CN112418609A - 一种基于面-网格-点的大气二次污染精准溯源方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开的一种基于面‑网格‑点的大气二次污染精准溯源方法，基于空气质量大数据快速识别二次污染特征，判别当次二次污染过程的热点区域；以其为主要受体点，利用空气质量模型快速识别当次二次污染发生时本地敏感排放网格和贡献源类别，溯源至网格和行业水平；获取区域内污染行业的活动信息，建立高空间分辨率网格化排放源清单，利用地理坐标信息对敏感排放网格进行映射，网格识别关键排放企业和园区，进一步定位到企业水平；利用城市VOCs走航观测或颗粒物/臭氧遥感雷达的源定位结果，对比校验溯源结果；本发明建立“面‑网格‑点”多层次递进的溯源方法，提升溯源时效和精度，能够快速、准确定位关键排放园区/企业。
Description
技术领域
本发明涉及大气环境保护技术的研究领域，特别涉及一种基于面-网格-点的大气二次污染精准溯源方法。
背景技术
大量PM2.5和臭氧污染源集中在城市群和城乡复合带，并通过大气在主要城市群间输送，形成典型的区域大气二次污染。近两年国内主要城市群更是呈现出大范围、长时间、爆发性的区域二次污染特征，威胁人体健康和生态系统，并存在发生环境灾难的隐患，严重制约了区域经济可持续发展。我国区域空气质量管理已经进入PM2.5和臭氧污染协同防控的新阶段，针对PM2.5和臭氧二次污染的精准溯源技术研究及应用备受关注。
然而，单种源解析技术包括源清单、空气质量模式、受体模型和源强反算等方法往往存在较大的局限，大气二次污染溯源结果不确定性大且精度不足，无法精准解析引起二次污染的关键排放源区或企业，溯源所需时间长导致溯源结果滞后，难以满足精细化大气环境管理的需求。
在申请号为201910443167.8的中国发明专利中提出了一种大气颗粒物污染快速溯源方法。该发明首次联用源清单-气象模型-粒子扩散模型技术，能够对历史和未来的颗粒物污染进行来源识别，空间分辨率为0.25×0.25，时间分辨率为6h。该发明强调了进一步提升颗粒物来源解析精度，能够筛选出颗粒物污染的靶向排放部门和重点排放单元名录，成本低、普及性强。但是，该发明时间分辨率仍较低，溯源结果响应时间慢，不能满足当次污染发生时的靶向防治需求，且缺少O3污染溯源方法。
在申请号为201911043425.X的中国发明专利中提出了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。该发明通过综合运用拉格朗日轨迹模式和化学盒子模式方法，设计排放源输入模块、初始化污染浓度场模块、大气化学和物理模块，着力解决三维欧拉模式化学机制表征简化、计算量大和零维盒子模式仅考虑化学过程、空间代表性有效的技术问题。该发明方法能够量化O3前体物相关污染物(包括CH4、NMVOCs、NOx和CO等)某时间点某目标区域的气流经过位置的污染物排放速率，但无法直接输出污染物对应的企业或园区排放源，且缺少PM2.5污染溯源模块。
在申请号为2018111418456.4的中国发明专利中提出一种基于拉格朗日模型和移动观测平台的大气污染溯源方法。该发明针对园区局地小尺度大气环境污染投诉事件，利用PM2.5和重要气态前体物的固定站点监测数据、网格化溯源模型结果及时段移动超站检测分析、清单中各行业对受体点污染物浓度的贡献量，重点识别园区特殊污染排放源(包括VOCs、SO2、H2S、CH4、硫酸气和硝酸气)对居民受体点贡献大小。该发明局限于投诉园区局地小尺度，依赖于受体点历史采样数据和历史投诉事件记录，且不涉及臭氧溯源模块。
另外，新兴溯源技术如无人机、激光雷达、走航观测等，可同时追溯PM2.5和臭氧污染来源，仪器响应时间也快，可达到小时及以下级别的溯源分辨率，但受限于城市及园区尺度、监测方案和数据挖掘需较强经验、设备购置和运维成本高，普适性较差。较多的反向模型应用于新兴溯源技术，但反向模型算法本身存在诸多局部最优解，且单次计算结果解析源个数有限。
在申请号为201820902371.2的中国实用新型专利和201911257211的中国发明专利中分别提出了一种移动式大气灰霾和臭氧立体监测与污染溯源系统和走航车。该系统和走航车可集成扫描式颗粒物激光雷达、臭氧立体监测激光雷达、秒级VOCs及恶臭气体质谱仪、气象参数检测仪和高清摄像系统，从而根据在线收集的立体监测数据，进行城市颗粒物和臭氧空间浓度分布和路径来源分析。该发明适用于城市及园区尺度，依赖传感器信号和设备稳定性，需要定期进行专业的调试和检查；并且走航监测方案的制定需要较强的经验，所耗用的成本也较高，难以进行广泛推广。
在申请号为201911270427.2的中国发明专利中提出一种基于天牛须搜索算法的大气污染物溯源方法。该发明利用天牛须搜索算法，参考风向信息和无人机左右两端监测浓度，能够有效追踪污染烟羽，最终确定污染源位置。该发明依赖污染物传感器准确采样和分析、数据传输稳定和下载持续，主要限于当次污染由某一个主要排放源和片区引起的污染过程的简单案例应用，尚不能满足复杂的二次污染精准溯源需求。
综上所述，目前大气二次污染源解析技术研究领域存在以下几个待解决的技术问题：
(1)应对突发污染事件，现有的大气二次污染源解析技术缺乏及时响应能力，影响应急决策的制定；
(2)应对日常环境监管，现有的大气二次污染源解析技术无法精准定位污染源至企业或者园区水平，影响精准施策和精细管控的效率，阻碍经济发展；
(3)单种源解析技术往往存在较大的局限，溯源结果存在较大不确定性，难以满足现阶段对空气污染治理提出的新要求，必须发展多种源解析技术集成的精准溯源技术。
发明内容
本发明的主要目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种基于面-网格-点的大气二次污染精准溯源方法。该方法能够应用于多个城市环保相关部门或工业园区，快速、准确识别当次大气二次污染过程中的关键排放源和敏感排放区，遵循基于“面-网格-点”多层次递进的溯源思路，充分利用精细网格化源清单，对PSAT/OSAT模式的溯源信息进行二次解析，实现了污染来源的快速、精准定位，同时实现了大气污染溯源精度水平从“区域”突破到“企业”的提升。
本发明的主要目的通过以下的技术方案实现：
一种基于面-网格-点的大气二次污染精准溯源方法，包括以下步骤：
基于空气质量大数据快速识别二次污染特征，判别当次二次污染过程的热点区域；
以热点区域为主要受体点，基于并行式计算的方式利用空气质量模型中的源解析技术，快速识别当次二次污染发生时本地的敏感排放网格和贡献源类别，将二次污染来源定位到网格和行业水平；
获取区域内污染行业的活动信息，建立高空间精度的网格化排放源清单，利用该网格化排放源清单中的相关园区和企业地理坐标信息对敏感排放网格进行映射，基于敏感排放网格内的排放量大小识别影响本次二次污染的关键排放园区和企业，将二次污染来源定位到企业水平；
利用城市VOCs走航观测或颗粒物/臭氧遥感雷达的源定位结果，对比校验已识别的关键排放园区和企业，得到精准溯源结果。
进一步地，所述空气质量大数据包括空气质量在线监测数据、气象观测数据、天气形势分析数据；所述二次污染特征数据包括二次污染高发时段与演变特征、传输路径、热点区域、污染属性。
进一步地，所述判别当次二次污染过程的热点区域，具体为：获取历史基础资料和预报结果，利用时间序列、相关性分析和雷达特征图技术，从首要污染物、二次污染高值区特征、二次污染周期性特征、二次污染“周末效应”、二次污染过程中气象要素特征、污染物间相关性、污染属性、演变过程多维度、多视角出发，进行多污染物浓度时间窗可视化展示，从而快速识别预报结果中的PM2.5或臭氧污染过程，判断当次PM2.5或臭氧污染水平；利用空间插值技术，判断当次PM2.5或臭氧污染高值区和异常监测站点，从而充分掌握当次PM2.5或臭氧污染过程所涉及的空间和时间变化趋势。
进一步地，所述历史基础资料和预报结果，包括地形地理信息、气候特征、气象观测数据、城区和污染源布局结果。
进一步地，所述空气质量模型源解析技术为并行式的CAMx-PSAT/OSAT技术。
进一步地，所述利用空气质量模型中的源解析技术，快速识别当次二次污染发生时本地的敏感排放网格和贡献源类别，将二次污染来源定位到网格和行业水平，具体为：通过I/O并行化技术方案，建立以WRF-SMOKE-CAMx-PSAT/OSAT为核心的并行式模拟平台，将网格级别大气污染溯源计算任务的N个网格分解到[N/M]+1个WRF-SMOKE-CAMx-PSAT/OSAT模拟系统中，每个WRF-SMOKE-CAMx-PSAT/OSAT模拟系统给需要解析的网格的M个网格逐一加入反应性示踪物进行标记，追踪其在化学过程和物理过程的生成、转化、传输和消除过程，进而量化M个网格逐一对目标区域PM2.5和臭氧污染物浓度的贡献，再将所有WRF-SMOKE-CAMx-PSAT/OSAT模拟系统模拟结果集成输出，得到所有网格逐一对热点区域PM2.5和臭氧污染物浓度的贡献，进而快速识别出敏感排放网格和行业；在计算资源允许的条件下，排放源类别设置越多、地理区域设置越细，最小潜在贡献单元就越多。
进一步地，所述建立高空间精度的网格化排放源清单，具体如下：获取城市重点排污行业的污染物本地化源谱、排放因子和活动水平数据，运用区域高分辨率大气排放源清单开发方法，构建目标区域的精细网格化排放源清单，空间分辨率在1km以上。
进一步地，所述利用该网格化排放源清单中的相关园区和企业地理坐标信息对敏感排放网格进行映射，基于敏感排放网格内的排放量大小识别影响本次二次污染的关键排放园区和企业，具体为：利用时空网格分配技术，对敏感区域的精细网格化排放源清单进行高精度污染信息分配，重点掌握网格内的企业、园区和行业排放特征信息数据；筛选已识别本地敏感网格的地理位置和源强排放特征属性信息，与敏感区域的精细网格化排放源清单网格内的企业、园区和行业排放特征信息数据进行空间映射分析，最终识别区域内的关键污染源排放园区和企业。
进一步地，所述利用城市VOCs走航观测或颗粒物/臭氧遥感雷达的源定位结果，对比校验已识别的关键排放园区和企业，得到精准溯源结果，具体为：收集城市VOCs走航观测或颗粒物/臭氧遥感雷达影像结果，识别污染高值区出现范围、时间和源强特征，对比已识别关键排放企业和园区对应信息，判断两者一致性，进而得到精准溯源结果。
本发明与现有技术相比，具有如下优点和有益效果：
1、本发明采用系统的二次污染高发时段与演变特征、传输路径及热点区域、污染属性等识别技术，能够快速捕捉目标区域PM2.5和臭氧污染时段和污染演变特征；
2、本发明利用I/O并行式理念优化模式溯源速度，致力于克服CAMx-PSAT/OSAT模式系统因溯源空间精度过高而僵死、无法追溯污染物网格级别来源，有效缩短运算时间，时间分辨率达2h/天；
3、本发明集成模式、清单和走航等多种溯源技术，能够对PM2.5和臭氧污染溯源结果进行深入解析与验证，精准定位区域PM2.5和臭氧污染关键排放园区/企业。
附图说明
图1为本发明所述一种基于面-网格-点的大气二次污染精准溯源方法流程图；
图2为本发明所述实施例中基于R语言的污染过程特征与热点区域可视化识别技术的结果示意图；
图3为本发明所述实施例中并行式优化PSAT/OSAT模式技术流程图；
图4为本发明所述实施例中基于模式识别PM2.5和臭氧污染敏感网格结果示意图；
图5为本发明所述实施例中基于高分辨率排放源清单解析和走航/遥感的源定位结果校验PM2.5和臭氧污染关键排放源和园区的示意图。
具体实施方式
下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。
实施例：
一种基于面-网格-点的大气二次污染精准溯源方法，如图1所示，包括以下步骤：
基于空气质量大数据快速识别二次污染特征，判别当次二次污染过程的热点区域；
以热点区域为主要受体点，基于并行式计算的方式利用空气质量模型中的源解析技术，快速识别当次二次污染发生时本地的敏感排放网格和贡献源类别，将二次污染来源定位到网格和行业水平；
获取区域内污染行业的活动信息，建立高空间精度的网格化排放源清单，利用该网格化排放源清单中的相关园区和企业地理坐标信息对敏感排放网格进行映射，基于敏感排放网格内的排放量大小识别影响本次二次污染的关键排放园区和企业，将二次污染来源定位到企业水平；
利用城市VOCs走航观测或颗粒物/臭氧遥感雷达的源定位结果，对比校验已识别的关键排放园区和企业，得到精准溯源结果。
具体如下：
(1)秉持“面-网格-点”多层次递进的溯源方法，先识别PM2.5和臭氧污染热点区域，继而利用模式识别敏感区域的敏感排放网格，最后利用清单映射网格内关键排放园区/企业，并收集走航/遥感观测结果校验前述溯源结果。
(2)所述(1)中识别污染热点区域方法具体包括：基于空气质量在线监测数据、气象数据和天气形势等观测大数据，通过空气质量大数据快速分析程序快速识别二次污染高发时段与演变特征、传输路径及热点区域、污染属性等。
(3)所述(1)中利用模式识别敏感区域的敏感排放网格方法具体包括：针对热点区域当次PM2.5和臭氧污染过程，因地制宜划分计算网格，应用并行式CAMx-PSAT/OSAT模式快速识别主要传输通道网格，区分本地源和外来传输部分，最终获取当次二次污染发生时污染过程的本地敏感排放网格和贡献源类别，并利用在线监测数据对结果进行验证。
(4)所述(1)中利用高精度网格化排放源清单映射网格内关键排放园区/企业方法具体包括：根据(2)中已识别的PM2.5和臭氧污染本地主控前体物，建立PM2.5和臭氧污染关键前体物的高分辨率网格化排放源清单，当次污染发生时通过敏感区域高分辨率排放源清单空间映射，最终识别关键排放园区/企业。
(5)所述(1)中校验溯源结果方法具体包括：收集城市VOCs走航观测或颗粒物/臭氧遥感雷达影像结果，识别污染高值区出现范围、时间和源强特征，对比前述已识别关键排放企业和园区对应信息，判断两者一致性。
(6)优选的，所述二次污染热点区域和演变特征等识别技术具体包括：获取地形地理条件、气候特征、气象观测数据、城区和污染源布局、大气污染源分布等历史基础资料和预报结果，利用时间序列、相关性分析和雷达特征图等技术，从首要污染物、二次污染高值区特征、二次污染周期性特征、二次污染“周末效应”、二次污染过程中气象要素特征、污染物间相关性和污染属性、演变过程等多维度、多视角出发，进行多污染物浓度时间窗可视化展示，从而快速识别预报结果中的PM2.5或臭氧污染过程，判断当次PM2.5或臭氧污染水平；利用空间插值技术，判断当次PM2.5或臭氧污染高值区和异常监测站点，从而充分掌握当次PM2.5或臭氧污染过程所涉及的空间和时间变化趋势。
(7)优选的，所述并行式CAMx-PSAT/OSAT模式快速识别敏感排放网格技术具体包括：通过I/O并行化技术方案，建立以WRF-SMOKE-CAMx-PSAT/OSAT为核心的并行式模拟平台，将网格级别大气污染溯源计算任务的N个网格分解到[N/M]+1个WRF-SMOKE-CAMx-PSAT/OSAT模拟系统中，每个WRF-SMOKE-CAMx-PSAT/OSAT模拟系统给需要解析的网格的M个网格逐一加入反应性示踪物进行标记，追踪其在化学过程和物理过程的生成、转化、传输和消除过程，进而量化M个网格逐一对目标区域PM2.5和臭氧污染物浓度的贡献，再将所有WRF-SMOKE-CAMx-PSAT/OSAT模拟系统模拟结果集成输出，得到所有网格逐一对热点区域PM2.5和臭氧污染物浓度的贡献，进而快速识别出敏感排放网格和行业；在计算资源允许的条件下，排放源类别设置越多、地理区域设置越细，最小潜在贡献单元就越多。
(8)优选的，所述敏感区域高精度源清单建立技术具体包括：根据目标区域社会经济发展现状和产业布局特色，提前制定重点污染行业的企业或现场调研方案、设计重点排放源现场测试，从而获取重点排污行业的污染物本地化源谱、排放因子和活动水平等数据，运用区域高分辨率大气排放源清单开发方法，构建目标区域精细化源清单。利用时空网格分配技术，对精细化源清单进行高精度的污染信息分配，重点掌握网格内的企业、园区和行业排放特征信息数据。筛选已识别本地敏感网格的地理位置和源强排放特征等属性信息，与源清单网格内的企业、园区和行业排放特征信息数据进行空间映射分析，最终识别区域内的关键污染源排放园区和企业。
(9)优选的，所述关键排放企业和园区解析技术具体包括：利用时空网格分配技术，对敏感区域的精细网格化排放源清单进行高精度污染信息分配，重点掌握网格内的企业、园区和行业排放特征信息数据；筛选已识别本地敏感网格的地理位置和源强排放特征属性信息，与敏感区域的精细网格化排放源清单网格内的企业、园区和行业排放特征信息数据进行空间映射分析，最终识别区域内的关键污染源排放园区和企业。
(10)优选的，所述溯源结果校验技术具体包括：收集城市VOCs走航观测或颗粒物/臭氧遥感雷达影像结果，识别污染高值区出现范围、时间和源强特征，对比前述已识别关键排放企业和园区对应信息，判断两者一致性。
实验数据如下：
基于R语言处理空气质量观测等大数据的热点区域识别，参考图2。调研获取2018年7月-2019年6月宝安区空气质量与气象在线监测数据、污染源相关数据，借助时间序列分析和空间统计、雷达特征图等数据挖掘技术，快速识别宝安区PM2.5和臭氧污染过程高发时段与热点区域污染特征。分析结果显示，研究时段内宝安区大气污染具有明显的二次污染特征，5月-10月易发生O3高污染事件且8月污染水平最高、1月多发PM2.5超标污染，受交通源和二次生成作用明显。另外，宝安区排放源具有典型地域特征：南部多人口聚集，燃煤源和生物质燃烧源影响突出；中部多水泥和砂石制作厂，扬尘源和非道路移动源突出；东部地区，机动车尾气源突出；北部多VOCs排放企业，工业源影响突出。
基于并行式优化PSAT/OSAT模式的宝安区大气二次污染快速溯源，参考图3。获取2018年宝安区空气质量与气象监测数据、污染源基础数据，基于WRF-SMOKE-CAMx-PSAT/OSAT大气污染溯源平台，采用四层嵌套网格技术，搭建深圳宝安区二次污染快速溯源模拟平台。待模式表现良好后，借鉴分布式并行计算理念，将网格级别溯源计算任务划分到多个CAMx-PSAT/OSAT系统中完成，再将多个CAMx-PSAT/OSAT系统结果合并，有效提升模拟时效至2h/天，有效提升溯源精度至网格级别，结果参考图4。
基于高分辨率排放源清单和遥感结果进一步提升宝安区大气二次污染精准溯源精度，参考图5。按照《城市大气污染物排放清单编制技术指南手册》和《区域高分辨率大气排放源清单建立的技术方法与应用》方法体系，收集环境统计、政府公开发布的能源、经济、居民生活、林业等统计数据和本地化排放因子，构建2017年深圳市大气污染源排放精细化清单；利用GIS技术，对精细化源清单进行1km×1km网格分配，建立模式网格与精细化源清单映射关系集，将溯源系统输出的网格级别污染贡献分摊至点源或1km×1km网格(面源)；进一步追溯高贡献网格内的排放源清单的建立过程，识别该网格内关键排放园区/企业，提升溯源精度。随后，根据已收集区域遥感雷达影像结果，识别污染高值区出现范围、时间和源强特征，对比前述已识别关键排放企业和园区对应信息，判断两者一致性。
上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种基于面-网格-点的大气二次污染精准溯源方法，其特征在于，包括以下步骤：
基于空气质量大数据快速识别二次污染特征，判别当次二次污染过程的热点区域；
以热点区域为主要受体点，基于并行式计算的方式利用空气质量模型中的源解析技术，快速识别当次二次污染发生时本地的敏感排放网格和贡献源类别，将二次污染来源定位到网格和行业水平；
获取区域内污染行业的活动信息，建立高空间精度的网格化排放源清单，利用该网格化排放源清单中的相关园区和企业地理坐标信息对敏感排放网格进行映射，基于敏感排放网格内的排放量大小识别影响本次二次污染的关键排放园区和企业，将二次污染来源定位到企业水平；
利用城市VOCs走航观测或颗粒物/臭氧遥感雷达的源定位结果，对比校验已识别的关键排放园区和企业，得到精准溯源结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于面-网格-点的大气二次污染精准溯源方法，其特征在于，所述空气质量大数据包括空气质量在线监测数据、气象观测数据、天气形势分析数据；所述二次污染特征数据包括二次污染高发时段与演变特征、传输路径、热点区域、污染属性。
3.根据权利要求1所述的一种基于面-网格-点的大气二次污染精准溯源方法，其特征在于，所述判别当次二次污染过程的热点区域，具体为：获取历史基础资料和预报结果，利用时间序列、相关性分析和雷达特征图技术，从首要污染物、二次污染高值区特征、二次污染周期性特征、二次污染“周末效应”、二次污染过程中气象要素特征、污染物间相关性、污染属性、演变过程多维度、多视角出发，进行多污染物浓度时间窗可视化展示，从而快速识别预报结果中的PM2.5或臭氧污染过程，判断当次PM2.5或臭氧污染水平；利用空间插值技术，判断当次PM2.5或臭氧污染高值区和异常监测站点，从而充分掌握当次PM2.5或臭氧污染过程所涉及的空间和时间变化趋势。
4.根据权利要求3所述的一种基于面-网格-点的大气二次污染精准溯源方法，其特征在于，所述历史基础资料和预报结果，包括地形地理信息、气候特征、气象观测数据、城区和污染源布局结果。
5.根据权利要求1所述的一种基于面-网格-点的大气二次污染精准溯源方法，其特征在于，所述空气质量模型源解析技术为并行式的CAMx-PSAT/OSAT技术。
6.根据权利要求5所述的一种基于面-网格-点的大气二次污染精准溯源方法，其特征在于，所述利用空气质量模型中的源解析技术，快速识别当次二次污染发生时本地的敏感排放网格和贡献源类别，将二次污染来源定位到网格和行业水平，具体为：通过I/O并行化技术方案，建立以WRF-SMOKE-CAMx-PSAT/OSAT为核心的并行式模拟平台，将网格级别大气污染溯源计算任务的N个网格分解到[N/M]+1个WRF-SMOKE-CAMx-PSAT/OSAT模拟系统中，每个WRF-SMOKE-CAMx-PSAT/OSAT模拟系统给需要解析的网格的M个网格逐一加入反应性示踪物进行标记，追踪其在化学过程和物理过程的生成、转化、传输和消除过程，进而量化M个网格逐一对目标区域PM2.5和臭氧污染物浓度的贡献，再将所有WRF-SMOKE-CAMx-PSAT/OSAT模拟系统模拟结果集成输出，得到所有网格逐一对热点区域PM2.5和臭氧污染物浓度的贡献，进而快速识别出敏感排放网格和行业。
7.根据权利要求1所述的一种基于面-网格-点的大气二次污染精准溯源方法，其特征在于，所述建立高空间精度的网格化排放源清单，具体如下：获取城市重点排污行业的污染物本地化源谱、排放因子和活动水平数据，运用区域高分辨率大气排放源清单开发方法，构建目标区域的精细网格化排放源清单，空间分辨率在1km以上。
8.根据权利要求7所述的一种基于面-网格-点的大气二次污染精准溯源方法，其特征在于，所述利用该网格化排放源清单中的相关园区和企业地理坐标信息对敏感排放网格进行映射，基于敏感排放网格内的排放量大小识别影响本次二次污染的关键排放园区和企业，具体为：利用时空网格分配技术，对敏感区域的精细网格化排放源清单进行高精度污染信息分配，重点掌握网格内的企业、园区和行业排放特征信息数据；筛选已识别本地敏感网格的地理位置和源强排放特征属性信息，与敏感区域的精细网格化排放源清单网格内的企业、园区和行业排放特征信息数据进行空间映射分析，最终识别区域内的关键污染源排放园区和企业。
9.根据权利要求1所述的一种基于面-网格-点的大气二次污染精准溯源方法，其特征在于，所述利用城市VOCs走航观测或颗粒物/臭氧遥感雷达的源定位结果，对比校验已识别的关键排放园区和企业，得到精准溯源结果，具体为：收集城市VOCs走航观测或颗粒物/臭氧遥感雷达影像结果，识别污染高值区出现范围、时间和源强特征，对比已识别关键排放企业和园区对应信息，判断两者一致性，进而得到精准溯源结果。
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