据所述第一气象背景数据，所述第一网格化排放清单和所述经纬度信息确定所述历史时间段内多个模拟时间段中每种天气型下每个第一空间分辨率网格对指定区域的目标空气质量的第一贡献值；确定每个模拟时间段内每种天气型下所述第一贡献值最大的待用网格，以得到多个模拟时间段中多种天气型下的多个待用网格；根据所述第一气象背景数据和所述第一网格化排放清单，从所述第一空间分辨率至所述目标空间分辨率按照预设幅度依次进行降尺度筛选处理，以得到所述目标空间分辨率下每种天气型的历史热点网格，所述第一空间分辨率低于或者等于所述目标空间分辨率。
91.可选地，所述预测模块603，被配置为：根据所述多个历史热点网格确定所述目标天气型集合对应的备选热点网格；将所述目标区域内除所述备选热点网格之外的其他网格统一标记为第一网格标识，并用不同的第二网格标识对不同的备选热点网格进行标记，以得到包括多个不同标识的网格标记数据；将所述网格标记数据，所述目标气象背景数据以及所述目标网格化排放清单输入预设空气质量模式，以得到每个标识的网格对所述指定区域的所述目标空气质量的贡献值；将所述多个不同标识的网格中对所述指定区域的所述目标空气质量的贡献值最大的网格作为所述目标热点网格。
92.可选地，所述预测模块603，被配置为：确定所述未来指定时间段对应的所述历史时间段下多个指定模拟时间段的多个第一历史天气型集合，每个所述第一历史天气型集合包括一个所述指定模拟时间段内出现过的历史天气型；在确定所述目标天气型集合属于所述多个第一历史天气型集合中的一个的情况下，从所述多个历史热点网格中，确定与所述目标天气型集合相同的第一历史天气型集合对应的多个目标待用网格；在确定所述目标天气型集合不属于所述多个第一历史天气型集合中的一个的情况下，将所述多个历史热点网格作为所述目标天气型集合对应的多个目标待用网格；根据所述多个目标待用网格确定所述备选热点网格。
93.可选地，所述预测模块603，被配置为：获取所述多个目标待用网格对所述指定区域的所述目标空气质量的第一贡献值的第一和值，以及所述目标区域内每个第一空间分辨率网格对所述指定区域的所述目标空气质量的第一贡献值的第二和值；在确定所述第一和值与所述第二和值的比值大于或者等于预设比例阈值的情况下，将所述多个目标待用网格作为所述备选热点网格。
94.可选地，所述预测模块603，还被配置为：在确定所述第一和值与所述第二和值的比值小于预设比例阈值的情况下，根据所述目标气象背景数据和所述目标网格化排放清单确定每个目标空间分辨率网格对所述指定区域内所述目标空气质量的第二贡献值，将所述第二贡献值大于或者等于预设贡献值阈值的网格以及所述多个目标待用网格作为所述备选热点网格。
95.可选地，所述确定模块601被配置为：对当前空间分辨率进行降尺度处理，以得到更新后的当前空间分辨率，在确定更新后的当前空间分辨率为非所述目标空间分辨率的情况下，确定所述模拟时间段中所述更新后的当前空间分辨率下的每个标记网格对所述指定区域中目标空气质量的第三贡献值，确定所述模拟时间段对应的第二历史天气型集合，所述第二历史天气型集合包括模拟时间段内出现过的天气型；确定所述第二历史天气型集合内的每种天气型下对所述指定区域中所述目标空气质量的第三贡献值最大的一个或多个指定网格，将所述指定网格作为所述模拟时间段更新后的待用网格；在确定所述更新后的当前空间分辨率为所述目标空间分辨率的情况下，将所述待用网格作为所述历史热点网格。
96.可选地，所述确定模块601被配置为：获取所述更新后的当前空间分辨率下每个当前空间分辨率网格对所述目标空气质量的第三贡献值的贡献比例；将所述贡献比例大于或者等于预设比例阈值的当前空间分辨率网格作为所述指定网格。
97.以上技术方案，能够通过降尺度的方法，先筛选影响较大的粗网格再筛选影响较大的细网格，并且能够对各月影响较大的网格进行分别筛选，以减少各月气象条件的差异造成需进行标记的网格较多，影响历史热点网格预测效率的问题。
98.关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法
的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
99.图7是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。如图7所示，该第一电子设备700可以包括：第一处理器701，第一存储器702。该第一电子设备700还可以包括多媒体组件703，第一输入/输出接口704，以及第一通信组件705中的一者或多者。
100.其中，第一处理器701用于控制该第一电子设备700的整体操作，以完成上述的热点网格识别方法中的全部或部分步骤。第一存储器702用于存储各种类型的数据以支持在该第一电子设备700的操作，这些数据例如可以包括用于在该第一电子设备700上操作的任何应用程序或方法的指令，以及应用程序相关的数据，例如联系人数据、收发的消息、图片、音频、视频等等。该第一存储器702可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，例如静态随机存取存储器（static random access memory，简称sram），电可擦除可编程只读存储器（electrically erasable programmable read-only memory，简称eeprom），可擦除可编程只读存储器（erasable programmable read-only memory，简称eprom），可编程只读存储器（programmable read-only memory，简称prom），只读存储器（read-only memory，简称rom），磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。多媒体组件703可以包括屏幕和音频组件。其中屏幕例如可以是触摸屏，音频组件用于输出和/或输入音频信号。例如，音频组件可以包括一个麦克风，麦克风用于接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在第一存储器702或通过第一通信组件705发送。音频组件还包括至少一个扬声器，用于输出音频信号。第一输入/输出接口704为第一处理器701和其他接口模块之间提供接口，上述其他接口模块可以是键盘，鼠标，按钮等。这些按钮可以是虚拟按钮或者实体按钮。第一通信组件705用于该第一电子设备700与其他设备之间进行有线或无线通信。无线通信，例如wi-fi，蓝牙，近场通信（near field communication，简称nfc），2g、3g、4g、nb-iot、emtc、或其他5g等等，或它们中的一种或几种的组合，在此不做限定。因此相应的该第一通信组件705可以包括：wi-fi模块，蓝牙模块，nfc模块等等。
101.在一示例性实施例中，第一电子设备700可以被一个或多个应用专用集成电路（application specific integrated circuit，简称asic）、数字信号处理器（digital signal processor，简称dsp）、数字信号处理设备（digital signal processing device，简称dspd）、可编程逻辑器件（programmable logic device，简称pld）、现场可编程门阵列（field programmable gate array，简称fpga）、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述的热点网格识别方法。
102.在另一示例性实施例中，还提供了一种包括程序指令的计算机可读存储介质，该程序指令被处理器执行时实现上述的热点网格识别方法的步骤。例如，该计算机可读存储介质可以为上述包括程序指令的第一存储器702，上述程序指令可由第一电子设备700的第一处理器701执行以完成上述的热点网格识别方法。
103.图8是根据一示例性实施例示出的另一种电子设备的框图。例如，第二电子设备800可以被提供为一服务器。参照图8，第二电子设备800包括第二处理器822，其数量可以为一个或多个，以及第二存储器832，用于存储可由第二处理器822执行的计算机程序。第二存储器832中存储的计算机程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，第二处理器822可以被配置为执行该计算机程序，以执行上述的热点网格识别方法。
104.另外，第二电子设备800还可以包括电源组件826和第二通信组件850，该电源组件
826可以被配置为执行第二电子设备800的电源管理，该第二通信组件850可以被配置为实现第二电子设备800的通信，例如，有线或无线通信。此外，该第二电子设备800还可以包括第二输入/输出接口858。第二电子设备800可以操作基于存储在第二存储器832的操作系统。
105.在另一示例性实施例中，还提供了一种包括程序指令的计算机可读存储介质，该程序指令被处理器执行时实现上述的热点网格识别方法的步骤。例如，该非临时性计算机可读存储介质可以为上述包括程序指令的第二存储器832，上述程序指令可由第二电子设备800的第二处理器822执行以完成上述的热点网格识别方法。
106.在另一示例性实施例中，还提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品包含能够由可编程的装置执行的计算机程序，该计算机程序具有当由该可编程的装置执行时用于执行上述的热点网格识别方法的代码部分。
107.以上结合附图详细描述了本公开的优选实施方式，但是，本公开并不限于上述实施方式中的具体细节，在本公开的技术构思范围内，可以对本公开的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本公开的保护范围。
108.另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合，为了避免不必要的重复，本公开对各种可能的组合方式不再另行说明。
109.此外，本公开的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本公开的思想，其同样应当视为本公开所公开的内容。

技术特征：
1.一种热点网格识别方法，其特征在于，所述方法包括：确定目标区域在历史时间段内的多个模拟时间段中多种天气型下对指定区域中目标空气质量影响最大的多个历史热点网格；获取未来指定时间段的目标空间分辨率的目标气象背景数据，所述目标空间分辨率的目标网格化排放清单以及所述未来指定时间段的目标天气型集合；根据所述多个历史热点网格，所述目标气象背景数据，所述目标网格化排放清单以及所述目标天气型集合预测所述未来指定时间段的目标热点网格，所述目标热点网格为所述目标天气型集合中每种天气型下对所述指定区域中所述目标空气质量影响最大的网格。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定目标区域在历史时间段内的多个模拟时间段中多种天气型下对指定区域中目标空气质量影响最大的多个历史热点网格，包括：获取目标区域在历史时间段内的第一空间分辨率的第一气象背景数据和所述第一空间分辨率的第一网格化排放清单，以及所述目标区域内每个监测站点的经纬度信息；根据所述第一气象背景数据，所述第一网格化排放清单和所述经纬度信息确定所述历史时间段内多个模拟时间段中每种天气型下每个第一空间分辨率网格对指定区域的目标空气质量的第一贡献值；确定每个模拟时间段内每种天气型下所述第一贡献值最大的待用网格，以得到多个模拟时间段中多种天气型下的多个待用网格；根据所述第一气象背景数据和所述第一网格化排放清单，从所述第一空间分辨率至所述目标空间分辨率按照预设幅度依次进行降尺度筛选处理，以得到所述目标空间分辨率下每种天气型的历史热点网格，所述第一空间分辨率低于或者等于所述目标空间分辨率。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个历史热点网格，所述目标气象背景数据，所述目标网格化排放清单以及所述目标天气型集合预测所述未来指定时间段的目标热点网格，包括：根据所述多个历史热点网格确定所述目标天气型集合对应的备选热点网格；将所述目标区域内除所述备选热点网格之外的其他网格统一标记为第一网格标识，并用不同的第二网格标识对不同的备选热点网格进行标记，以得到包括多个不同标识的网格标记数据；将所述网格标记数据，所述目标气象背景数据以及所述目标网格化排放清单输入预设空气质量模式，以得到每个标识的网格对所述指定区域的所述目标空气质量的贡献值；将所述多个不同标识的网格中对所述指定区域的所述目标空气质量的贡献值最大的网格作为所述目标热点网格。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个历史热点网格确定所述目标天气型集合对应的备选热点网格，包括：确定所述未来指定时间段对应的所述历史时间段下多个指定模拟时间段的多个第一历史天气型集合，每个所述第一历史天气型集合包括一个所述指定模拟时间段内出现过的历史天气型；在确定所述目标天气型集合属于所述多个第一历史天气型集合中的一个的情况下，从所述多个历史热点网格中，确定与所述目标天气型集合相同的第一历史天气型集合对应的
多个目标待用网格；在确定所述目标天气型集合不属于所述多个第一历史天气型集合中的一个的情况下，将所述多个历史热点网格作为所述目标天气型集合对应的多个目标待用网格；根据所述多个目标待用网格确定所述备选热点网格。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个目标待用网格确定所述备选热点网格，包括：获取所述多个目标待用网格对所述指定区域的所述目标空气质量的第一贡献值的第一和值，以及所述目标区域内每个第一空间分辨率网格对所述指定区域的所述目标空气质量的第一贡献值的第二和值；在确定所述第一和值与所述第二和值的比值大于或者等于预设比例阈值的情况下，将所述多个目标待用网格作为所述备选热点网格。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个目标待用网格确定所述备选热点网格，还包括：在确定所述第一和值与所述第二和值的比值小于预设比例阈值的情况下，根据所述目标气象背景数据和所述目标网格化排放清单确定每个目标空间分辨率网格对所述指定区域内所述目标空气质量的第二贡献值，将所述第二贡献值大于或者等于预设贡献值阈值的网格以及所述多个目标待用网格作为所述备选热点网格。7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述降尺度筛选处理包括：对当前空间分辨率进行降尺度处理，以得到更新后的当前空间分辨率，在确定更新后的当前空间分辨率为非所述目标空间分辨率的情况下，确定所述模拟时间段中所述更新后的当前空间分辨率下的每个标记网格对所述指定区域中目标空气质量的第三贡献值，确定所述模拟时间段对应的第二历史天气型集合，所述第二历史天气型集合包括模拟时间段内出现过的天气型；确定所述第二历史天气型集合内的每种天气型下对所述指定区域中所述目标空气质量的第三贡献值最大的一个或多个指定网格，将所述指定网格作为所述模拟时间段更新后的待用网格；在确定所述更新后的当前空间分辨率为所述目标空间分辨率的情况下，将所述待用网格作为所述历史热点网格。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述确定所述第二历史天气型集合内的每种天气型下对所述指定区域中所述目标空气质量的第三贡献值最大的一个或多个指定网格，包括：获取所述更新后的当前空间分辨率下每个当前空间分辨率网格对所述目标空气质量的第三贡献值的贡献比例；将所述贡献比例大于或者等于预设比例阈值的当前空间分辨率网格作为所述指定网格。9.一种热点网格识别装置，其特征在于，所述装置包括：确定模块，被配置为确定目标区域在历史时间段内的多个模拟时间段中多种天气型下对指定区域中目标空气质量影响最大的多个历史热点网格；获取模块，被配置为获取未来指定时间段的目标空间分辨率的目标气象背景数据，所述目标空间分辨率的目标网格化排放清单以及所述未来指定时间段的目标天气型集合；预测模块，被配置为根据所述多个历史热点网格，所述目标气象背景数据，所述目标网
格化排放清单以及所述目标天气型集合预测所述未来指定时间段的目标热点网格，所述目标热点网格为所述目标天气型集合中每种天气型下对所述指定区域中所述目标空气质量影响最大的网格。10.一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1-8中任一项所述方法的步骤。11.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器，其上存储有计算机程序；处理器，用于执行所述存储器中的所述计算机程序，以实现权利要求1-8中任一项所述方法的步骤。

技术总结
本公开涉及一种热点网格识别方法、装置、存储介质和电子设备，该热点网格识别方法能够通过确定目标区域在历史时间段内的多个模拟时间段中多种天气型下对指定区域中目标空气质量影响最大的多个历史热点网格；根据多个历史热点网格，未来指定时间段的目标空间分辨率的目标气象背景数据，目标网格化排放清单以及所述未来指定时间段的目标天气型集合预测所述未来指定时间段的目标热点网格；能够基于历史时间段内的多个模拟时间段中每种天气型下对指定区域中目标空气质量影响最大的多个历史热点网格有效预测未来时间段内的目标热点网格；从而能够在提升预测效率的同时有效保证预测结果的精准度，有利于提升得到目标热点网格的可靠性。格的可靠性。格的可靠性。


技术研发人员：王洋 吴冬 蒋美合 李亚林 张晔华 孙明生 易志安 马培翃 秦东明
受保护的技术使用者：北京中科三清环境技术有限公司
技术研发日：2023.08.14
技术公布日：2023/9/14