CN114661849B - 污染溯源方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种污染溯源方法及装置。该方法包括：将空气质量预报数据输入气团轨迹追溯模型，计算得到预设时刻所选点位经过预设时长在不同高度的后向扩散轨迹；提取后向扩散轨迹上各高度的经纬度数据组，根据各高度以及对应的经纬度数据组绘制轨迹线；根据来自污染源排放清单和/或污染源普查得到的各污染源的排放高度和位置信息，筛选出与所绘制的轨迹线间的距离小于预设长度的污染源，得到轨迹周边的污染源排放信息。该装置包括扩散轨迹计算单元、轨迹线绘制单元、以及污染源筛选单元。这种方法及装置结合后向轨迹法和污染源信息法各自的优势，将结果联系起来，进一步精细化科学性地聚焦了污染溯源结果，为后续污染防控工作提供了指导和方向。

Description

污染溯源方法及装置
技术领域
本发明涉及大气污染溯源和管控技术领域，更为具体来说，本发明涉及一种污染溯源方法及装置。
背景技术
近年来，我国空气质量明显改善，随着污染物浓度的下降，污染管控工作逐步向精细化、差异化发展，对于污染来源的追溯方式和准确率有了更高要求。
当前，常见的污染来源追溯方法主要有：污染源排放清单法、数值模型模拟法、受体模型解析法等，其中，数值模型模拟法以二代大气扩散模型和三代空气质量数值模型为常用方式，另有忽略污染传输中物理化学转化过程而简化应用的气团扩散模型法。
大气扩散模型是大气污染治理的重要工具之一，其目的是研究排放进入大气的空气污染物的扩散、转化、迁移和清除的规律，目前描述大气扩散规律的模式主要分为3类，包括：经修正的高斯烟流扩散模型、欧拉扩散模型和拉格朗日扩散模型。
尽管现有的污染来源追溯方法多样，但各种方法各占一席，且解析结果对于污染来源的地区、行业等指示不尽相同。目前，缺少多类型方法结合使用来追溯污染来源的实践，因此不能很好地结合各种方法的优势，精细化溯源的发展也未能快速前进。
发明内容
本发明创新地提供了一种污染溯源方法及装置，将后向轨迹结果与污染源信息联用，实现更精细化更准确的污染溯源。
为实现上述的技术目的，一方面，本发明公开了一种污染溯源方法，所述污染溯源方法包括：将空气质量预报数据输入气团轨迹追溯模型，计算得到预设时刻的所选点位经过预设时长在不同高度的后向扩散轨迹；提取所述后向扩散轨迹上各个高度的经度和纬度数据组，根据所述各个高度以及对应的所述经度和纬度数据组绘制轨迹线；根据来自污染源排放清单和/或污染源普查得到的各个污染源的排放高度和位置信息，筛选出与所绘制的轨迹线之间的距离小于预设长度的污染源，从而得到所述轨迹周边的污染源排放信息。
进一步地，所述的污染溯源方法，在筛选出与所绘制的轨迹线之间的距离小于预设长度的污染源之后，还包括：将筛选出的所述污染源按照排放量从大到小进行排序。
进一步地，所述的污染溯源方法，在筛选出与所绘制的轨迹线之间的距离小于预设长度的污染源之后，还包括：将筛选出不同地区、不同行业的所述污染源按照排放量从大到小进行排序以及根据所述空气质量预报数据的初始条件和边界条件对所述污染源的污染物生成的贡献从大到小进行排序。
进一步地，对于所述污染溯源方法，所述空气质量预报数据包括天气预报模式的输出结果和/或全球预报系统的预报数据。
进一步地，对于所述的污染溯源方法，所述气团轨迹追溯模型可以包括高斯烟流扩散模型、欧拉扩散模型、拉格朗日扩散模型、或者以高斯烟流扩散模型、欧拉扩散模型和/或拉格朗日扩散模型为原理的衍生模型。
进一步地，对于所述污染溯源方法，所述拉格朗日扩散模型的衍生模型包括混合粒子拉格朗日积分轨迹模型。
进一步地，对于所述污染溯源方法，所述气团轨迹追溯模型还包括烟羽动力模型或者以烟羽动力模型为原理的衍生模型。
实现上述的技术目的，另一方面，本发明公开了一种污染溯源装置，所述污染溯源装置包括：扩散轨迹计算单元，用于将空气质量预报数据输入气团轨迹追溯模型，计算得到预设时刻的所选点位经过预设时长在不同高度的后向扩散轨迹；轨迹线绘制单元，用于提取所述后向扩散轨迹上各个高度的经度和纬度数据组，根据所述各个高度以及对应的所述经度和纬度数据组绘制轨迹线；污染源筛选单元，用于根据来自污染源排放清单和/或污染源普查得到的各个污染源的排放高度和位置信息，筛选出与所绘制的轨迹线之间的距离小于预设长度的污染源，从而得到所述轨迹周边的污染源排放信息。
进一步地，所述污染溯源装置还包括：排序单元，用于将筛选出的所述污染源按照排放量从大到小进行排序。
进一步地，对于所述污染溯源装置，所述气团轨迹追溯模型可以包括高斯烟流扩散模型、欧拉扩散模型、拉格朗日扩散模型、或者以高斯烟流扩散模型、欧拉扩散模型和/或拉格朗日扩散模型为原理的衍生模型。
为实现上述的技术目的，又一方面，本发明公开了一种计算设备。所述计算设备包括：一个或多个处理器，以及与所述一个或多个处理器耦合的存储器，所述存储器存储指令，当所述指令被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行上述方法。
为实现上述的技术目的，再一方面，本发明公开了一种机器可读存储介质。所述机器可读存储介质存储有可执行指令，所述指令当被执行时使得所述机器执行上述方法。
本发明的有益效果为：
现有常用的污染溯源方法中，Hysplit后向轨迹法仅能给出污染气团的来源路径，管控措施只能通过这一结果确定大致管控方位，但并未做到精准管控的目的。而通过污染源排放清单和/或污染源普查数据得到的信息，仅能整理得到整个区域的重点大排量污染源结果，但并非这些污染源均对某次污染产生了影响，因此仅通过污染源排放清单和/或污染源普查数据也未能做到科学治污的目的。本发明实施例提供的污染溯源方法及装置结合后向轨迹法和污染源信息法各自的优势，将结果联系起来，进一步精细化、科学性地聚焦了污染溯源结果，进而为后续的污染防控工作提供了指导和方向。
附图说明
图中，
图1为本发明一个实施例提供的污染溯源方法的流程图；
图2为本发明一个示例提供的污染溯源方法的流程图；
图3为本发明另一个实施例提供的污染溯源装置的结构示意图；
图4为根据本发明实施例的用于污染溯源处理的计算设备的结构框图。
具体实施方式
下面结合说明书附图对本发明提供的污染溯源方法及装置进行详细的解释和说明。
图1为本发明一个实施例提供的污染溯源方法的流程图。图2为本发明一个示例提供的污染溯源方法的流程图。
如图1和图2所示，在步骤S110，将空气质量预报数据输入气团轨迹追溯模型，计算得到预设时刻的所选点位经过预设时长在不同高度的后向扩散轨迹。其中，所选点位的气团所在的高度和预设时长可以在模型输入参数中任意配置。
空气质量预报数据可以包括天气预报模式(WRF，The Weather Research andForecasting Model)的输出结果和/或全球预报系统(GFS，Global Forecast System)的预报数据。
气团轨迹追溯模型可以包括高斯烟流扩散模型、欧拉扩散模型、拉格朗日扩散模型、或者以高斯烟流扩散模型、欧拉扩散模型和/或拉格朗日扩散模型为原理的各类衍生模型。输入数据可以随着模型的选用而有所差异。其中，拉格朗日扩散模型的衍生模型可以包括混合粒子拉格朗日积分轨迹模型(Hysplit，Hybrid Single-Particle LagrangianIntegrated Trajectory Model)。HYSPLIT模型又称为后向轨迹模型，不仅可以计算污染物浓度扩散的沉积，也能计算单个污染物粒子的运动轨迹，是当前大气科学界使用最广泛的大气传输和扩散模型之一。可以利用HYSPLIT模型计算得到具体某点不同高度气团的来源与去向轨迹结果，对污染溯源具有相当的指导作用。
作为一种可选实施方式，上述气团轨迹追溯模型还包括烟羽动力模型或者以烟羽动力模型为原理的衍生模型。
在步骤S120，提取后向扩散轨迹上各个高度的经度和纬度数据组，根据各个高度以及对应的经度和纬度数据组绘制轨迹线。
在步骤S130，根据来自污染源排放清单和/或污染源普查得到的各个污染源的排放高度和位置信息，筛选出与所绘制的轨迹线之间的距离小于预设长度的污染源，从而得到轨迹周边的污染源排放信息。其中，所述污染源与所绘制的轨迹线之间的距离，为该污染源与所绘制的轨迹线之间的最小距离。可以通过整理污染源排放清单和/或污染源普查得到的各类污染源数据，将信息按照一定格式存入数据库中。其中，预设长度可以自定义设置。
污染源排放清单是对某一地区一种或几种污染物排放源的排放量进行估算，一套完整的大气污染物排放清单应当覆盖化石燃料固定燃烧、工艺过程、移动源、溶剂使用、开放扬尘、生物质燃烧和农业等排放源，包含二氧化硫(SO2)、氮氧化物(NOx)、一氧化碳(CO)、挥发性有机物(VOCs)、氨(NH3)、一次颗粒物(PM2.5和PM10)和臭氧(O3)等大气污染物，并具备动态更新机制。编制污染源排放清单需要进行大量的前期调研工作，包括所编制区域内各类污染源的基础信息、生产活动方式/环境以及生产活动产量等数据，从而计算得到各污染源对不同污染物质的排放量，这些调研可以在污染源普查结果的基础上进一步展开。结合编制排放清单时对点源、线源和面源的基础调查资料，可以建立污染源排放基础数据库。
作为一种可选实施方式，在筛选出与所绘制的轨迹线之间的距离小于预设长度的污染源之后，该实施例的污染溯源方法还可以包括步骤：将筛选出的污染源按照排放量从大到小进行排序。将这些污染源按排放量进行排序之后，可以根据排放量筛选得到应重点管控的排放源，比如某企业、某工地等信息，从而来达到精准管控、科学治污的目的。
作为另一种可选实施方式，在筛选出与所绘制的轨迹线之间的距离小于预设长度的污染源之后，该实施例的污染溯源方法还可以包括如下步骤：将筛选出不同地区、不同行业的污染源按照排放量从大到小进行排序以及根据空气质量预报数据的初始条件和边界条件对污染源的污染物生成的贡献从大到小进行排序。由于输入气团轨迹追溯模型的空气质量预报数据存在一定的区域范围，而该区域范围之外的区域的相关空气质量数据(如污染物浓度、风向等)对该区域范围的空气质量也存在一定的贡献，因此，可以将该区域范围对应的空气质量预报数据作为初始条件，该区域范围的边界对应的相关数据作为边界条件。进而，在上述将筛选出的污染源按照排放量从大到小进行排序之外，还可以计算初始条件和边界条件对上述筛选出的污染源的的污染物生成的贡献，并从大到小进行排序。从而，通过排放量和贡献大小的排序，筛选得到应重点管控的排放源，进一步提高筛选的精细化程度，提高得到的排放源的精确性。
图3为本发明另一个实施例提供的污染溯源装置的结构示意图。如图3所示，该实施例提供的污染溯源装置300包括扩散轨迹计算单元310、轨迹线绘制单元320、以及污染源筛选单元330。
扩散轨迹计算单元310用于将空气质量预报数据输入气团轨迹追溯模型，计算得到预设时刻的所选点位经过预设时长在不同高度的后向扩散轨迹。其中，空气质量预报数据可以包括WRF的输出结果和/或GFS的预报数据。气团轨迹追溯模型可以包括高斯烟流扩散模型、欧拉扩散模型、拉格朗日扩散模型、或者以高斯烟流扩散模型、欧拉扩散模型和/或拉格朗日扩散模型为原理的各类衍生模型。输入数据可以随着模型的选用而有所差异。其中，拉格朗日扩散模型的衍生模型可以包括混合粒子拉格朗日积分轨迹模型(Hysplit，Hybrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectory Model)。作为一种可选实施方式，气团轨迹追溯模型还包括烟羽动力模型或者以烟羽动力模型为原理的衍生模型。扩散轨迹计算单元310的操作可以参照上面图1描述的步骤S110的操作。
轨迹线绘制单元320用于提取后向扩散轨迹上各个高度的经度和纬度数据组，根据各个高度以及对应的经度和纬度数据组绘制轨迹线。扩散轨迹线绘制单元320的操作可以参照上面图1描述的步骤S120的操作。
污染源筛选单元330用于根据来自污染源排放清单和/或污染源普查得到的各个污染源的排放高度和位置信息，筛选出与所绘制的轨迹线之间的距离小于预设长度的污染源，从而得到轨迹周边的污染源排放信息。污染源筛选单元330的操作可以参照上面图1描述的步骤S130的操作。
作为一种可选实施方式，该实施例的污染溯源装置300还可以包括排序单元，用于将筛选出的污染源按照排放量从大到小进行排序。将这些污染源按排放量进行排序之后，可以根据排放量筛选得到应重点管控的排放源，比如某企业、某工地等信息，从而来达到精准管控、科学治污的目的。
作为另一种可选实施方式，排序单元用于将筛选出不同地区、不同行业的所述污染源按照排放量从大到小进行排序以及根据所述空气质量预报数据的初始条件和边界条件对所述污染源的污染物生成的贡献从大到小进行排序。
现有常用的污染溯源方法中，Hysplit后向轨迹法仅能给出污染气团的来源路径，管控措施只能通过这一结果确定大致管控方位，但并未做到精准管控的目的。而通过污染源排放清单和/或污染源普查数据得到的信息，仅能整理得到整个区域的重点大排量污染源结果，但并非这些污染源均对某次污染产生了影响，因此仅通过污染源排放清单和/或污染源普查数据也未能做到科学治污的目的。本发明实施例提供的污染溯源方法及装置结合后向轨迹法和污染源信息法各自的优势，将结果联系起来，进一步精细化、科学性地聚焦了污染溯源结果，进而为后续的污染防控工作提供了指导和方向。
图4为根据本发明实施例的用于污染溯源处理的计算设备的结构框图。
如图4所示，计算设备400可以包括至少一个处理器410、存储器420、内存430、通信接口440以及内部总线450，并且至少一个处理器410、存储器420、内存430和通信接口440经由总线450连接在一起。该至少一个处理器410执行在计算机可读存储介质(即，存储器420)中存储或编码的至少一个计算机可读指令(即，上述以软件形式实现的元素)。
在一个实施例中，在存储器420中存储有计算机可执行指令，当其执行时使得至少一个处理器410执行：将空气质量预报数据输入气团轨迹追溯模型，计算得到预设时刻的所选点位经过预设时长在不同高度的后向扩散轨迹；提取所述后向扩散轨迹上各个高度的经度和纬度数据组，根据所述各个高度以及对应的所述经度和纬度数据组绘制轨迹线；根据来自污染源排放清单和/或污染源普查得到的各个污染源的排放高度和位置信息，筛选出与所绘制的轨迹线之间的距离小于预设长度的污染源，从而得到轨迹周边的污染源排放信息。
应该理解的是，在存储器420中存储的计算机可执行指令当执行时使得至少一个处理器410进行本公开的各个实施例中以上结合图1-3描述的各种操作和功能。
在本公开中，计算设备400可以包括但不限于：个人计算机、服务器计算机、工作站、桌面型计算机、膝上型计算机、笔记本计算机、移动计算设备、智能电话、平板计算机、蜂窝电话、个人数字助理(PDA)、手持装置、消息收发设备、可佩戴计算设备、消费电子设备等等。
根据一个实施例，提供了一种例如非暂时性机器可读介质的程序产品。非暂时性机器可读介质可以具有指令(即，上述以软件形式实现的元素)，该指令当被机器执行时，使得机器执行本公开的各个实施例中以上结合图1-3描述的各种操作和功能。
具体地，可以提供配有可读存储介质的系统或者装置，在该可读存储介质上存储着实现上述实施例中任一实施例的功能的软件程序代码，且使该系统或者装置的计算机或处理器读出并执行存储在该可读存储介质中的指令。
在这种情况下，从可读介质读取的程序代码本身可实现上述实施例中任何一项实施例的功能，因此机器可读代码和存储机器可读代码的可读存储介质构成了本发明的一部分。
可读存储介质的实施例包括软盘、硬盘、磁光盘、光盘(如CD-ROM、CD-R、CD-RW、DVD-ROM、DVD-RAM、DVD-RW、DVD-RW)、磁带、非易失性存储卡和ROM。可选择地，可以由通信网络从服务器计算机上或云上下载程序代码。
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的权利要求保护范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明权利要求的保护范围内。

Claims (10)

1.一种污染溯源方法，其特征在于，包括：
将区域范围内的天气预报模式的输出结果和/或全球预报系统的预报数据输入气团轨迹追溯模型，计算得到预设时刻的所选点位经过预设时长在不同高度的后向扩散轨迹；
提取所述后向扩散轨迹上各个高度的经度和纬度数据组，根据所述各个高度以及对应的所述经度和纬度数据组绘制轨迹线；
根据来自污染源排放清单和/或污染源普查得到的各个污染源的排放高度和位置信息，筛选出与所绘制的轨迹线之间的距离小于预设长度的污染源；
通过排放量和贡献大小的排序，筛选得到应重点管控的排放源；
其中，排放量的排序包括：将筛选出不同地区、不同行业的所述污染源按照排放量从大到小进行排序；
其中，贡献大小的排序，包括：将区域范围内的天气预报模式的输出结果和/或全球预报系统的预报数据作为初始条件，将该区域范围的边界对应的相关数据作为边界条件，其中，所述相关数据是指对该区域范围的空气质量存在一定的贡献的数据，包括污染物浓度和风向；根据所述初始条件和边界条件对所述污染源的污染物生成的贡献从大到小进行排序。
2.根据权利要求1所述的污染溯源方法，其特征在于，在筛选出与所绘制的轨迹线之间的距离小于预设长度的污染源之后，还包括：
将筛选出的所述污染源按照排放量从大到小进行排序。
3.根据权利要求1-2中任一项所述的污染溯源方法，其特征在于，所述气团轨迹追溯模型包括高斯烟流扩散模型、欧拉扩散模型、拉格朗日扩散模型、或者以高斯烟流扩散模型、欧拉扩散模型和/或拉格朗日扩散模型为原理的衍生模型。
4.根据权利要求3所述的污染溯源方法，其特征在于，所述拉格朗日扩散模型的衍生模型包括混合粒子拉格朗日积分轨迹模型。
5.根据权利要求3所述的污染溯源方法，其特征在于，所述气团轨迹追溯模型还包括烟羽动力模型或者以烟羽动力模型为原理的衍生模型。
6.一种污染溯源装置，其特征在于，包括：
扩散轨迹计算单元，用于将区域范围内的天气预报模式的输出结果和/或全球预报系统的预报数据输入气团轨迹追溯模型，计算得到预设时刻的所选点位经过预设时长在不同高度的后向扩散轨迹；
轨迹线绘制单元，用于提取所述后向扩散轨迹上各个高度的经度和纬度数据组，根据所述各个高度以及对应的所述经度和纬度数据组绘制轨迹线；
污染源筛选单元，用于：
根据来自污染源排放清单和/或污染源普查得到的各个污染源的排放高度和位置信息，筛选出与所绘制的轨迹线之间的距离小于预设长度的污染源；
通过排放量和贡献大小的排序，筛选得到应重点管控的排放源；
其中，排放量的排序包括：将筛选出不同地区、不同行业的所述污染源按照排放量从大到小进行排序；
其中，贡献大小的排序，包括：将区域范围内的天气预报模式的输出结果和/或全球预报系统的预报数据作为初始条件，将该区域范围的边界对应的相关数据作为边界条件，其中，所述相关数据是指对该区域范围的空气质量存在一定的贡献的数据，包括污染物浓度和风向；根据所述初始条件和边界条件对所述污染源的污染物生成的贡献从大到小进行排序。
7.根据权利要求6所述的污染溯源装置，其特征在于，还包括：排序单元，用于将筛选出的所述污染源按照排放量从大到小进行排序。
8.根据权利要求6或7所述的污染溯源装置，其特征在于，所述气团轨迹追溯模型可以包括高斯烟流扩散模型、欧拉扩散模型、拉格朗日扩散模型、或者以高斯烟流扩散模型、欧拉扩散模型和/或拉格朗日扩散模型为原理的衍生模型。
9.一种计算设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器，以及
与所述一个或多个处理器耦合的存储器，所述存储器存储指令，当所述指令被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行如权利要求1到5中任一项所述的方法。
10.一种机器可读存储介质，其特征在于，所述机器可读存储介质存储有可执行指令，所述指令当被执行时使得所述机器执行如权利要求1到5中任一项所述的方法。
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