基于社会化网络媒体数据的城市空气质量监测方法与模型研究

This project tends to adopt environmental science and information science interdisciplinary research methods. For the limitations of existing methods on urban air quality monitoring, our research focuses on the methods and models for urban air quality monitoring based on social networking media data. The social networking media data would be used as supplementary data source of urban air quality monitoring, and the research works include: Capture the social networking media data from microblogging sites and forum sites, and study the identification and reconstruction methods for urban air pollution information from the data; design the indicator system for monitoring urban air pollution from social networking media data, and study the infusion model for urban air pollution events; based on the research results above, analyze and propose the correlation model of urban air pollution events and urban air quality, and achieve the mapping from pollution events to air quality, in conjunction with urban regional environmental background data, study urban air quality evaluation model based on social networking media data. Based on theoretical achievements, we plan to design and develop the urban air quality monitoring system based on social network media data, and validate the efficiency of the theory. The achievements would be useful to provide a more intelligent theory and key technical support for urban air quality impact studies and pollution control.

本项目拟采用环境科学和信息科学学科交叉的研究方式，针对现有城市空气质量监测方法的监测粒度粗、实时性低等不足，研究基于社会化网络媒体数据的城市空气质量监测方法与模型。项目研究将以社会化网络媒体数据作为城市空气质量监测的补充数据来源，重点研究三方面内容：针对来自于微博、论坛等社会化网络媒体的数据，研究其包含的城市空气污染信息的识别与重构方法；设计针对网络媒体数据的城市空气污染重要监测指标体系，并研究城市空气污染事件的融合理解模型；在前两项研究基础上，研究网络媒体数据中城市空气污染事件与实际的城市空气质量的关联模型，实现从污染事件到空气质量的映射，结合城市区域环境背景数据，研究基于网络媒体数据的城市空气质量评估模型。基于理论研究成果，设计开发基于社会化网络媒体数据的城市空气质量监测系统，对理论成果进行验证与应用，从而为城市空气质量的影响研究与污染治理提供更加智能化的基础理论与关键技术支持。

本项目采用学科交叉的研究方式，选取基于社会化网络媒体数据的城市空气环境监测方法与模型研究为研究题目，提出以社会化网络媒体数据作为城市环境空气监测的补充数据来源，建立基于社会化网络媒体数据的城市空气质量推断与评估模型，从而可监测出城市各栅格区域的高实时性的、细粒度的环境空气质量。预期研究成果可弥补现有城市空气质量监测方法中的监测粒度较粗、实时性低等不足，作为现有监测手段的更具实时性和细粒度的监测方法补充，可为增强城市空气污染监控与治理能力提供基础理论与关键技术支持。.针对研究目标和任务，本项目主要从城市污染物分布、扩散和影响机制等方面对城市环境污染相关物理机理开展了研究工作，同时从社会化网络媒体的数据预处理、分析、语义理解和行为建模等方面对社会化网络媒体数据的分析方法开展了研究工作，最终将两方面成果结合并开发了基于社会化网络媒体数据的城市空气质量监测预警系统。.具体开展的研究内容包括：基于社会化网络媒体数据中城市空气质量的评估方法、基于社会化网络媒体数据中城市空气污染事件的识别方法、道路绿化带对街道峡谷污染物扩散的影响研究，小尺度城市区域大气颗粒物质量浓度与气象因素的相关性研究，社会化网络媒体中突发热点话题信息的传播分析与早期检测研究，基于多项独立随机游走的社会化网络媒体大图社区发现的并行化算法，基于交互通信文本流数据的社会化网络媒体事件检测方法等。.上述研究成果在IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems、ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data、IEEE Network、Expert Systems with Applications、Journal of Network and Computer Applications、IEEE Access等SCI检索国际期刊录用发表论文9篇，在西安交通大学学报等EI检索期刊会议发表论文3篇，在中国环境科学学会2017科学与技术年会发表论文2篇，申请国家发明专利3项，并获国家发明专利授权1项，登记国家软件著作权1项。