CN113763245A - 一种污染物排放清单高分辨率网格划分方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及排放清单技术领域,具体涉及一种污染物排放清单高分辨率网格划分方法;包括:获取公里网格及含有污染物排放量的经纬度网格,将公里网格中的每个网格的面转成公里网格的点;得到经纬度网格单位面积污染物排放量;将经纬度网格中每个网格的面转成经纬度网格的点,得到含有污染物排放量的经纬度网格的点;将若干经纬度网格的点与若干公里网格的点进行叠放处理,并通过每个含有污染物排放量的经纬度网格的点利用插值算法插值到每个公里网格的点上,得出含有污染物排放量的公里网格。本发明的目的是解决现有区域排放清单网格分辨率较低,导致不能满足省级或跨区域的区域空间生态环境评价需求的问题。
Description
技术领域
本发明涉及排放清单技术领域,具体涉及一种污染物排放清单高分辨率网格划分方法。
背景技术
随着科学技术的快速发展,人类活动逐渐成为影响生态环境的重要因素。工业生产、交通航运、农业和居民生活等排放,造成了诸多的大气环境污染问题。在解决大气环境污染问题时,需要了解污染的源头、明确污染物的排放量、了解污染物形成机制以及制定管控措施;而编制大气污染物排放清单,可以为解决大气环境污染问题提供有力的数据支持,同时,排放清单也是模型的基础输入数据,是探究大气污染物物化过程、空气质量预报预警的依据,在制定减排策略、了解大气污染控制过程和区域污染联防联控等工作的重要参考。
目前,已有多套区域排放清单网格,包含了我国甚至亚洲地区的排放数据,如,国内学者使用比较多的区域排放清单数据包括TRACE-P、INTEX-B、MEIC、HTAP、REAS等数据。
但是,以上的区域排放清单网格大多是基于经纬度网格进行开发的,经纬度网格的区域排放清单的分辨率较低,当在进行省级或跨区域的区域空间生态环境评价工作时,需要以全省或跨区域的污染源排放清单作为依据,而区域空间生态环境评价或模型模拟工作中,需要基于长度计量单位的投影网格数据;因此,现有的网格分辨率较低的区域排放清单不能满足网格清单数据的评价需求。
发明内容
针对现有技术存在的不足,本发明提出一种污染物排放清单高分辨率网格划分方法,以解决现有区域排放清单网格分辨率较低,导致不能满足省级或跨区域的区域空间生态环境评价需求的问题。
为达到上述目的,本发明采用如下技术方案:一种污染物排放清单高分辨率网格划分方法,包括:
获取公里网格及含有污染物排放量的经纬度网格,将所述公里网格中每个网格的面转成公里网格的点;
计算所述经纬度网格中每个网格的面积,得到经纬度网格单位面积污染物排放量;
将所述经纬度网格中每个网格的面转成经纬度网格的点,并把所述经纬度网格单位面积污染物排放量赋予到与之相匹配的所述经纬度网格的点上,得到含有单位面积污染物排放量的经纬度网格的点;
将若干所述经纬度网格的点与若干所述公里网格的点进行叠放处理,并通过每个含有单位面积污染物排放量的经纬度网格的点利用插值算法插值到每个所述公里网格的点上,得到含有单位面积污染物排放量的公里网格的点;
将每个所述含有单位面积污染物排放量的公里网格的点转回所述公里网格中的每个网格的面,得到公里网格的面中含有的单位面积污染物排放量,将公里网格的面中含有的单位面积污染物排放量乘以公里网格面积;得出含有污染物排放量的公里网格。
优选的,所述公里网格点的转成和所述经纬度网格面转成经纬度网格点的步骤均在与其对应的每个网格所形成的面上的左下角插入一个点。
优选的,所述插值算法为双线性插值算法。
优选的,所述公里网格中每个网格为3公里乘以3公里或4公里乘以4公里。
优选的,所述经纬度网格中每个网格为0.25°-1°之间任一数值乘以0.25°-1之间的任一数值。
本方案产生的有益效果是:
通过将含有污染物排放量的经纬度网格转换成每个含有污染物排放量的经纬度网格的点,再通过经纬度网格的点与公里网格的点进行叠放处理和插值处理,从而得到含有污染物排放量的公里网格,不仅把低分辨率的经纬度网格划分到高分辨率的公里网格,而且利用插值的原理,使公里网格中多个相邻高分辨率网格的排放量数值的区别更加明显,进而能够满足省级或跨区域的区域空间生态环境评价评价需求。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式,下面将对具体实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍。在所有附图中,各元件或部分并不一定按照实际的比例绘制。
图1为本发明一种污染物排放清单高分辨率网格划分方法的流程结构示意图;
图2为本发明一种污染物排放清单高分辨率网格划分方法的经纬度网格的示意图;
图3为本发明一种污染物排放清单高分辨率网格划分方法中经纬度网格单位面积污染物排放量的示意图;
图4为本发明一种污染物排放清单高分辨率网格划分方法中经纬度网格中每个网格的面插入点的示意图;
图5为本发明一种污染物排放清单高分辨率网格划分方法中经纬度网格中经纬度网格的点的示意图;
图6为本发明一种污染物排放清单高分辨率网格划分方法中公里网格的示意图;
图7为本发明一种污染物排放清单高分辨率网格划分方法中公里网格中每个网格左下角插入点的示意图;
图8为本发明一种污染物排放清单高分辨率网格划分方法中公里网格的点的示意图;
图9为本发明一种污染物排放清单高分辨率网格划分方法中公里网格与经纬度网格叠放处理后的示意图;
图10为本发明一种污染物排放清单高分辨率网格划分方法中含有污染物排放量的公里网格的示意图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明技术方案的实施例进行详细的描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案,因此只作为示例,而不能以此来限制本发明的保护范围。
请参阅图1,一种污染物排放清单高分辨率网格划分方法,包括:
获取公里网格及含有污染物排放量的经纬度网格。公里网格中每个网格为3公里乘以3公里或4公里乘以4公里,以便于更好的提高排放清单的分辨率,满足省级或跨区域的区域空间生态环境评价评价需求。经纬度网格中每个网格为0.25°-1°之间任一数值乘以0.25°-1之间任一数值。
同时,将公里网格中每个网格的面转成公里网格的点。其中,公里网格的点在公里网格中每个网格的面的左下角插入。
计算经纬度网格中每个网格的面积,得到经纬度网格单位面积污染物排放量。
将经纬度网格中每个网格的面转成经纬度网格的点。其中,经纬度网格的点在所述经纬度网格中每个网格的面的左下角插入。使得经纬度网格与公里网格相对应,便于处理。
并把经纬度网格单位面积污染物排放量赋予到与之相匹配的经纬度网格的点上,得到含有单位面积污染物排放量的经纬度网格的点。
将若干经纬度网格的点与若干公里网格的点进行叠放处理,并通过每个含有单位面积污染物排放量的经纬度网格的点利用双线性插值算法插值到每个公里网格的点上,得到含有单位面积污染物排放量的公里网格的点。
将含有单位面积污染物排放量的公里网格的点转回公里网格中的每个网格的面,得到公里网格的面中含有的单位面积污染物排放量,将公里网格的面中含有的单位面积污染物排放量乘以公里网格面积,得出含有污染物排放量的公里网格。
以上的方法,将含有污染物排放量的经纬度网格转换成每个含有污染物排放量的经纬度网格的点,再将经纬度网格的点与公里网格的点进行叠放处理和插值处理,得到含有污染物排放量的公里网格,不仅利用插值的原理,使公里网格中多个相邻高分辨率网格的排放量数值的区别更加明显,而且还能把低分辨率的经纬度网格划分到高分辨率的公里网格,进而实现满足省级或跨区域的区域空间生态环境评价需求。
通过以上的方法,请一并参阅图2,以我国的陕西省为例,选取每个网格为3公里×3公里的公里网格,含有污染物排放量的每个网格为0.25°×0.25°的经纬度网格。具体处理过程如下:
计算0.25°×0.25°的经纬度网格的每个网格的面积,本实施例中,通过GIS软件进行计算,通过经纬度网格的每个网格上的污染物排放量除以各自的面积,得到经纬度网格单位面积污染物排放量。
请一并参阅图3、图4和图5,将0.25°×0.25°经纬度网格中每个网格的面转成经纬度网格的点,通过GIS软件进行转换;即在每个网格的左下角插入一个点,并把经纬度网格单位面积污染物排放量赋予到与之相匹配的经纬度网格的点上,得到含有单位面积污染物排放量的经纬度网格的点。
同时,请一并参阅图6、图7和图8,将3公里×3公里的公里网格中的每个网格的面通过GIS软件转成公里网格的点。请一并参阅图9,将所有经纬度网格的点与所有公里网格的点进行叠放处理,并通过 通过脚本代码采用双线性插值函数实现0.25°×0.25°经纬度网格的点上的污染物排放量插值到3公里×3公里的公里网格的点上,这样3公里×3公里的公里网格的点上就有了含有单位面积污染物排放量的公里网格的点。
请一并参阅图10,因为3公里×3公里的公里网格的每个网格面积都是9平方公里,3公里×3公里网格的点上的单位面积污染物排放量乘以9,就得到公里网格中每个网格的面的污染物排放量,从而得出陕西省的含有污染物排放量的公里网格,提高了陕西省的含有污染物排放量的分辨率。进而实现把0.25°×0.25°低分辨率的经纬度网格划分到3公里×3公里高分辨率的公里网格,实现满足陕西省的区域空间生态环境评价需求。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围,其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。
Claims (5)
1.一种污染物排放清单高分辨率网格划分方法,其特征在于,包括:
获取公里网格及含有污染物排放量的经纬度网格,将所述公里网格中每个网格的面转成公里网格的点;
计算所述经纬度网格中每个网格的面积,得到经纬度网格单位面积污染物排放量;
将所述经纬度网格中每个网格的面转成经纬度网格的点,并把所述经纬度网格单位面积污染物排放量赋予到与之相匹配的所述经纬度网格的点上,得到含有单位面积污染物排放量的经纬度网格的点;
将若干所述经纬度网格的点与若干所述公里网格的点进行叠放处理,并通过每个含有单位面积污染物排放量的经纬度网格的点利用插值算法插值到每个所述公里网格的点上,得到含有单位面积污染物排放量的公里网格的点;
将每个所述含有单位面积污染物排放量的公里网格的点转回所述公里网格中的每个网格的面,得到公里网格的面中含有的单位面积污染物排放量,将公里网格的面中含有的单位面积污染物排放量乘以公里网格面积,得出含有污染物排放量的公里网格。
2.根据权利要求1所述的污染物排放清单高分辨率网格划分方法,其特征在于,所述公里网格的点在所述公里网格中每个网格的面的左下角插入,所述经纬度网格的点在所述经纬度网格中每个网格的面的左下角插入。
3.根据权利要求1所述的污染物排放清单高分辨率网格划分方法,其特征在于,所述插值算法为双线性插值算法。
4.根据权利要求3所述的污染物排放清单高分辨率网格划分方法,其特征在于,所述公里网格中每个网格为3公里乘以3公里或4公里乘以4公里。
5.根据权利要求1所述的污染物排放清单高分辨率网格划分方法,其特征在于,所述经纬度网格中每个网格为0.25°-1°之间任一数值乘以0.25°-1之间的任一数值。
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
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