CN113254498A

CN113254498A - 基于观测数据的改进活性VOCs源强计算方法及系统

Info

Publication number: CN113254498A
Application number: CN202110553479.1A
Authority: CN
Inventors: 汪健伟; 王峰; 司景
Original assignee: Anhui Environmental Technology Institute Co ltd
Current assignee: Anhui Environmental Technology Institute Co ltd
Priority date: 2021-05-20
Filing date: 2021-05-20
Publication date: 2021-08-13
Anticipated expiration: 2041-05-20
Also published as: CN113254498B

Abstract

本发明公开了基于观测数据的改进活性VOCs源强计算方法及系统，属于数据处理领域，涉及改进活性VOCs源强技术，利用OMI卫星观测的HCHO柱浓度资料，建立排放源和观测数据库，数据选取模块从大数据库中获取HCHO柱浓度并发送至数据处理模块；数据处理模块按照自然月和区域进行标记；数据处理模块利用内嵌的WRF‑Chem数值模式获取长寿命VOCs物种生成的HCHO背景柱浓度、敏感性试验的源强扰动值以及模拟HCHO柱浓度的增量并发送至源强计算模块；一种利用卫星观测HCHO柱浓度资料改进地面VOCs源强的方法，建立数据处理系统，旨在改进VOCs的源排放清单精度，提高大气污染分析准确性和有效性。

Description

基于观测数据的改进活性VOCs源强计算方法及系统

技术领域

本发明属于数据处理领域，涉及改进活性VOCs源强技术，具体是基于观测数据的改进活性VOCs源强计算方法及系统。

背景技术

近年来，随着我国大气污染治理力度的加大，PM2.5浓度得到有效控制，但光化学反应生成的二次有机气溶胶(SOA)和臭氧(O₃)以及由此引发的复合型污染使得污染治理变得更为复杂。挥发性有机化合物(VOCs)是光化学反应产生SOA和O₃的重要前体物，在我国大气复合型污染形成的过程中起关键性作用。准确了解VOCs排放源，改进VOCs源排放清单，对大气复合型污染成因及防控措施制定都尤为重要。

VOCs组成成分庞杂多变、排放来源广泛多样、化学反应错综复杂，国内外对VOCs的研究主要集中在VoCs的时空分布、来源解析及其对O₃形成的影响上，专门针对VOCs排放源清单的研究较少或不确定性较大，特别是在东亚区域大气环境研究中，已有的排放源清单中涉及VOCs的排放源强都存在着极大的不确定性，东亚地区广泛使用的TRACE-P、2005中国源、INTEX-B和MEIC源清单中人为VOCs(AVOC)源不确定性分别为±130％、-44％-109％、±68％和±68％。生物VOCs作为VOCs源的最大来源也存在很大的不确定性。这些不确定性会导致利用这些源清单研究的关于大气中自由基(OH，HO₂，RO₂)的平衡和O₃生成率造成极大偏差，从而会影响到大气污染研究和治理的准确性和有效性；另一方面，卫星观测技术的快速发展为大气污染研究提供了新的方法和技术手段，国外有学者对卫星观测的HCHO柱浓度与地面VOCs源排放强度，特别是活性VOCs相关性进行了研究并尝试通过卫星观测的HCHO柱浓度对地面VOCs源强进行反演或约束，从而改进自下而上源估算方法所得的VOCs源排放清单的不确定性。

目前关于建立卫星观测HCHO柱浓度改进地面VOCs源强的计算方法的研究较少。

为此，提出基于观测数据的改进活性VOCs源强计算方法及系统。

发明内容

本发明提供了基于观测数据的改进活性VOCs源强计算方法及系统，本发明利用OMI观测资料，以目前在我国大气污染研究中广泛使用的INTEX-B人为排放源、FINNv1生物质燃烧源和MEGAN生物源为例，介绍了一种利用卫星观测HCHO柱浓度资料改进地面VOCs源强的方法，旨在改进VOCs的源排放清单，提高大气污染分析的准确性和有效性。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

基于观测数据的改进活性VOCs源强计算方法及系统，包括一种基于卫星观测数据的改进活性VOCs源排放分析系统，其中一种基于卫星观测数据的改进活性VOCs源排放分析系统包括大数据库、数据选取模块、数据处理模块、污染分析模块以及源强计算模块；

所述大数据库用于存储卫星观测数据；所述大数据库存储的卫星观测数据为月主要观测数据资料，且排放源没有因政策因素发生较大的波动变化；

所述数据选取模块与大数据库直接相连，所述数据选取模块用于在大数据库中选取卫星观测数据；所述卫星观测数据包括但不仅仅是HCHO柱浓度，所述数据选取模块选取数据时考虑的问题包括：HCHO浓度卫星监测仪器的空间分辨率、当地过境时间和提供数据的时间有效性，选取的数据包括GOME-2，OMI或TROPOMI观测资料，但是由于OMI过境时间是下午，可最大程度降低云的影响，并且具有更高的空间分辨率，且与排放源数据对应较好，因此数据选取模块选取OMI观测HCHO柱浓度来约束VOCs源排放；所述HCHO是VOCs重要组分，同时也是人为源、生物源和生物质燃烧源排放发VOCs在大气中氧化形成的重要中间产物，在自由基形成和转换中具有重要作用，HCHO在大气中生命周期一般只有数小时，可以作为一些短生命周期VOCs源排放很好的指示性物种；数据选取模块将获取HCHO柱浓度发送至数据处理模块；

其中，所述污染分析模块用于对污染进行分析，具体为污染分析WRF-Chem数值模拟系统；所述污染分析模块包括区域设定单元以及周期设定单元；

需要说明的是本发明的区域设定单元采用两层嵌套，本发明的周期设定单元用于设定采集周期，周期为一个月。

数据处理模块接收到数据选取模块发送的HCHO柱浓度后，将HCHO柱浓度按照自然月以及区域进行标记，即将HCHO柱浓度标记为Ωomiij，其中i表示自然月的编号，i为正整数，i＝1，2……n；j表示区域编号，j＝1，2……m；

数据处理模块获取长寿命VOCs物种生成的HCHO背景柱浓度，并将长寿命VOCs物种生成的HCHO背景柱浓度标记为Ω0；

数据处理模块获取敏感性试验的源强扰动值，并分别将人为源、生物源和生物质燃烧源的源强扰动值标记为ΔE_anthj、ΔE_burnj、ΔE_biogj；本发明中将人为源、生物质燃烧源和生物源中活性VOCs组分各增加30％作为扰动量；

数据处理模块获取污染分析工具模拟HCHO柱浓度的相应增量，并分别将人为源、生物源和生物质燃烧源的模拟HCHO柱浓度的相应增量标记为ΔΩ_anthj、ΔΩ_burnj、ΔΩ_biogj；

数据处理模块将标记后的数据发送至源强计算模块，源强计算模块提取OMI观测HCHO柱浓度约束活性VOCs源排放量回归方程，其中，OMI观测HCHO柱浓度约束活性VOCs源排放量回归方程为：

在式中，令Ω_omiij-Ω₀＝y，ΔΩ_anthj＝x1，ΔΩ_burnj＝x2，ΔΩ_biogj＝x3，

则公式变形为：y＝a*x1+b*x2+c*x3：

其中a、b、c为回归系数；源强计算模块首先将ΔΩ_anthj、ΔΩ_burnj、ΔΩ_biogj代入计算公式求出a、b、c；

源强计算模块将求出的a、b、c分别代入公式计算E_{anth_omii}、E_{burn_omii}、E_{biog_omii}；计算公式为：

E_{burn_omii}＝ΔE_burnj×b；

E_{biog_omii}＝ΔE_biogj×c。

其中，基于观测数据的改进活性VOCs源强计算系统，包括大数据库、数据选取模块、数据处理模块、污染分析模块以及源强计算模块；

所述大数据库用于存储卫星观测数据；

所述数据选取模块与大数据库直接相连，所述数据选取模块用于在大数据库中选取卫星观测数据；

所述污染分析模块用于对污染进行分析；

所述数据处理模块用于对数据进行处理，并结合源强计算模块计算求解E_{anth_omii}、E_{burn_omii}、E_{biog_omii}。

其中，所述污染分析模块具体为污染分析WRF-Chem数值模拟系统；所述污染分析模块包括区域设定单元以及周期设定单元；区域设定单元采用两层嵌套，周期设定单元用于设定采集周期。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

本发明利用OMI观测资料，以目前在我国大气污染研究中广泛使用的INTEX-B人为排放源、FINNv1生物质燃烧源和MEGAN生物源为例，介绍了一种利用卫星观测HCHO柱浓度资料改进地面VOCs源强的方法，旨在改进VOCs的源排放清单，提高大气污染分析的准确性和有效性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例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，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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为本发明基于观测数据的改进活性VOCs源强计算方法及系统的流程图。

具体实施方式

下面将结合实施例对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，基于观测数据的改进活性VOCs源强计算方法及系统，包括一种基于卫星观测数据的改进活性VOCs源排放分析系统，其中一种基于卫星观测数据的改进活性VOCs源排放分析系统包括大数据库、数据选取模块、数据处理模块、污染分析模块以及源强计算模块；

其中，所述污染分析模块用于对污染进行分析，具体为污染分析工具；所述污染分析模块包括区域设定单元以及周期设定单元；

需要说明的是本发明的区域设定单元采用两层嵌套，第一层区域覆盖东亚大部分地区，将模式边界设置在较清洁的区域，以尽量减少背景浓度带来的误差。水平分辨率81km，格点数为83×65，中心经纬度位于35°N、110°E；第二层区域覆盖京津冀(北京、天津、河北)、长三角(上海、浙江、江苏、安徽)和珠三角(广东、香港)的大部分区域，水平分辨率为27km，格点数为64×97，中心经纬度位于31.5°N、115°E。模式垂直分层共28层，顶层气压设置为50hPa，模式第一层距离地面约30m；

本发明的周期设定单元用于设定采集周期，周期为一个月。

不同地区VOCs排放源构成存在差异，为得到更准确的约束值，本发明将京津冀(北京、天津、河北)、长三角(上海、浙江、江苏、安徽)和珠三角(广东、香港)3个经济圈划分成3个研究区域；区域1包括京津冀及其周边地区，区域2包括长三角及其周边地区，区域3包括珠三角及其周边地区。

本发明将乙烯与其它烯烃、甲醛、二甲苯和异戊二烯确定为活性VOCs组分，对3类排放源中活性VOCs整理，见表1。

表1

则公式变形为：y＝a*x1+b*x2+c*x3：

E_{burn_omii}＝ΔE_burnj×b；

E_{biog_omii}＝ΔE_biogj×c。

需要进行补充说明的是，本发明的人为源排放采用2006/2007年INTEX-B排放源清单。该源清单空间分辨率为0.5°×0.5°，包括SO₂、NOx、CO、NMVOC、PM10、PM2.5、BC和OC共8种污染物，其中VOCs物种按照SAPRC-99化学机制进行分类，共30种，8类物种。

按照电厂、工业、交通和居民生活分为4个大类；VOCs物种按照电厂、工业、交通、居民化石燃料燃烧、居民生物燃料燃烧和居民非燃料燃烧分为6大类。本发明的生物质燃烧源采用FINNv1源。该数据库是由NCAR(National Center for Atmospheric Research)大气化学分部开发的逐日变化、1km分辨率的全球火源排放数据，火源数据的收集主要针对开放式燃烧源，包括野火(森林或草地)，农业燃烧，其它有组织野外燃烧等，但不包括生物燃料燃烧(该类并入人为源中计算)。本发明生物源是由NCAR地球系统实验室(NCAR-ESL)大气化学分部(ACD)提供的MEGAN模块计算所得。

上述公式均是去除量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最接近真实情况的一个公式，公式中的预设参数和预设阈值由本领域的技术人员根据实际情况设定或者大量数据模拟获得。

本发明的工作原理：数据选取模块从大数据库中获取HCHO柱浓度并发送至数据处理模块；数据处理模块接收到数据选取模块发送的HCHO柱浓度后，按照自然月以及区域进行标记；数据处理模块获取长寿命VOCs物种生成的HCHO背景柱浓度、敏感性试验的源强扰动值以及模拟HCHO柱浓度的增量并发送至源强计算模块；数据处理模块将标记后的数据发送至源强计算模块，源强计算模块提取OMI观测HCHO柱浓度约束活性VOCs源排放量回归方程，OMI观测HCHO柱浓度约束活性VOCs源排放量回归方程为：

则公式变形为：y＝a*x1+b*x2+c*x3：其中a、b、c为回归系数；源强计算模块首先将ΔΩ_anthj、ΔΩ_burnj、ΔΩ_biogj代入计算公式求出a、b、c；源强计算模块将求出的a、b、c分别代入公式计算E_{anth_omii}、E_{burn_omii}、E_{biog_omii}；计算公式为：

E_{burn_omii}＝ΔE_burnj×b；E_{biog_omii}＝ΔE_biogj×c。

在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的设备，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式；所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方法的目的。

另对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。

因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。

此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方法而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方法进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方法的精神和范围。

Claims

1.基于观测数据的改进活性VOCs源强计算方法，其特征在于，该改进活性VOCs源强计算方法包括以下步骤：

步骤一：数据选取模块从大数据库中获取HCHO柱浓度并发送至数据处理模块；

步骤二：数据处理模块接收到数据选取模块发送的HCHO柱浓度后，按照自然月以及区域进行标记；

步骤三：数据处理模块利用内嵌的WRF-Chem数值模式获取长寿命VOCs物种生成的HCHO背景柱浓度、敏感性试验的源强扰动值以及模拟HCHO柱浓度的增量并发送至源强计算模块；

步骤四：数据处理模块将标记后的数据发送至源强计算模块，源强计算模块提取OMI观测HCHO柱浓度约束活性VOCs源排放量回归方程，OMI观测HCHO柱浓度约束活性VOCs源排放量回归方程为：

在式中，令Ω_omiij-Ω₀＝y,ΔΩ_anthj＝x1，ΔΩ_burnj＝x2，ΔΩ_biogj＝x3，

则公式变形为：y＝a*x1+b*x2+c*x3：其中a、b、c为回归系数；

步骤五：源强计算模块将ΔΩ_anthj、ΔΩ_burnj、ΔΩ_biogj代入计算公式求出a、b、c；

源强计算模块将求出的a、b、c分别代入公式计算求解E_{anth_omii}、E_{burn_omii}、E_{biog_omii}；计算公式为：

E_{burn_omii}＝ΔE_burnj×b；

E_{biog_omii}＝ΔE_biogj×c。

2.根据权利要求1所述的基于观测数据的改进活性VOCs源强计算方法，其特征在于，所述大数据库用于存储卫星观测数据；大数据库存储的卫星观测数据为月观测数据资料且排放源没有因政策因素发生波动变化。

3.根据权利要求1所述的基于观测数据的改进活性VOCs源强计算方法，其特征在于，所述数据选取模块与大数据库直接相连，所述数据选取模块用于在大数据库中选取卫星观测数据；所述卫星观测数据包括HCHO柱浓度。

4.根据权利要求1所述的基于观测数据的改进活性VOCs源强计算方法，其特征在于，还包括污染分析模块，污染分析模块用于对污染进行分析，具体为污染分析WRF-Chem数值模拟系统；所述污染分析模块包括区域设定单元以及周期设定单元；区域设定单元采用两层嵌套，周期设定单元用于设定采集周期。

5.根据权利要求1所述的基于观测数据的改进活性VOCs源强计算方法，其特征在于，数据处理模块接收到数据选取模块发送的HCHO柱浓度时将HCHO柱浓度按照自然月以及区域进行标记。

6.根据权利要求1所述的基于观测数据的改进活性VOCs源强计算方法，其特征在于，数据处理模块获取长寿命VOCs物种生成的HCHO背景柱浓度，并将长寿命VOCs物种生成的HCHO背景柱浓度标记为Ω₀。

7.根据权利要求1所述的基于观测数据的改进活性VOCs源强计算方法，其特征在于，数据处理模块获取敏感性试验的源强扰动值，并分别将人为源、生物源和生物质燃烧源的源强扰动值标记为ΔE_anthj、ΔE_burnj、ΔE_biogj。

8.根据权利要求1所述的基于观测数据的改进活性VOCs源强计算方法，其特征在于，数据处理模块获取污染分析WRF-Chem数值模拟系统模拟HCHO柱浓度的相应增量，并分别将人为源、生物源和生物质燃烧源的模拟HCHO柱浓度的增量标记为ΔΩ_anthj、ΔΩ_burnj、ΔΩ_biogj。

9.基于观测数据的改进活性VOCs源强计算系统，其特征在于，包括大数据库、数据选取模块、数据处理模块、污染分析模块以及源强计算模块；

所述大数据库用于存储卫星观测数据；

所述污染分析模块用于对污染进行分析；

10.根据权利要求9所述的基于观测数据的改进活性VOCs源强计算系统，其特征在于，所述污染分析模块为污染分析WRF-Chem数值模拟系统；所述污染分析模块包括区域设定单元以及周期设定单元；区域设定单元采用两层嵌套，周期设定单元用于设定采集周期。