CN111475960A - 基于meic大气污染源清单的窗口化环境空气质量模式预处理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于MEIC大气污染源清单的窗口化环境空气质量模式预处理方法，该方法包括获取MEIC清单原始污染物排放数据，将MEIC清单原始污染物排放数据进行数据整合，将MEIC清单经纬网格排放量数据转换为WRF‑Chem模式化学物种排放量数据，将WRF‑Chem模式化学物种排放量数据插值到模拟区域，将排放量数据按照排放因子进行时空分配，按照设定标准生成在模拟中可被模式读取的化学物种排放量数据。本发明通过构造含有地理坐标且基于面积权重的插值函数，将带有经纬度坐标的二维MEIC污染源排放量数据插值和分配到WRF‑Chem模式用户设定的模拟网格、模拟层高和模拟时段上，提高了数据处理效率，能够更加简便地实现MEIC污染源排放清单在环境空气质量模拟社区中的广泛应用。
Description
技术领域
本发明属于MEIC清单预处理技术领域，具体涉及一种基于MEIC大气污染源清单的窗口化环境空气质量模式预处理方法。
背景技术
近年来，我国在大气污染源调查和清单编制技术上的投入不断加大，已经产生了一系列以MEIC(Multi-resolution Emission Inventory for China，中国多尺度排放清单，http://www.meicmodle.org/)为代表的覆盖全国多部门的高精度、高时效的污染物源排放资料。但如何在环境空气质量模式中有效利用污染物源排放资料，准确地将污染物排放量原始数据分配到模拟区域网格和模拟时间间隔上，还存在着数据量大、步骤繁琐、难度较大等问题。对一般环境空气质量模式用户来说，MEIC清单的处理是不便利的。目前，还没有一种对一般模式用户比较友好的MEIC清单预处理系统。
发明内容
针对现有技术中的上述不足，本发明提供了一种基于MEIC大气污染源清单的窗口化环境空气质量模式预处理方法，使WRF-Chem模式用户能够更加准确、简便地将源清单中各污染物的排放量分配到用户所设定的模拟区域、模拟层高和模拟时段上，便于MEIC污染物源排放清单的使用和推广。
为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：
一种基于MEIC大气污染源清单的窗口化环境空气质量模式预处理方法，包括以下步骤：
S1、获取MEIC清单原始污染物排放数据；
S2、将MEIC清单原始污染物排放数据进行数据整合；
S3、将MEIC清单经纬网格排放量数据转换为WRF-Chem模式化学物种排放量数据；
S4、根据WRF-Chem配置参数，将WRF-Chem模式化学物种排放量数据插值到模拟区域；
S5、将模拟区域内的排放量数据按照排放因子进行时空分配；
S6、将分配后的排放量数据按照设定标准生成在模拟中可被模式读取的化学物种排放量数据。
进一步地，所述步骤S3具体包括以下分步骤：
S31、将MEIC清单经纬网格近似为矩形网格，计算经纬网格投影的面积大小；
S32、根据经纬网格投影的面积大小，将MEIC清单经纬网格排放量数据转换为WRF-Chem模式化学物种排放量数据。
进一步地，所述经纬网格投影的面积大小的计算公式为：
其中，ΔS为经纬网格投影的面积大小，R为地球平均半径，θ为纬度，
为经向网格分辨率，Δθ为纬向网格分辨率。
进一步地，所述WRF-Chem模式化学物种中无机气体排放量数据的转换公式为：
其中，Einorganic_gas_MODEL为WRF-Chem模式化学物种中无机气体排放量，Einorganic_gas_MEIC为MEIC清单经纬网格无机气态污染物排放量，md为当月天数，Mgas为气体物种的分子量。
进一步地，所述WRF-Chem模式化学物种中有机气体排放量数据的转换公式为：
其中，Eorganic_gas_MODEL为WRF-Chem模式化学物种中有机气体排放量，Eorganic_gas_MEIC为MEIC清单经纬网格有机气态污染物排放量，md为当月天数。
进一步地，所述WRF-Chem模式化学物种中颗粒物排放量数据的转换公式为：
其中，Eaerosol_MODEL为模式颗粒态物种排放量，Eaerosol_MEIC为MEIC经纬网格颗粒物排放量，md为当月天数。
进一步地，所述步骤S4具体包括以下分步骤：
S41、获取WRF-Chem模式配置文件；
S42、提取WRF-Chem配置文件中的模拟区域、网格大小以及模拟起始时间数据；
S43、将WRF-Chem模式化学物种排放量数据插值到步骤S42中的模拟区域。
进一步地，所述步骤S43采用基于面积权重的插值方法，具体为将WRF-Chem模式网格点及其邻近点网格间距进行归一化处理，根据归一化处理后的网格间距对网格进行划分，将划分后的网格面积作为插值权重，根据WRF-Chem模式网格点的邻近点的MEIC清单排放量数据插值得到该网格点的排放量数据。
进一步地，所述WRF-Chem模式网格点的排放量数据表示为：
其中，Em，n为WRF-Chem模式网格点的排放量，Ei，j、Ei，j+1、Ei+1，j+1、Ei+1，j为WRF-Chem模式网格点邻近的4个点的MEIC清单排放量，Si，j、Si，j+1、Si+1，j+1、Si+1，j为划分的4个网格面积，dx＝(lonm，n-loni，j)/0.25，dy＝(lati+1，j-latm，n)/0.25。
进一步地，所述步骤S5具体为将模拟区域内的排放量数据按照排放因子进行模拟层高和模拟时段上的时空分配，具体表示为：
其中，Ekl为某化学物种在k时第l层的排放量，dept表示部门分类，tdept_k为某部门排放的某种污染物的每日逐小时分配因子，zdept_l为某部门排放的某种污染物的垂直层分配因子。
本发明具有以下有益效果：
本发明通过构造含有地理坐标且基于面积权重的插值函数，能够将带有经纬度坐标的二维MEIC污染源排放量数据插值和分配到WRF-Chem模式用户设定的模拟网格、模拟层高和模拟时段上，提高了数据处理效率，能够更加简便地实现MEIC污染源排放清单在环境空气质量模拟社区中的广泛应用。
附图说明
图1为本发明基于MEIC大气污染源清单的窗口化环境空气质量模式预处理方法流程示意图；
图2是本发明实施例中经纬网格面积计算示意图；
图3是本发明实施例中MEIC清单向模拟区域的插值过程示意图；
图4是本发明实施例中MEIC清单经纬网格点向模式网格点插值方法示意图；
图5是本发明实施例中排放量数据分配过程示意图。
具体实施方式
下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。
如图1所示，本发明实施例提供了一种基于MEIC大气污染源清单的窗口化环境空气质量模式预处理方法，包括以下步骤S1至S6：
S1、获取MEIC清单原始污染物排放数据；
在本实施例中，本发明获取用户输入的MEIC清单原始污染物排放数据以及输入数据的存放目录路径。
MEIC清单中每种污染物的排放分为5个部门，分别为：agriculture、industry、power、resident、transport。以NH3为例，NH3的排放分为以上5个部门，各部门NH3的排放量数据为1个独立文件，如：2016_01__agriculture__NH3.nc文件为2016年1月农业生产部门的NH3排放量，2016_01__industry__NH3.nc文件为2016年1月工业生产部门的NH3排放量。
S2、将MEIC清单原始污染物排放数据进行数据整合；
在本实施例中，本发明根据步骤S1获取的MEIC清单原始污染物排放数据及其存放目录路径，将MEIC清单中每种污染物5个部门的排放数据整合为1个文件。
例如，将NH3的5个部门排放数据：2016_01__agriculture__NH3.nc、2016_01__industry__NH3.nc、2016_01__power__NH3.nc、2016_01__resident__NH3.nc、2016_01__transport__NH3.nc整合在1个NH3_01.nc文件中。
S3、将MEIC清单经纬网格排放量数据转换为WRF-Chem模式化学物种排放量数据；
在本实施例中，步骤S3具体包括以下分步骤：
S31、将MEIC清单经纬网格近似为矩形网格，计算经纬网格投影的面积大小；
S32、根据经纬网格投影的面积大小，将MEIC清单经纬网格排放量数据转换为WRF-Chem模式化学物种排放量数据。
在分步骤S31中，本发明进行污染物排放量单位转换的关键在于计算经纬网格面积大小。
以任意点P所处的MEIC清单经纬网格为例，当网格分辨率较高时，将MEIC清单经纬网格近似为矩形网格，计算经纬网格投影的面积大小，计算公式为：
其中，ΔS为经纬网格投影的面积大小，R为地球平均半径，θ为纬度，
为经向网格分辨率，Δθ为纬向网格分辨率。
如图2所示，点P所处位置为30.65N°，P处经纬网格分辨率为1°×1°，地球平均半径取6371.392km，其面积大小近似为：
在分步骤S32中，WRF-Chem模式化学物种包括气体和颗粒物，其中气体具体包括无机气体和有机气体。
WRF-Chem模式化学物种中无机气体排放量数据的转换公式为：
其中，Einorganic_gas_MODEL为WRF-Chem模式化学物种中无机气体排放量，Einorganic_gas_MEIC为MEIC清单经纬网格无机气态污染物排放量，md为当月天数，Mgas为气体物种的分子量。
WRF-Chem模式化学物种中有机气体排放量数据的转换公式为：
其中，Eorganic_gas_MODEL为WRF-Chem模式化学物种中有机气体排放量，Eorganic_gas_MEIC为MEIC清单经纬网格有机气态污染物排放量，md为当月天数。
WRF-Chem模式化学物种中颗粒物排放量数据的转换公式为：
其中，Eaerosol_MODEL为模式颗粒态物种排放量，Eaerosol_MEIC为MEIC经纬网格颗粒物排放量，md为当月天数。
例如，对于经纬网格分辨率为0.25°×0.25°的1月份农业部门NH3排放MEIC数据：md为31天，Mgas为17g/mol，P处NH3排放量Egas_MEIC为320吨/(网格·月)。由经纬网格投影的面积大小计算公式计算P处ΔS为664.89km2，则根据气体排放量数据的转换公式得到P处NH3在WRF-Chem模式中的排放量为
MEIC清单中挥发性有机污染物的排放量为百万摩尔/(网格·月)，其它污染物的排放量为吨/(网格·月)；而WRF-Chem模式大气化学方案中要求气态物种的排放量为摩尔/(平方千米·小时)，颗粒物的排放量为微克/(平方米·秒)。本发明通过构造出的转换模型，解决了不同经纬度下经纬网格面积大小的计算以及污染物排放量的单位转化问题。
S4、根据WRF-Chem配置参数，将WRF-Chem模式化学物种排放量数据插值到模拟区域；
在本实施例中，步骤S4具体包括以下分步骤：
S41、获取WRF-Chem模式配置文件；
S42、提取WRF-Chem配置文件中的模拟区域、网格大小以及模拟起始时间数据；
S43、将WRF-Chem模式化学物种排放量数据插值到步骤S42中的模拟区域。
在分步骤S41中，本发明获取用户输入的WRF-Chem模式配置文件及其存放目录路径。
WRF-Chem模式配置文件为：用户完成了模拟区域、网格大小、模拟时段等设置后，WRF-Chem模式生成的wrfinput文件，如多层嵌套模拟中的wrfinput_d02文件。
在分步骤S42中，本发明提取步骤S41获取的WRF-Chem配置文件中的模拟区域、网格大小以及模拟起始时间数据；例如提取wrfinput_d02文件中的XLONG、XLAT、Times变量。
在分步骤S43中，本发明将步骤S3转换后的中国范围的经纬网格排放量数据水平插值到步骤S42提取的用户设定的模拟范围的千米网格上。如图3所示，步骤S3转换后的中国范围的经纬网格分辨率为0.25°×0.25°，插值后的模拟范围的千米网格分辨率为3km×3km。
MEIC清单中污染物的排放量为0.25°×0.25°经纬网格排放量，而WRF-Chem网格为千米网格(如3km×3km)。本发明通过构造出的基于面积权重的插值算法，解决了带有地理坐标的二维数据向不同投影插值的问题。
上述插值过程本发明采用基于面积权重的插值方法，如图4所示，具体为：
将WRF-Chem模式网格点(m，n)处及其邻近的4个点之间的网格间距进行归一化处理，即将(m，n)点及其邻近的4个点的经纬度坐标均除以0.25；
根据归一化处理后的网格间距对网格进行划分，将网格划分为4个网格区域，4个网格区域面积分别为Si，j、Si，j+1、Si+1，j+1、Si+1，j，且满足Si，j+Si，j+1+Si+1，j+1+Si+1，j＝1；
将划分得到的网格区域面积作为插值权重，根据WRF-Chem模式网格点邻近的4个点的MEIC清单排放量数据(Ei，j、Ei，j+1、Ei+1，j+1、Ei+1，j)插值得到该网格点的排放量数据Em，n。
WRF-Chem模式网格点的排放量数据表示为：
其中，Em，n为WRF-Chem模式网格点的排放量，Ei，j、Ei，j+1、Ei+1，j+1、Ei+1，j为WRF-Chem模式网格点邻近的4个点的MEIC清单排放量，Si，j、Si，j+1、Si+1，j+1、Si+1，j为划分的4个网格面积，dx＝(lonm，n-loni，j)/0.25，dy＝(lati+1，j-latm，n)/0.25。
本发明通过构造含有地理坐标且基于面积权重的插值函数，能够将带有经纬度坐标的二维MEIC污染源排放量数据插值和分配到WRF-Chem模式用户设定的模拟网格、模拟层高和模拟时段上，并且提高系统运行效率。
S5、将模拟区域内的排放量数据按照排放因子进行时空分配；
在本实施例中，对于有关环境空气质量的数值模拟，往往需要在模式中加密边界层层数，以使模拟结果能够更好地代表真实过程。所以，除了要将MEIC数据进行单位转换和二维插值外，还要将污染物的排放分配到不同的模式层高当中，以在模拟中体现出地面源、高架源的区别。本发明针对不同部门污染物排放的缺省排放因子参数，对MEIC清单各部门的污染物排放进行模拟过程的时空分配；同时，系统用户也可以输入符合要求的排放因子参数。
本发明首先判断用户是否输入不同部门污染物排放的垂直和每日逐小时排放因子；若已输入，则使用用户提供的排放因子进行排放量分配；若未输入，则使用系统提供的默认污染物排放因子进行排放量分配。
本发明将模拟区域内的排放量数据按照排放因子进行模拟层高和模拟时段上的时空分配，具体为：
某部门(department，dept)排放的某种污染物的每日逐小时分配因子为tdept_k，(k＝0，2，…，23)，垂直层分配因子为zdept_l，(l＝1，2，…，n)(n≤模拟层数)，则对该部门的排放Edept的分配过程如图5所示，表示为：
其中，Ekl为某化学物种在k时第l层的排放量，dept表示部门分类，dept＝1代表农业部门，dept＝2代表工业部门，dept＝3代表火电部门，dept＝4代表生活部门，dept＝5代表交通部门。
例如，对于农业部门NH3的排放数据Edept＝1，即图5中E1，在9时、第2层的分配因子分别为t1_9＝0.97，z1_2＝0.11，则农业部门NH3在9时、第2层的排放量E1_9，2为：E1×0.97×0.11；工业部门NH3的排放数据E2在9时、第2层的分配因子为t2_9＝0.87，z1_2＝0.24，则工业部门NH3的排放量E2_9，2为：E2×0.87×0.24，剩余3个部门分配方法类似。5个部门在9时、第2层的NH3总排放量E9，2为各部门的加和：
E9，2＝E10.97×0.11+E20.87×0.24+E30.21×0.05+E40.19×0.07+E50.03×0.04
NH3以外的物种在某一时刻、某一层高排放量的分配方法与上述过程类似，本发明不做赘述。
S6、将分配后的排放量数据按照设定标准生成在模拟中可被模式读取的化学物种排放量数据。
在本实施例中，本发明将步骤S5分配后的数据按照WRF-Chem模式对化学物种的种类和命名规定以及模式I/O标准，最终生成在模拟中可被模式读取的化学物种排放量数据文件wrfchemi_00z和wrfchemi_12z。
例如，对多层嵌套模拟中的第2层网格，系统会生成与第2层网格匹配的wrfchemi_00z_d02和wrfchemi_12z_d02文件。
本发明的窗口界面由Python标准图形界面库TkInter搭建，将上述插值和分配代码包装为窗口程序，降低了MEIC污染源清单在WRF-Chem模式中的预处理和分配难度。本发明同时支持MacOS、Windows和Linux平台，能够使国产多物种、高精度、强时效的MEIC污染源排放清单在环境空气质量模拟社区中得到推广。
本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。
Claims (10)
1.一种基于MEIC大气污染源清单的窗口化环境空气质量模式预处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、获取MEIC清单原始污染物排放数据；
S2、将MEIC清单原始污染物排放数据进行数据整合；
S3、将MEIC清单经纬网格排放量数据转换为WRF-Chem模式化学物种排放量数据；
S4、根据WRF-Chem配置参数，将WRF-Chem模式化学物种排放量数据插值到模拟区域；
S5、将模拟区域内的排放量数据按照排放因子进行时空分配；
S6、将分配后的排放量数据按照设定标准生成在模拟中可被模式读取的化学物种排放量数据。
2.根据权利要求1所述的基于MEIC大气污染源清单的窗口化环境空气质量模式预处理方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括以下分步骤：
S31、将MEIC清单经纬网格近似为矩形网格，计算经纬网格投影的面积大小；
S32、根据经纬网格投影的面积大小，将MEIC清单经纬网格排放量数据转换为WRF-Chem模式化学物种排放量数据。
3.根据权利要求2所述的基于MEIC大气污染源清单的窗口化环境空气质量模式预处理方法，其特征在于，所述经纬网格投影的面积大小的计算公式为：
其中，ΔS为经纬网格投影的面积大小，R为地球平均半径，θ为纬度，
为经向网格分辨率，Δθ为纬向网格分辨率。
4.根据权利要求3所述的基于MEIC大气污染源清单的窗口化环境空气质量模式预处理方法，其特征在于，所述WRF-Chem模式化学物种中无机气体排放量数据的转换公式为：
其中，Einorganic_gas_MODEL为WRF-Chem模式化学物种中无机气体排放量，Einorganic_gas_MEIC为MEIC清单经纬网格无机气态污染物排放量，md为当月天数，Mgas为气体物种的分子量。
5.根据权利要求4所述的基于MEIC大气污染源清单的窗口化环境空气质量模式预处理方法，其特征在于，所述WRF-Chem模式化学物种中有机气体排放量数据的转换公式为：
其中，Eorganic_gas_MoDEL为WRF-Chem模式化学物种中有机气体排放量，Eorganic_gas_MEIC为MEIC清单经纬网格有机气态污染物排放量，md为当月天数。
6.根据权利要求5所述的基于MEIC大气污染源清单的窗口化环境空气质量模式预处理方法，其特征在于，所述WRF-Chem模式化学物种中颗粒物排放量数据的转换公式为：
其中，Eaerosol_MODEL为模式颗粒态物种排放量，Eaerosol_MEIC为MEIC经纬网格颗粒物排放量，md为当月天数。
7.根据权利要求1所述的基于MEIC大气污染源清单的窗口化环境空气质量模式预处理方法，其特征在于，所述步骤S4具体包括以下分步骤：
S41、获取WRF-Chem模式配置文件；
S42、提取WRF-Chem配置文件中的模拟区域、网格大小以及模拟起始时间数据；
S43、将WRF-Chem模式化学物种排放量数据插值到步骤S42中的模拟区域。
8.根据权利要求7所述的基于MEIC大气污染源清单的窗口化环境空气质量模式预处理方法，其特征在于，所述步骤S43采用基于面积权重的插值方法，具体为将WRF-Chem模式网格点及其邻近点网格间距进行归一化处理，根据归一化处理后的网格间距对网格进行划分，将划分后的网格面积作为插值权重，根据WRF-Chem模式网格点的邻近点的MEIC清单排放量数据插值得到该网格点的排放量数据。
9.根据权利要求8所述的基于MEIC大气污染源清单的窗口化环境空气质量模式预处理方法，其特征在于，所述WRF-Chem模式网格点的排放量数据表示为：
其中，Em,n为WRF-Chem模式网格点的排放量，Ei,j、Ei,j+1、Ei+1,j+1、Ei+1,j为WRF-Chem模式网格点邻近的4个点的MEIC清单排放量，Si,j、Si,j+1、Si+1,j+1、Si+1,j为划分的4个网格面积，dx＝(lonm,n-loni,j)/0.25，dy＝(lati+1,j-latm,n)/0.25。
10.根据权利要求1所述的基于MEIC大气污染源清单的窗口化环境空气质量模式预处理方法，其特征在于，所述步骤S5具体为将模拟区域内的排放量数据按照排放因子进行模拟层高和模拟时段上的时空分配，具体表示为：
其中，Ekl为某化学物种在k时第l层的排放量，dept表示部门分类，tdept_k为某部门排放的某种污染物的每日逐小时分配因子，zdept_l为某部门排放的某种污染物的垂直层分配因子。
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112052619A (zh) * | 2020-09-08 | 2020-12-08 | 自然资源部第一海洋研究所 | 空气污染粒子信息的优化方法、装置及电子设备 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102346923A (zh) * | 2010-07-30 | 2012-02-08 | 中国科学院遥感应用研究所 | 一种基于经纬网格的数据分级组织方法 |
| CN105403664A (zh) * | 2015-10-19 | 2016-03-16 | 电力规划设计总院 | 一种基于wrf-chem的大型点污染源大气环境影响评价方法 |
| CN106204323A (zh) * | 2016-07-07 | 2016-12-07 | 北京市环境保护监测中心 | 火电厂大气污染物排放清单三维时空分配处理方法和装置 |
| CN110045440A (zh) * | 2019-04-26 | 2019-07-23 | 国网湖南省电力有限公司 | 一种大气雾霾数值预报的集合预报方法及系统 |
| CN110824110A (zh) * | 2019-10-30 | 2020-02-21 | 山东大学 | 一种基于拉格朗日轨迹模式和化学盒子模式的区域臭氧污染溯源系统 |
-
2020
- 2020-04-21 CN CN202010315918.0A patent/CN111475960A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102346923A (zh) * | 2010-07-30 | 2012-02-08 | 中国科学院遥感应用研究所 | 一种基于经纬网格的数据分级组织方法 |
| CN105403664A (zh) * | 2015-10-19 | 2016-03-16 | 电力规划设计总院 | 一种基于wrf-chem的大型点污染源大气环境影响评价方法 |
| CN106204323A (zh) * | 2016-07-07 | 2016-12-07 | 北京市环境保护监测中心 | 火电厂大气污染物排放清单三维时空分配处理方法和装置 |
| CN110045440A (zh) * | 2019-04-26 | 2019-07-23 | 国网湖南省电力有限公司 | 一种大气雾霾数值预报的集合预报方法及系统 |
| CN110824110A (zh) * | 2019-10-30 | 2020-02-21 | 山东大学 | 一种基于拉格朗日轨迹模式和化学盒子模式的区域臭氧污染溯源系统 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 李霄阳: "开封市机动车限行对PM_（2.5）浓度影响的时空模拟", 《论文全文数据库(硕士) 工程科技Ⅰ辑》 * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112052619A (zh) * | 2020-09-08 | 2020-12-08 | 自然资源部第一海洋研究所 | 空气污染粒子信息的优化方法、装置及电子设备 |
| CN112052619B (zh) * | 2020-09-08 | 2021-04-30 | 自然资源部第一海洋研究所 | 空气污染粒子信息的优化方法、装置及电子设备 |
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