CN112036038B - 一种排放源的排放量调优方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

一种排放源的排放量调优方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种排放源的排放量调优方法、装置、设备及存储介质，获取指定区域中污染物排放清单中的目标污染物信息；确定目标污染物信息包含的一种或者多种污染物组分信息；获取指定污染物组分的模拟值；监测指定污染物组分得到指定污染物组分的观测值；根据指定污染物组分的模拟值和指定污染物组分的观测值计算标准化平均偏差；判断标准化平均偏差是否属于预定范围；在标准化平均偏差不属于预定范围时，根据标准化平均偏差计算调优系数；根据调优系数对污染物排放清单中的待调优排放污染物进行调优处理。通过本发明解决了在修正大气污染物排放源的数据清单时，修正变量较多、修正难度较大，导致空气质量模式偏差较大的问题。

Description

一种排放源的排放量调优方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及空气质量预测技术领域，具体涉及一种排放源的排放量调优方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
目前我国大气污染呈现臭氧颗粒物的复合型污染，高效、准确的空气质量预报结果能有效的提升环境污染治理水平。现有的第三代空气质量预报模型包括嵌套网格空气质量预报模式NAQPMS、通用多尺度空气质量CMAQ、扩展综合空气质量模式CAMx、气象预报-化学模式WRF-chem等，这些预报模型通常以大气动力学理论为基础，在给定气象场、排放源及初始边界条件下，通过复杂的偏微分方程描述大气污染物在空气中的各种物理化学过程。空气质量预报模型主要包括气象模块、排放源模块及化学传输模块。
气象模块主要为排放源模块及化学传输模块提供大气的运动状况、气压场、湿度场、温度场、云和降水、大气辐射特征等气象场数据；排放源模块，能够处理用于排放源编制的基础数据(活动水平、排放因子等)以及已经格点化的排放源数据，生成各类模式可用的排放源清单数据；化学传输模块利用气象模块和排放源模块计算的气象数据和排放源数据对不同尺度区域的大气物理化学过程进行模拟和预报。
空气质量模型的不确定性主要来源于气象的输入、排放清单的输入及模式内置的化学机理三个主要方面。对于气象输入，可以利用地面及高空探测气象资料进行同化，改善模拟准确度，降低模式气象场的不确定度；而排放清单，不仅要保证污染物排放量估计的准确度，排放的时间、空间、高度、化学物种的分配都与模拟的结果直接相关；大气化学传输模式是对大气物理、化学反应的参数化过程，化学参数化方案是基于复杂过程进行的简化方程，完善缺失的化学机制会减小模式模拟及预报结果的不确定度。
气象资料的同化，化学传输模式的大气化学机制的完善，都会减小模式结果的不确定性，气象与化学传输模式的偏差，主要通过对模式的参数进行优化，优化方法主要是设定不同的参数化组合方案，进行多次模拟实验，该方案不仅需要比较专业的大气物理化学专业背景知识，还需要进行多次的模拟实验，优化难度系数大，且优化之后的结果不一定达到比较理想的效果，其数值模式本身复杂的物理化学过程，相较于减小排放源的不确定性来源要复杂的多，并且排放清单的优化对模式模拟或预报的效果改善较明显，不考虑气象和化学传输模式的偏差，排放清单的不准确性是空气质量模式的主要偏差来源，对排放源进行调整，能够避免物理化学过程的不确定性，降低模式优化的难度。
大气污染排放清单是对某一地区一种或者几种大气污染物排放源的排放量进行估计，清单在数据的收集过程中存在不可避免的监测误差、随机误差、关键数据缺乏以及数据代表性不足等因素而具有不确定性，需要对排放清单进行修正。目前对大气污染排放清单的修正方法一般为对排放源数据的排放因子和活动水平进行不确定性识别并量化不确定性大小，从而修正排放清单。但是，这种方法是从排放清单收集的角度进行的修正，不确定性来源较多，设计修正变量较多，会造成清单修正的工作量变大。
因此，如何设计一种高效、准确的大气污染排放清单的优化方法成为了本领域技术人员亟待解决的技术问题和始终研究的重点。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供了一种排放源的排放量调优方法、装置、设备及存储介质，以解决现有技术中在修正大气污染物排放源的数据清单时，修正变量较多、修正难度较大，导致空气质量模式偏差较大的问题。
为此，本发明实施例提供了如下技术方案：
本发明第一方面，提供了一种排放源的排放量调优方法，包括如下步骤：
获取指定区域中污染物排放清单中的目标污染物信息；
确定所述目标污染物信息包含的一种或者多种污染物组分信息；
获取所述一种或者多种污染物组分信息中指定污染物组分的模拟值；
监测所述一种或者多种污染物组分信息中指定污染物组分得到指定污染物组分的观测值；
根据所述指定污染物组分的模拟值和所述指定污染物组分的观测值计算标准化平均偏差；
判断所述标准化平均偏差是否属于预定范围；
在所述标准化平均偏差不属于所述预定范围时，根据所述标准化平均偏差计算调优系数；
根据所述调优系数对所述污染物排放清单中的待调优排放污染物进行调优处理；其中，所述待调优排放污染物与所述指定污染物组分对应。
可选地，根据所述指定污染物组分的模拟值和所述指定污染物组分的观测值计算标准化平均偏差包括：
通过如下公式计算所述标准化平均偏差：
Figure 76874DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 131418DEST_PATH_IMAGE002
表示所述标准化平均偏差；
Figure 826842DEST_PATH_IMAGE003
表示第i次得到的所述指定污染物组分的模拟值；
Figure 98161DEST_PATH_IMAGE004
表示第i次得到的所述指定污染物组分的观测值，n为观测次数。
可选地，根据所述标准化平均偏差计算调优系数包括：
通过如下公式计算所述调优系数：
Figure 638864DEST_PATH_IMAGE005
Figure 547914DEST_PATH_IMAGE006
表示所述调优系数。
可选地，根据所述调优系数对所述污染物排放清单中的待调优排放污染物进行调优处理包括：
将所述待调优排放污染物的排放总量与所述调优系数做乘积运算，得到运算结果；
将所述运算结果作为调优结果存储于所述污染物排放清单中。
可选地，所述方法还包括：
多次执行本发明第一方面的上述调优方法，直至标准化平均偏差属于所述预定范围。
可选地，所述方法还包括:
计算多个区域分别对应的多个标准化平均偏差；
计算标准化平均偏差属于所述预定范围的达标区域数量；
在所述达标区域数量与所述多个区域的数量的比值小于预定阈值时，对所述多个区域中污染物排放清单中的待调优排放污染物进行调优处理。
本发明第二方面，提供了一种排放源的排放量调优装置，包括如下步骤：
第一获取模块，用于获取指定区域中污染物排放清单中的目标污染物信息；
确定模块，用于确定所述目标污染物信息包含的一种或者多种污染物组分信息；
第二获取模块，用于获取所述一种或者多种污染物组分信息中指定污染物组分的模拟值；
监测模块，用于监测所述一种或者多种污染物组分信息中指定污染物组分得到指定污染物组分的观测值；
第一计算模块，用于根据所述指定污染物组分的模拟值和所述指定污染物组分的观测值计算标准化平均偏差；
判断模块，用于判断所述标准化平均偏差是否属于预定范围；
第二计算模块，用于在所述标准化平均偏差不属于所述预定范围时，根据所述标准化平均偏差计算调优系数；
调优模块，用于根据所述调优系数对所述污染物排放清单中的待调优排放污染物进行调优处理；其中，所述待调优排放污染物与所述指定污染物组分对应。
可选地，所述第一计算模块还用于通过如下公式计算所述标准化平均偏差：
Figure 414239DEST_PATH_IMAGE007
其中，
Figure 408739DEST_PATH_IMAGE002
表示所述标准化平均偏差；
Figure 753133DEST_PATH_IMAGE008
表示第i次得到的所述指定污染物组分的模拟值；
Figure 782269DEST_PATH_IMAGE009
表示第i次得到的所述指定污染物组分的观测值，n为观测次数。
本发明第三方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行上述第一方面中任一所述的排放源的排放量调优方法。
本发明第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，该指令被处理器执行时实现上述第一方面中任一所述的排放源的排放量调优方法。
本发明实施例技术方案，具有如下优点：
本发明实施例提供了一种排放源的排放量调优方法、装置、设备及存储介质，其中，该方法包括：获取指定区域中污染物排放清单中的目标污染物信息；确定目标污染物信息包含的一种或者多种污染物组分信息；获取一种或者多种污染物组分信息中指定污染物组分的模拟值；监测一种或者多种污染物组分信息中指定污染物组分得到指定污染物组分的观测值；根据指定污染物组分的模拟值和指定污染物组分的观测值计算标准化平均偏差；判断标准化平均偏差是否属于预定范围；在标准化平均偏差不属于预定范围时，根据标准化平均偏差计算调优系数；根据调优系数对污染物排放清单中的待调优排放污染物进行调优处理；其中，待调优排放污染物与指定污染物组分对应。解决了现有技术中在修正大气污染物排放源的数据清单时，修正变量较多、修正难度较大，导致空气质量模式偏差较大的问题，本发明实施例直接对排放清单总量进行修正，减少了不确定性来源，能够显著改善数值模式模拟效果，并且不必考虑气象和大气化学数值模式复杂的物理化学过程及其不确定性，改进了优化难度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据本发明实施例的排放源的排放量调优方法流程图；
图2是根据本发明实施例的排放源的排放量调优方法另一流程图；
图3是调优前后衡水市和临汾市的CO浓度随时间变化对比图；
图4是根据本发明实施例的排放源的排放量调优装置结构框图；
图5是本发明实施例提供的电子设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
在本申请的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本申请和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本申请的限制。此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
在本申请中，“示例性”一词用来表示“用作例子、例证或说明”。本申请中被描述为“示例性”的任何实施例不一定被解释为比其它实施例更优选或更具优势。为了使本领域任何技术人员能够实现和使用本申请，给出了以下描述。在以下描述中，为了解释的目的而列出了细节。应当明白的是，本领域普通技术人员可以认识到，在不使用这些特定细节的情况下也可以实现本申请。在其它实例中，不会对公知的结构和过程进行详细阐述，以避免不必要的细节使本申请的描述变得晦涩。因此，本申请并非旨在限于所示的实施例，而是与符合本申请所公开的原理和特征的最广范围相一致。
针对目前通过对排放源数据的排放因子和活动水平来修正排放清单，从污染物排放清单收集的角度进行的修正，不确定性来源较多，修正变量较多，导致清单修正的工作量较大。针对该技术问题，本发明实施例将直接从模式模拟或预报与实际监测结果的对比结果，基于统计分析进行污染物排放清单的偏差修正。
根据本发明实施例，提供了一种排放源的排放量调优方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
此外，下面所描述的本发明不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。
在本实施例中提供了一种排放源的排放量调优方法，可应用于具有计算能力的终端，上述终端可以是智能手机，还可以是电脑、便携式平板电脑(portable androiddevice，简称为PAD)、个人移动数字终端(Personal Digital Assistant，简称为PDA)等，具有显示、处理和网络连接功能的智能设备(电子设备)，图1是根据本发明实施例的排放源的排放量调优方法流程图，如图1所示，该流程包括如下步骤：
步骤S101，获取指定区域中污染物排放清单中的目标污染物信息。具体地，污染物排放清单可以是对某一地区一种或者几种大气污染物排放源的排放量进行估计。目标污染物信息例如可以是CO、SO2或者PM2.5。本领域技术人员应当知晓，污染物排放清单类型或者目标污染物信息的物种并非用于限制本实施例，根据实际需要采用其他的类型的污染物排放清单，或者其他物种的目标污染物亦在本实施例的保护范围之内。区域的划分例如可以按照行政区域划分到省市县镇，或者一个区域可以包括多站点，该一个区域也可以是一个站点，需要说明的是，该区域的解释仅为举例说明，而并非用以限制本发明。
步骤S102，确定目标污染物信息包含的一种或者多种污染物组分信息。例如在目标污染物为CO时，其包含一种CO组分，在目标污染物为PM2.5时，其包含的主要组分有BC（黑碳）、OC（有机碳）、ASO4（硫酸盐）、ANO3（硝酸盐）、ANH4（氨盐）等。
步骤S103，获取一种或者多种污染物组分信息中指定污染物组分的模拟值。获取指定污染物组分的模拟值可以通过运行空气质量模式，根据模式原始模拟结果得到，也可以通过预报结果得到。需要说明的是，上述指定污染物组分的模拟值的获取方式，仅为举例说明，而并非用以限制本发明。
步骤S104，监测一种或者多种污染物组分信息中指定污染物组分得到指定污染物组分的观测值。具体地，该指定污染物组分的观测值为当前的实际测量值。
步骤S105，根据指定污染物组分的模拟值和指定污染物组分的观测值计算标准化平均偏差。具体地，通过如下公式计算该标准化平均偏差：
Figure 819495DEST_PATH_IMAGE010
其中，
Figure 301292DEST_PATH_IMAGE011
表示标准化平均偏差；
Figure 449377DEST_PATH_IMAGE012
表示第i次得到的指定污染物组分的模拟值；
Figure 67440DEST_PATH_IMAGE013
表示第i次得到的指定污染物组分的观测值，n为观测次数。本领域技术人员根据该实施例的描述，可以采用现有技术中其他的方式来实现。
步骤S106，判断标准化平均偏差是否属于预定范围，在判断结果为是的情况下，执行步骤S109；在判断结果为否的情况下，执行步骤S107。具体地，该预定范围可以根据实际需求进行灵活调整，例如标准化平均偏差可接受范围为±30%。
步骤S107，在标准化平均偏差不属于该预定范围时，根据标准化平均偏差计算调优系数。在一个可选实施例中，通过如下公式计算该调优系数：
Figure 42611DEST_PATH_IMAGE014
Figure 746125DEST_PATH_IMAGE015
表示该调优系数。本领域技术人员根据该实施例的描述，可以采用现有技术中其他的方式来得到上述调优系数。
在一个可选实施例中，调优系数是对污染物排放清单排放源中污染物的总量进行重新分配，针对模式预报或模拟结果的污染物不同，对排放清单中对应污染物或者影响生成污染物的前体污染物进行重新分配，其中一次污染物是分配清单中一次污染物的总量，二次污染物对影响其生成的前体污染物进行分配；调优系数可以对某目标污染物对应的调优排放物种进行无差别化调优，即目标污染物对应的调优排放物中的调优系数可以一致。
步骤S108，根据该调优系数对污染物排放清单中的待调优排放污染物进行调优处理；其中，该待调优排放污染物与该指定污染物组分对应。例如，在一个可选实施例中，CO的主要组分是CO，根据计算得到的调优系数对染物排放清单中的CO进行调优处理；在另一个可选实施例中，PM2.5主要组分有BC、OC、ASO4、ANO3、ANH4等，具体地，得到ASO4的模拟值，以及观测PM2.5颗粒物组分中ASO4监测值，根据该ASO4的模拟值以及监测值的标准化平均偏差计算调优系数，只对污染物排放清单中影响ASO4生成的前体污染物SO2进行调优处理。具体地，将待调优排放污染物的排放总量与该调优系数做乘积运算，得到运算结果，将该运算结果作为调优结果存储于污染物排放清单中。本领域技术人员根据该实施例的描述，可以采用其他的方式来进行上述调优处理。
表一：为目标污染物与排放调优的污染物映射关系表
Figure 432321DEST_PATH_IMAGE016
例如，目标污染物为PM2.5，在组分观测数据可获取的情况下，根据上述对应步骤将PM2.5颗粒物的各组分观测数据与模式各组分结果数据对比，分别计算调优系数。如根据模式PM2.5颗粒物组分中ASO4(硫酸盐)浓度与观测PM2.5颗粒物组分中的ASO4的标准化平均偏差计算调优系数，只对影响ASO4生成的前体污染物SO2进行调优处理。
步骤S109，不对污染物排放清单的污染物进行调优处理。
通过上述步骤，直接对排放清单总量进行修正，减少了不确定性来源，能够显著改善数值模式模拟效果，并且不必考虑气象和大气化学数值模式复杂的物理化学过程及其不确定性，改进了优化难度，解决了现有技术中在修正大气污染物排放源的数据清单时，修正变量较多、修正难度较大，导致空气质量模式偏差较大的问题。
在一个可选实施例中，多次执行图1所示的上述调优方法，直至标准化平均偏差属于该预定范围。基于调优后的排放源重新运行空气质量模式，在调优之后预报结果，并将模拟结果或预报结果与监测数据对比，重复上述步骤S103至S109，如果满足预设范围，则优化完成，否则继续重复步骤S103至S109，直到达到指标要求。其中对预报结果的调优，是在假定排放源的历史预报结果偏差固定存在的情况下，对排放源进行的调优处理，调优之后的观察周期可以为日、周、月等，调优过程可采用循环滚动调优，即以日或周或月为单位进行调优，持续改善预报效果。
评估的站点数为多个站点的情况下，计算多个区域（这里为站点）分别对应的多个标准化平均偏差，计算标准化平均偏差属于该预定范围的达标区域数量，在达标区域数量与该多个区域的数量的比值小于预定阈值时，例如达到标准的站点占总站点的50%以上，就可认为评估的多个站点的该项污染物不需要进行调优处理，否则对该多个区域中污染物排放清单中的待调优排放污染物进行调优处理。
下面结合一个完整的实施例进行详细说明。
如图2所示，包括如下步骤：
步骤S201，目标污染物，以某一种污染物为例，对该目标污染物利用空气质量模式进行模拟或者预报得到该目标污染物的模拟值；
步骤S202，按照地区将模拟值与实际观测值进行对比，计算标准化平均偏差；
步骤S203，设定排放源调优的判断评估指标；在对单个站点的目标污染物排放源进行调优时，判断评估指标为单个站点目标污染物的标准化平均偏差可接受的范围为±30%；在对多个站点的目标污染物排放源进行调优时，判断评估指标为每个站点目标污染物的标准化平均偏差可接受的范围为±30%，以及达到标准的站点占总站点的50%以上；
步骤S204，判断标准化平均偏差是否达到指标要求；判断结果为是的情况下，执行步骤S205，判断结果为否的情况下，执行步骤S206；
步骤S205，模式模拟或预报优化结束；
步骤S206，按照地区根据标准化平均偏差计算排放源调优系数。
下面以模式CO的调优过程为例介绍调优过程：
1）利用NAQPMS模式对2018年2月份全国的CO进行模拟；
2）计算2月份，全国362个城市的CO标准化平均偏差，根据步骤S203中的多个站点的调优标准，统计城市的标准化偏差在±30%的数量为72个，占总城市的20%，达到排放源调优的标准，进行上述实施例中的步骤S107；
3）根据上述实施例中的步骤S107中的调优系数计算标准，将全国按照行政区划分为34个区域，每个区域用唯一的ID进行标识，分别计算ID的调优系数，其中行政区划分标识列表如下：
ID NAME ID NAME ID NAME
1 北京 12 安徽 24 贵州
2 天津 13 福建 25 云南
3 河北 14 江西 26 西藏
4 山西 15 山东 27 陕西
5 内蒙古 16 河南 28 甘肃
6 辽宁 17 湖北 29 青海
7 吉林 18 湖南 30 宁夏
8 黑龙江 19 广东 31 新疆
9 上海 20 广西 32 台湾
10 江苏 21 海南 33 香港
11 浙江 22 四川 34 澳门
23 重庆
4）以ID为23的重庆市为例，对CO进行调优，2018年2月份重庆市的CO的NMB值为-40%，调优系数为Adj_ratio=1.67；其他城市的CO的NMB值为城市行政区域内所有站点的平均NMB值；
5）根据上述实施例表一中的物种关系对应表，目标污染物为CO，调优排放物物种为CO，所以排放源的总量结果调整为：1.67*CO；
6）运用调优之后的排放源，重新提交空气质量模式，根据上述实施例中的步骤S105，计算2月份362个城市的标准化平均偏差，达标城市占比为48%，满足调优标准，重复上述实施例中的步骤S103至S109，经过2次调优，达标城市占比为60%，不满足调优标准，则本次针对2018年2月份的CO调优完成。图3为调优前后衡水市和临汾市的CO浓度随时间变化对比图，如图3所示，柱状表示CO的观测浓度，折线表示CO的预测浓度，通过本实施例的调优处理，衡水市和临汾市CO浓度预测的准确度有了显著提高。
在本实施例中还提供了一种排放源的排放量调优装置，该装置用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
本实施例提供一种排放源的排放量调优装置，如图4所示，包括：
第一获取模块41，用于获取指定区域中污染物排放清单中的目标污染物信息；
确定模块42，用于确定该目标污染物信息包含的一种或者多种污染物组分信息；
第二获取模块43，用于获取该一种或者多种污染物组分信息中指定污染物组分的模拟值；
监测模块44，用于监测该一种或者多种污染物组分信息中指定污染物组分得到指定污染物组分的观测值；
第一计算模块45，用于根据该指定污染物组分的模拟值和该指定污染物组分的观测值计算标准化平均偏差；
判断模块46，用于判断该标准化平均偏差是否属于预定范围；
第二计算模块47，用于在该标准化平均偏差不属于该预定范围时，根据该标准化平均偏差计算调优系数；
调优模块48，用于根据该调优系数对该污染物排放清单中的待调优排放污染物进行调优处理；其中，该待调优排放污染物与该指定污染物组分对应。
可选地，该第一计算模块45还用于通过如下公式计算该标准化平均偏差：
Figure 436049DEST_PATH_IMAGE017
其中，
Figure 815078DEST_PATH_IMAGE018
表示该标准化平均偏差；
Figure 271467DEST_PATH_IMAGE019
表示第i次得到的该指定污染物组分的模拟值；
Figure 761354DEST_PATH_IMAGE020
表示第i次得到的该指定污染物组分的观测值，n为观测次数。
本实施例中的排放源的排放量调优装置是以功能单元的形式来呈现，这里的单元是指ASIC电路，执行一个或多个软件或固定程序的处理器和存储器，和/或其他可以提供上述功能的器件。
上述各个模块的更进一步的功能描述与上述对应实施例相同，在此不再赘述。
请参阅图5，该电子设备可以包括：至少一个处理器501，例如CPU（CentralProcessing Unit，中央处理器），至少一个通信接口503，存储器504，至少一个通信总线502。其中，通信总线502用于实现这些组件之间的连接通信。其中，通信接口503可以包括显示屏（Display）、键盘（Keyboard），可选通信接口503还可以包括标准的有线接口、无线接口。存储器504可以是高速RAM存储器（Random Access Memory，易挥发性随机存取存储器），也可以是非不稳定的存储器（non-volatile memory），例如至少一个磁盘存储器。存储器504可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器501的存储装置。其中处理器501可以结合图4所描述的装置，存储器504中存储应用程序，且处理器501调用存储器504中存储的程序代码，以用于执行上述排放源的排放量调优方法的步骤。
其中，通信总线502可以是外设部件互连标准（peripheral componentinterconnect，简称PCI）总线或扩展工业标准结构（extended industry standardarchitecture，简称EISA）总线等。通信总线502可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图5中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
其中，存储器504可以包括易失性存储器（英文：volatile memory），例如随机存取存储器（英文：random-access memory，缩写：RAM）；存储器也可以包括非易失性存储器（英文：non-volatile memory），例如快闪存储器（英文：flash memory），硬盘（英文：hard diskdrive，缩写：HDD）或固态硬盘（英文：solid-state drive，缩写：SSD）；存储器504还可以包括上述种类的存储器的组合。
其中，处理器501可以是中央处理器（英文：central processing unit，缩写：CPU），网络处理器（英文：network processor，缩写：NP）或者CPU和NP的组合。
其中，处理器501还可以进一步包括硬件芯片。上述硬件芯片可以是专用集成电路（英文：application-specific integrated circuit，缩写：ASIC），可编程逻辑器件（英文：programmable logic device，缩写：PLD）或其组合。上述PLD可以是复杂可编程逻辑器件（英文：complex programmable logic device，缩写：CPLD），现场可编程逻辑门阵列（英文：field-programmable gate array，缩写：FPGA），通用阵列逻辑（英文：generic arraylogic, 缩写：GAL）或其任意组合。
可选地，存储器504还用于存储程序指令。处理器501可以调用程序指令，实现如本申请图1和2实施例中所示的排放源的排放量调优装置方法。
本发明实施例还提供了一种非暂态计算机存储介质，计算机存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令可执行上述任意方法实施例中的排放源的排放量调优方法。其中，存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体（Read-Only Memory，ROM）、随机存储记忆体（Random Access Memory，RAM）、快闪存储器（Flash Memory）、硬盘（Hard DiskDrive，缩写：HDD）或固态硬盘（Solid-State Drive，SSD)等；存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。
综上所述，通过本发明实施例直接对排放清单总量进行修正，减少了不确定性来源，能够显著改善数值模式模拟效果，并且不必考虑气象和大气化学数值模式复杂的物理化学过程及其不确定性，改进了优化难度，解决了现有技术中在修正大气污染物排放源的数据清单时，修正变量较多、修正难度较大，导致空气质量模式偏差较大的问题。
虽然结合附图描述了本发明的实施例，但是本领域技术人员可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下作出各种修改和变型，这样的修改和变形均落入由所附权利要求所限定的范围之内。

Claims (10)

1.一种排放源的排放量调优方法，其特征在于，包括如下步骤：
获取指定区域中污染物排放清单中的目标污染物信息；
确定所述目标污染物信息包含的一种或者多种污染物组分信息；
获取所述一种或者多种污染物组分信息中指定污染物组分的模拟值；
监测所述一种或者多种污染物组分信息中指定污染物组分得到指定污染物组分的观测值；
根据所述指定污染物组分的模拟值和所述指定污染物组分的观测值计算标准化平均偏差；
判断所述标准化平均偏差是否属于预定范围；
在所述标准化平均偏差不属于所述预定范围时，根据所述标准化平均偏差计算调优系数；
根据所述调优系数对所述污染物排放清单中的待调优排放污染物进行调优处理；其中，所述待调优排放污染物为与所述指定污染物组分对应的污染物或者为影响所述指定污染物组分的前体污染物。
2.根据权利要求1所述的排放源的排放量调优方法，其特征在于，根据所述指定污染物组分的模拟值和所述指定污染物组分的观测值计算标准化平均偏差包括：
通过如下公式计算所述标准化平均偏差：
Figure FDA0003015854440000011
其中，NMB表示所述标准化平均偏差；Mi表示第i次得到的所述指定污染物组分的模拟值；Oi表示第i次得到的所述指定污染物组分的观测值，n为观测次数。
3.根据权利要求2所述的排放源的排放量调优方法，其特征在于，根据所述标准化平均偏差计算调优系数包括：
通过如下公式计算所述调优系数：
Figure FDA0003015854440000021
Adj_ratio表示所述调优系数。
4.根据权利要求1所述的排放源的排放量调优方法，其特征在于，根据所述调优系数对所述污染物排放清单中的待调优排放污染物进行调优处理包括：
将所述待调优排放污染物的排放总量与所述调优系数做乘积运算，得到运算结果；
将所述运算结果作为调优结果存储于所述污染物排放清单中。
5.根据权利要求4所述的排放源的排放量调优方法，其特征在于，所述方法还包括：
多次执行权利要求1的调优方法，直至标准化平均偏差属于所述预定范围。
6.根据权利要求1至5中任一所述的排放源的排放量调优方法，其特征在于，所述方法还包括：
计算多个区域分别对应的多个标准化平均偏差；
计算标准化平均偏差属于所述预定范围的达标区域数量；
在所述达标区域数量与所述多个区域的数量的比值小于预定阈值时，对所述多个区域中污染物排放清单中的待调优排放污染物进行调优处理。
7.一种排放源的排放量调优装置，其特征在于，包括如下步骤：
第一获取模块，用于获取指定区域中污染物排放清单中的目标污染物信息；
确定模块，用于确定所述目标污染物信息包含的一种或者多种污染物组分信息；
第二获取模块，用于获取所述一种或者多种污染物组分信息中指定污染物组分的模拟值；
监测模块，用于监测所述一种或者多种污染物组分信息中指定污染物组分得到指定污染物组分的观测值；
第一计算模块，用于根据所述指定污染物组分的模拟值和所述指定污染物组分的观测值计算标准化平均偏差；
判断模块，用于判断所述标准化平均偏差是否属于预定范围；
第二计算模块，用于在所述标准化平均偏差不属于所述预定范围时，根据所述标准化平均偏差计算调优系数；
调优模块，用于根据所述调优系数对所述污染物排放清单中的待调优排放污染物进行调优处理；其中，所述待调优排放污染物为与所述指定污染物组分对应的污染物或者为影响所述指定污染物组分的前体污染物。
8.根据权利要求7所述的排放源的排放量调优装置，其特征在于，所述第一计算模块还用于通过如下公式计算所述标准化平均偏差：
Figure FDA0003015854440000031
其中，NMB表示所述标准化平均偏差；Mi表示第i次得到的所述指定污染物组分的模拟值；Oi表示第i次得到的所述指定污染物组分的观测值，n为观测次数。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行上述权利要求1－7中任一所述的排放源的排放量调优方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，其特征在于，该指令被处理器执行时实现上述权利要求1－7中任一所述的排放源的排放量调优方法。
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Assignor: 3CLEAR TECHNOLOGY Co.,Ltd.

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