1.一种大气颗粒物采集分析装置的收集和分析方法，其特征在于，所述大气颗粒物采集分析装置的收集和分析方法包括以下步骤： 步骤一，通过收集设备收集大气颗粒物样本；通过浓度检测设备采集大气颗粒浓度数据；通过颗粒物图像采集装置采集大气颗粒物的图像； 步骤二，通过图像识别程序利用大气颗粒物SEM成像方法对步骤一采集的大气颗粒物图像进行识别：(1)采集PM2.5大气颗粒物，并将大气颗粒物附着到滤膜上； (2)将滤膜制成样本：从样品上剪裁下矩形块，并用有导电胶粘附到铝质金属桩上；矩形块在真空条件下镀铂，将镀铂后的矩形块放入样品台； (3)使用高分辨率扫描电子显微镜和能谱分析仪在每个样品上随机选择位置获取单颗粒的图像； (4)将图像显示在图像采集界面中，先随机选择样本，接着随机选择颗粒，然后调节扫描电镜的放大倍数和分辨率，调节完毕后，点击拍摄获得大气颗粒的SEM图像； (5)获得一定数量的大气颗粒物的SEM图像后，对颗粒物的形貌特征进行观察，并根据EDX能谱分析报告分析颗粒物的化学成分； 步骤三，通过单片机控制数据校正程序对采集的浓度数据进行校正处理：(I)通过浓度检测设备获取监测区域中所有监测站点所监测到的大气颗粒物质量浓度数据；其中，所述监测站点包括参考站点和非参考站点； (II)获取所述参考站点的气象数据，利用所述参考站点的气象数据和所监测到的大气颗粒物质量浓度数据进行模型训练，得到在线校正模型； (III)根据所述在线校正模型对非参考站点的大气颗粒物质量浓度数据进行校正； 步骤四，通过溯源程序对大气颗粒污染进行追溯源头：1)通过监测设备收集、获取辖区内的大气颗粒物排放相关的活动水平数据，建立区域颗粒物排放信息库； 2)根据实际监测或预报结果，确定颗粒物污染时段； 3)使用气象模式WRF对污染事件时段的区域气象环境进行模拟，并获取污染时段的区域气象数据，确定受体位置；所述受体位置通常为监测站点所在位置，包括经度、纬度和采样口高度； 4)联用Flexpart粒子扩散模式，设置好相关参数，计算网格与网格化清单一致，获取区域内污染时段不同网格的气团滞留时间以及污染来源识别计算； 5)上述步骤4)所述PSCF不为0的网格为该次污染过程的污染排放来源区域，并把区域内的大气颗粒物排放源信息从信息库中调出，筛选颗粒物污染的靶向防治对象。 2.如权利要求1所述的大气颗粒物采集分析装置的收集和分析方法，其特征在于，步骤二中，所述通过图像识别程序利用大气颗粒物SEM成像方法对采集的大气颗粒物图像进行识别的方法还包括： 基于卷积神经网络的方法对大气颗粒物的形状进行识别与分类；具体为：对于卷积神经网络的激励函数，选取Relu函数作为隐藏层激励函数，选取softmax函数作为最后输出层的激励函数； 神经网络优化策略为Adam优化器；分析池化层和Dropout对防止网络过拟合的作用，BatchNormalization对网络层数据的归一化操作，损失函数选取交叉熵代价函数； 最后选择四个卷积层，每一层的卷积核从前向后依次为3×3×8、5×5×16、3×3×32、3×3×32，卷积层的输出作为全神经层的输入，建立的大气颗粒物形状特征识别与分类卷积神经网络模型。 3.如权利要求1的大气颗粒物采集分析装置的收集和分析方法，其特征在于，步骤三中，所述在线校正模型由实时数据计算得到，获得所述在线校正模型的方法如下： 以参考站点的光散射数据和气象数据作为自变量，以参考站点的标准质量浓度数据作为因变量，采取多元回归方法拟合所述参考站点的光散射数据和气象数据，得到在线校正模型： 其中，Ai为第i个参考站点拟合得到的校正模型系数，Xi为光散射数据和气象数据组成的列向量，n为参考站点的数量。 4.如权利要求3所述的大气颗粒物采集分析装置的收集和分析方法，其特征在于，所述参考站点所监测到的大气颗粒物质量浓度数据包括光散射数据和标准质量浓度数据，所述非参考站点所监测到的大气颗粒物质量浓度数据为光散射数据，其中所述光散射数据由监测站点中的光散射监测仪所测得，所述标准质量浓度数据由参考站点中的微振荡天平法颗粒物在线监测仪所测得。 5.如权利要求1所述的大气颗粒物采集分析装置的收集和分析方法，其特征在于，步骤四中，所述获取区域内污染时段不同网格的气团滞留时间以及污染来源识别计算方法如下： PSCFij＝t'ij×p'ij×W(t'ij)； 其中，PSCFij为任意网格ij颗粒物排放对受体颗粒物浓度影响的概率；t′ij为归一化后任意网格ij的气团滞留时间；p′ij为归一化后任意网格ij的大气颗粒物排放量； 由于PSCF是一个条件概率，其不确定性会随着网格点与受体位置距离的增加而增大，尤其当任意网格的气团滞留时间较小的时候；引入权重函数W(t'ij)，用于减小滞留时间过小的网格的PSCF的不确定性。 6.如权利要求5所述的大气颗粒物采集分析装置的收集和分析方法，其特征在于，对输入识别模型的气团滞留时间t和大气颗粒物排放量p作归一化处理，主要是考虑到两者在数值上存在量级的差异，如果直接输入模型中进行计算，会影响计算结果的敏感性；采用如下方法对气团滞留时间t和大气颗粒物排量p作归一化处理： 其中，tij为任意网格ij的原始气团滞留时间，tmax和tmin为区域网格内最大和最小的气团滞留时间；pij为任意网格ij原始的大气颗粒物排放量，pmax和pmin为区域网格内最大和最小的大气颗粒物排放量。 7.如权利要求1所述的大气颗粒物采集分析装置的收集和分析方法，其特征在于，步骤三、步骤四之间，需进行：步骤I，通过对比程序将采集的浓度数据与正常指标进行对比； 步骤II，通过分析程序对大气颗粒进行分析； 步骤四之后，还需进行：步骤1，通过警报器根据对比超标结果进行警报通知； 步骤2，通过微型存储器存储采集的大气颗粒物样本数据、大气颗粒物浓度数据、大气颗粒物图像信息、对比结果、分析结果、溯源信息以及预警信息的实时数据； 步骤3，通过移动终端接收采集的大气颗粒物的实时数据，并进行大气颗粒物采集分析装置的远程控制； 步骤4，通过显示器显示采采集的大气颗粒物样本数据、大气颗粒物浓度数据、大气颗粒物图像信息、对比结果、分析结果、溯源信息以及预警信息的实时数据。 8.一种应用如权利要求1～7任意一项所述的大气颗粒物采集分析装置的收集和分析方法的大气颗粒物采集分析装置，其特征在于，所述大气颗粒物采集分析装置包括： 样本收集模块，与主控模块连接，用于通过收集设备收集大气颗粒物样本； 颗粒物浓度采集模块，与主控模块连接，用于通过浓度检测设备采集大气颗粒物浓度数据； 颗粒物图像采集模块，与主控模块连接，用于通过颗粒物图像采集装置采集大气颗粒物的图像； 颗粒物图像识别模块，与主控模块连接，用于通过图像识别程序利用大气颗粒物SEM成像方法进行大气颗粒物图像的识别； 主控模块，与样本收集模块、颗粒物浓度采集模块、颗粒物图像采集模块、颗粒物图像识别模块、数据校正模块、数据对比模块、分析模块、颗粒物溯源模块、异常预警模块、数据存储模块、终端模块、显示模块连接，用于通过单片机控制各个模块正常工作； 数据校正模块，与主控模块连接，用于通过数据校正程序对采集的浓度数据进行校正处理； 数据对比模块，与主控模块连接，用于通过对比程序将采集的浓度数据与正常指标进行对比； 分析模块，与主控模块连接，用于通过分析程序对大气颗粒进行分析； 颗粒物溯源模块，与主控模块连接，用于通过溯源程序对大气颗粒污染进行追溯源头； 异常预警模块，与主控模块连接，用于通过警报器根据对比超标结果进行警报通知； 数据存储模块，与主控模块连接，用于通过微型存储器存储采集的大气颗粒物样本数据、大气颗粒物浓度数据、大气颗粒物图像信息、对比结果、分析结果、溯源信息以及预警信息的实时数据； 终端模块，与主控模块连接，用于通过移动终端接收采集的大气颗粒物的实时数据，并进行大气颗粒物采集分析装置的远程控制； 显示模块，与主控模块连接，用于通过显示器显示采采集的大气颗粒物样本数据、大气颗粒物浓度数据、大气颗粒物图像信息、对比结果、分析结果、溯源信息以及预警信息的实时数据。 9.一种存储在计算机可读介质上的计算机程序产品，包括计算机可读程序，供于电子装置上执行时，提供用户输入接口以实施如权利要求1～7任意一项所述的大气颗粒物采集分析装置的收集和分析方法。 10.一种计算机可读存储介质，储存有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1～7任意一项所述的大气颗粒物采集分析装置的收集和分析方法。
