CN114936721A - 河流氧化亚氮排放量的确定方法、装置和电子设备 - Google Patents
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Abstract
本发明提出了一种河流氧化亚氮排放量的确定方法、装置和电子设备，涉及气候治理技术领域，该确定方法包括：基于包含有不同河流监测数据的历史数据库，且采用预设分析法对历史数据库进行分析的结果，建立第一模型；获取目标河流的水化学参数；基于水化学参数和第一模型，确定氧化亚氮的排放因子；获取目标河流的第一系数和第一浓度；根据排放因子、第一系数和第一浓度确定目标河流的氧化亚氮排放量。本发明通过上述技术方案，使得后续步骤中计算氧化亚氮排放量时，采用的是与目标河流相对应的氧化亚氮的排放因子，避免了采用固定的氧化亚氮的排放因子，保证了确定出的氧化亚氮排放量的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及气候治理技术领域，具体而言，涉及一种河流氧化亚氮排放量的确定方法、装置和电子设备。
背景技术
相关技术中，通常采用固定的排放因子预测不同地区的河流向大气中排放的氧化亚氮的排放量，但由于不同地区的河流的水化学参数存在较大差异，采用这种方案可能会导致估算和预测的氧化亚氮排放量存在较大的误差，不利于河流所在区域的气候治理。
发明内容
本发明旨在解决相关技术中预测出的氧化亚氮排放量存在较大的误差技术问题。
为此，本发明的第一个方面在于提出一种河流氧化亚氮排放量的确定方法。
本发明的第二个方面在于提出一种河流氧化亚氮排放量的确定装置。
本发明的第三个方面在于提出一种电子设备。
本发明的第四个方面在于提出一种可读存储介质。
有鉴于此，根据本发明的一个方面，提出了一种河流氧化亚氮排放量的确定方法，用于确定目标河流向大气中排放氧化亚氮的排放量，确定方法包括：基于包含有不同河流监测数据的历史数据库，且采用预设分析法对历史数据库进行分析的结果，建立第一模型；获取目标河流的水化学参数；基于水化学参数和第一模型，确定氧化亚氮的排放因子；获取目标河流的第一系数和第一浓度，第一系数为水气交换系数，第一浓度用于指示河水与大气中氧化亚氮的理论平衡浓度；根据排放因子、第一系数和第一浓度确定目标河流的氧化亚氮排放量；其中，预设分析法包括线性回归分析法、回归树分析法和随机森林分析法中的一种或组合。
需要说明的是，本发明所提出的河流氧化亚氮排放量的确定方法的执行主体可以是河流氧化亚氮排放量的确定装置，为了更加清楚的对本发明提出的河流氧化亚氮排放量的确定方法进行说明，下面技术方案中以河流氧化亚氮排放量的确定方法的执行主体为河流氧化亚氮排放量的确定装置进行示例性说明。
在该技术方案中，上述河流氧化亚氮排放量的确定方法能够用于预测目标河流向大气中排放氧化亚氮的排放量；上述历史数据库是通过整理相关文献中的监测数据和采集特定区域内不同河流的历史年份的监测数据建立的数据库，上述预设分析法为线性回归分析法、回归树分析法和随机森林分析法等中的一种或组合，但不局限于此。
具体地，确定装置首先基于上述历史数据库，采用预设分析法对历史数据库中的数据进行分析，然后根据分析结果构建出能够用于根据河流的水化学参数预测河流的氧化亚氮的排放因子的第一模型。
具体而言，确定装置通过分析历史数据库中的数据可以确定氧化亚氮的排放因子和河流的水化学参数之间的相关关系，根据该相关关系可以构建出上述第一模型。
进一步地，确定装置获取目标河流的水化学参数，并基于该水化学参数和上述第一模型确定目标河流的氧化亚氮的排放因子。具体而言，确定装置仅需将水化学参数输如至第一模型中，即可得出氧化亚氮的排放因子的具体值。这样，避免了采用后续步骤中采用固定的氧化亚氮的排放因子对氧化亚氮排放量进行计算，保证了确定出的氧化亚氮排放量的准确性。
进一步地，确定装置获取目标河流的第一系数和第一浓度，然后根据上述氧化亚氮的排放因子、第一系数以及第一浓度预测目标河流的氧化亚氮排放量。
具体而言，上述第一系数为水气交换系数，可以根据目标河流的水温参数和目标河流所在区域的气象参数确定；上述第一浓度用于指示目标河流的河水与大气中氧化亚氮的理论平衡浓度，可以根据目标河流所在区域中大气中氧化亚氮的分压和相关系数确定。
在该技术方案中，确定装置可以通过将获取的目标河流的水化学参数输入至预先建立的第一模型中，确定出氧化亚氮的排放因子，根据该排放因子结合获取的第一系数和第一浓度能够预测出目标河流向大气中排放氧化亚氮的排放量。在本发明的技术方案中，氧化亚氮的排放因子是基于目标河流的水化学参数和预先构建的第一模型确定的。这样，使得后续步骤中是采用与目标河流相对应的氧化亚氮的排放因子对氧化亚氮排放量进行计算，避免了采用固定的氧化亚氮的排放因子，保证了确定出的氧化亚氮排放量的准确性。
此外，根据本发明的上述技术方案提出的河流氧化亚氮排放量的确定方法，还可以具有以下附加技术特征：
在上述技术方案中，获取目标河流的第一系数和第一浓度的步骤具体包括：获取目标河流的河水流速、目标河流的河水水深、距离目标河流的水面预设高度处的风速值和目标河流所在区域大气中氧化亚氮的分压值；根据河水流速、河水水深和风速值确定第一系数；根据分压值确定第一浓度。
在该技术方案中，确定装置获取第一系数和第一浓度的过程为：确定装置首先获取目标河流的河水流速、目标河流的河水水深、距离目标河流的水面预设高度处的风速值和目标河流所在区域大气中氧化亚氮的分压值。
具体而言，在目标河流所在区域内设置有监测站，可以用于监测目标河流的各项参数，确定装置可以通过该监测站获取上述河水流速、上述河水水深、上述风速值和上述分压值。
进一步地，确定装置根据河水流速、河水水深和风速值计算上述第一系数，以便于确定装置获取该第一系数。
进一步地，确定装置根据上述分压值计算上述第一浓度，以便于确定装置获取该第一浓度。
在该技术方案中，确定装置可以通过获取的河水流速、河水水深、风速值和分压值准确计算出第一系数以及第一浓度，保证了确定装置获取的第一系数以及第一浓度的准确性，进而保证了后续步骤中根据该第一系数和该第一浓度计算出的氧化亚氮排放量的准确性。
在上述技术方案中，根据排放因子、第一系数和第一浓度确定目标河流的氧化亚氮排放量的步骤具体包括：根据排放因子确定第二浓度，第二浓度用于指示目标河流河水中氧化亚氮的溶存浓度；根据第一浓度、第二浓度和第一系数，确定氧化亚氮排放量。
在该技术方案中，确定装置根据排放因子、第一系数和第一浓度预测目标河流的氧化亚氮排放量的过程为：确定装置首先根据排放因子确定第二浓度。具体而言，第二浓度用于指示目标河流河水中氧化亚氮的溶存浓度。
进一步地，确定装置根据上述第一浓度、上述第二浓度和上述第一系数确定氧化亚氮排放量。具体而言，确定装置可以根据上述第一浓度、上述第二浓度和上述第一系数计算出氧化亚氮排放通量，根据该氧化亚氮排放通量结合目标河流的河流面积即可确定出目标河流的氧化亚氮排放量。
在上述技术方案中，根据第一浓度、第二浓度和第一系数，确定氧化亚氮排放量的步骤具体包括：将第一浓度、第二浓度和第一系数输入至水气界面扩散模型中，确定氧化亚氮排放通量；获取目标河流的河水面积；根据氧化亚氮排放通量和河水面积确定氧化亚氮排放量。
在该技术方案中，上述氧化亚氮排放通量为氧化亚氮排放通量用于指示目标河流单位时间内，单位面积的河段向大气中排放氧化亚氮的排放量。上述水气界面扩散模型为能够用于模拟气体扩散情况的模型。
具体地，确定装置根据第一浓度、第二浓度和第一系数计算氧化亚氮排放量的过程为：确定装置首先将第一浓度、第二浓度和第一系数输入至水气界面扩散模型中，以确定出氧化亚氮排放通量。
进一步的，确定装置获取目标河流的河水面积，并根据该河水面积和氧化亚氮排放通量计算目标河流的氧化亚氮排放量。具体而言，目标河流的氧化亚氮排放量等于上述河水面积和上述氧化亚氮排放通量的乘积。
在该技术方案中，确定装置通过将第一浓度、第二浓度和第一系数输入至水气界面扩散模型即可确定出氧化亚氮排放通量，提高了氧化亚氮排放通量的确定的效率和准确性，保证了后续步骤中根据该氧化亚氮排放通量确定的氧化亚氮排放量的准确性。
在上述技术方案中，水化学参数至少包括目标河流中溶解性有机碳浓度和硝酸根浓度。
在该技术方案中，确定装置获取的目标河流的水化学参数中至少包括有目标河流中溶解性有机碳浓度和硝酸根浓度。具体而言，通过对上述历史数据库中的数据进行分析，发现目标河流中溶解性有机碳浓度和硝酸根浓度是影响目标河流的氧化亚氮的排放因子的关键因素，因此，在该技术方案中，明确限定了水化学参数中至少包括有目标河流中溶解性有机碳浓度和硝酸根浓度。
在上述技术方案中，在根据排放因子、第一系数和第一浓度确定目标河流的氧化亚氮排放量之后，确定方法还包括：根据氧化亚氮排放量和第一时长确定第一排放量，以确定目标河流在第一时长内的氧化亚氮排放情况。
在该技术方案中，在预测出目标河流的氧化亚氮排放量后，确定装置还需要根据该氧化亚氮排放量和第一时长确定第一排量，以了解目标河流在第一时长内的氧化亚氮排放情况。
具体而言，第一排量等于第一时长、氧化亚氮排放量和对应转换系数的乘积。其中，第一时长可以是一天、一周、一个月或一年，本发明在此不做具体限定。
具体而言，由于自然环境中对于大气中的氧化亚氮的处理能力是有限的，所以确定装置需要计算目标河流在第一时长内的氧化亚氮排放情况（即第一排量），以确定目标河流是否为氧化亚氮排放的热点区域。
在该技术方案中，确定装置目标河流的氧化亚氮排放量后，还可以计算目标河流在第一时长内向大气排放的氧化亚氮的第一排量，这样，可以根据第一时长内氧化亚氮排放量明确目标河流是否是氧化亚氮排放的热点区域，以便于在确定目标河流为热点区域的情况下，可以及时制定减排措施。
在上述技术方案中，根据氧化亚氮排放量和第一时长确定第一排放量，以确定目标河流在第一时长内的氧化亚氮排放情况的步骤具体包括：在第一排放量小于预设阈值的情况下，确定目标河流的氧化亚氮排放情况正常；或在第一排放量大于或者等于预设阈值的情况下，确定目标河流为氧化亚氮排放的热点区域。
在该技术方案中，确定装置可以通过比较第一排量与预设阈值的大小关系确定目标河流是否为氧化亚氮排放的热点区域。具体而言，预设阈值可以根据目标河流所在区域的自然环境和人文环境设定，也可以根据特定区域内不同河流氧化亚氮排放量的平均值设定，其中，自然环境用于指示目标河流附近的农田、森林、草地等分布的情况，人文环境用于指示目标河流附近的工厂等分布的情况。
具体地，在第一排放量小于预设阈值的情况下，确定装置确定目标河流的氧化亚氮排放情况正常，即确定该目标河流不属于氧化亚氮排放的热点区域。具体而言，如果第一排放量小于预设阈值，则表明目标河流在第一时长内氧化亚氮排放量远小于标准排放量，因此可以确定目标河流不属于氧化亚氮排放的热点区域。
具体地，在第一排放量大于或者等于预设阈值的情况下，确定装置确定目标河流属于氧化亚氮排放的热点区域。具体而言，如果第一排放量大于或者预设阈值，则表明目标河流在第一时长内氧化亚氮排放量已经大于或者等于标准排放量，因此可以确定目标河流属于氧化亚氮排放的热点区域。
在该技术方案中，确定装置可以根据第一排放量和预设阈值的大小关系，准确判断出目标河流是否为氧化亚氮排放的热点区域，这样，在目标河流为氧化亚氮排放热点区域的情况下，可以通过确定装置进行提醒，使得技术人员可以及时制定减排措施，保证了目标河流的气候稳定。
根据本发明的第二个方面，提出了一种河流氧化亚氮排放量的确定装置，用于确定目标河流向大气中排放氧化亚氮的排放量，该确定装置包括：第一处理模块，用于基于包含有不同河流监测数据的历史数据库，且采用预设分析法对历史数据库进行分析的结果，建立第一模型；获取模块，用于获取目标河流的水化学参数；第二处理模块，用于基于水化学参数和第一模型，确定氧化亚氮的排放因子；获取模块还用于获取目标河流的第一系数和第一浓度，第一系数为水气交换系数，第一浓度用于指示河水与大气中氧化亚氮的理论平衡浓度；第三处理模块，用于根据排放因子、第一系数和第一浓度确定目标河流的氧化亚氮排放量；其中，预设分析法包括线性回归分析法、回归树分析法和随机森林分析法中的一种或组合。
在该技术方案中，上述河流氧化亚氮排放量的确定装置能够用于预测目标河流向大气中排放氧化亚氮的排放量；上述历史数据库是通过整理相关文献中的监测数据和采集特定区域内不同河流的历史年份的监测数据建立的数据库，上述预设分析法为线性回归分析法、回归树分析法和随机森林分析法等中的一种或组合，但不局限于此。
具体地，第一处理模块首先基于上述历史数据库，采用预设分析法对历史数据库中的数据进行分析，然后根据分析结果构建出能够用于根据河流的水化学参数预测河流的氧化亚氮的排放因子的第一模型。
具体而言，第一处理模块通过分析历史数据库中的数据可以确定氧化亚氮的排放因子和河流的水化学参数之间的相关关系，根据该相关关系可以构建出上述第一模型。
进一步地，获取模块获取目标河流的水化学参数，第二处理模块基于该水化学参数和上述第一模型确定目标河流的氧化亚氮的排放因子。具体而言，第二处理模块仅需将水化学参数输如至第一模型中，即可得出氧化亚氮的排放因子的具体值。这样，避免了采用后续步骤中第三处理模块采用固定的氧化亚氮的排放因子对氧化亚氮排放量进行计算，保证了确定出的氧化亚氮排放量的准确性。
进一步地，获取模块获取目标河流的第一系数和第一浓度，第三处理模块根据第一系数、第一浓度以及上述氧化亚氮的排放因子预测目标河流的氧化亚氮排放量。
具体而言，上述第一系数为水气交换系数，可以根据目标河流的水温参数和目标河流所在区域的气象参数确定；上述第一浓度用于指示目标河流的河水与大气中氧化亚氮的理论平衡浓度，可以根据目标河流所在区域中大气中氧化亚氮的分压和相关系数确定。
在该技术方案中，氧化亚氮排放量的确定装置可以通过将获取的目标河流的水化学参数输入至预先建立的第一模型中，确定出氧化亚氮的排放因子，根据该排放因子结合获取的第一系数和第一浓度能够预测出目标河流向大气中排放氧化亚氮的排放量。在本发明的技术方案中，氧化亚氮的排放因子是基于目标河流的水化学参数和预先构建的第一模型确定的。这样，使得后续步骤中是采用与目标河流相对应的氧化亚氮的排放因子对氧化亚氮排放量进行计算，避免了采用固定的氧化亚氮的排放因子，保证了确定出的氧化亚氮排放量的准确性。
根据本发明第三方面，提出了一种电子设备，包括：存储器，存储器中存储有程序或指令；处理器，处理器执行存储在存储器中的程序或指令以实现如本发明上述技术方案提出的河流氧化亚氮排放量的确定方法的步骤，因而具有本发明上述技术方案提出的河流氧化亚氮排放量的确定方法的全部有益技术效果，在此不再做过多赘述。
根据本发明的第四个方面，提出了一种可读存储介质，其上存储有程序或指令，程序或指令被处理器执行时实现如本发明上述技术方案提出的河流氧化亚氮排放量的确定方法。因此，该可读存储介质具备本发明上述技术方案提出的河流氧化亚氮排放量的确定方法的全部有益效果，在此不再赘述。
本发明的附加方面和优点将在下面的描述部分中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1示出了本发明实施例的河流氧化亚氮排放量的确定方法的流程示意图之一；
图2示出了本发明实施例的历史数据库中监测数据的采样点的示意图之一；
图3示出了本发明实施例的历史数据库中监测数据的采样点的示意图之二；
图4示出了本发明实施例的历史数据库中监测数据的涉及河流位置的示意图；
图5示出了本发明实施例的河流氧化亚氮排放量的确定方法的流程示意图之二；
图6示出了本发明实施例的河流氧化亚氮排放量的确定方法的流程示意图之三；
图7示出了本发明实施例的河流氧化亚氮排放量的确定方法的流程示意图之四；
图8示出了本发明实施例的河流氧化亚氮排放量的确定方法的流程示意图之五；
图9示出了本发明实施例的河流氧化亚氮排放量的确定方法的流程示意图之六；
图10示出了本发明实施例的河流氧化亚氮排放量的确定装置的示意框图；
图11示出了本发明实施例的电子设备的示意框图。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不限于下面公开的具体实施例的限制。
下面结合图1至图11，通过具体的实施例及其应用场景对本发明实施例提供的一种河流氧化亚氮排放量的确定方法、装置和电子设备进行详细地说明。
实施例一：
图1示出了本发明实施例的河流氧化亚氮排放量的确定方法的流程示意图，该确定方法用于确定目标河流向大气中排放氧化亚氮的排放量，该确定方法具体包括：
S102，基于包含有不同河流监测数据的历史数据库，且采用预设分析法对历史数据库进行分析的结果，建立第一模型；
S104，获取目标河流的水化学参数；
S106，基于水化学参数和第一模型，确定氧化亚氮的排放因子；
S108，获取目标河流的第一系数和第一浓度，第一系数为水气交换系数，第一浓度用于指示河水与大气中氧化亚氮的理论平衡浓度；
S110，根据排放因子、第一系数和第一浓度确定目标河流的氧化亚氮排放量。
其中，预设分析法包括线性回归分析法、回归树分析法和随机森林分析法中的一种或组合。
需要说明的是，本发明所提出的河流氧化亚氮排放量的确定方法的执行主体可以是河流氧化亚氮排放量的确定装置，为了更加清楚的对本发明提出的河流氧化亚氮排放量的确定方法进行说明，下面实施例中以河流氧化亚氮排放量的确定方法的执行主体为河流氧化亚氮排放量的确定装置进行示例性说明。
在该实施例中，上述河流氧化亚氮排放量的确定方法能够用于预测目标河流向大气中排放氧化亚氮的排放量；上述历史数据库是通过整理相关文献中的监测数据和采集特定区域内不同河流的历史年份的监测数据建立的数据库，上述预设分析法为线性回归分析法、回归树分析法和随机森林分析法等中的一种或组合，但不局限于此。
具体地，确定装置首先基于上述历史数据库，采用预设分析法对历史数据库中的数据进行分析，然后根据分析结果构建出能够用于根据河流的水化学参数预测河流的氧化亚氮的排放因子的第一模型。
示例性地，上述历史数据库具体包括：如图2所示的某一特定区域内的采样点，采样年份为2017至2020年，采样时间为春季（4月份）、夏季（8月份）、秋冬季（10至12月），采集的不同河流的检测数据；如图3所示的某一特定城市的采样点，采样年份为2018至2020年，采样时间为3至11月份，采集的不同河流的检测数据；全球范围内发表的，发表年份为1990至2022年的，涉及如图4中标记点河流的相关文献中的河流监测数据。
具体而言，确定装置通过分析历史数据库中的数据可以确定氧化亚氮的排放因子和河流的水化学参数之间的相关关系，根据该相关关系可以构建出上述第一模型。
示例性地，第一模型的目标函数如下所示：
其中，EF5r为氧化亚氮的排放因子；[DOC]为水化学参数中溶解性有机碳浓度，单位为mgL-1；[NO3]为水化学参数中硝酸根浓度，单位为mgNL-1。
进一步地，确定装置获取目标河流的水化学参数，并基于该水化学参数和上述第一模型确定目标河流的氧化亚氮的排放因子。具体而言，确定装置仅需将水化学参数输如至第一模型中，即可得出氧化亚氮的排放因子的具体值。这样，避免了采用后续步骤中采用固定的氧化亚氮的排放因子对氧化亚氮排放量进行计算，保证了确定出的氧化亚氮排放量的准确性。
具体地，上述水化学参数中至少包括有目标河流中溶解性有机碳浓度和硝酸根浓度。具体而言，通过对上述历史数据库中的数据进行分析，发现目标河流中溶解性有机碳浓度和硝酸根浓度是影响目标河流的氧化亚氮的排放因子的关键因素，因此，在该实施例中，明确限定了水化学参数中至少包括有目标河流中溶解性有机碳浓度和硝酸根浓度。
进一步地，确定装置获取目标河流的第一系数和第一浓度，然后根据上述氧化亚氮的排放因子、第一系数以及第一浓度预测目标河流的氧化亚氮排放量。
具体而言，上述第一系数为水气交换系数，可以根据目标河流的水温参数和目标河流所在区域的气象参数确定；上述第一浓度用于指示目标河流的河水与大气中氧化亚氮的理论平衡浓度，可以根据目标河流所在区域中大气中氧化亚氮的分压和相关系数确定。
在该实施例中，确定装置可以通过将获取的目标河流的水化学参数输入至预先建立的第一模型中，确定出氧化亚氮的排放因子，根据该排放因子结合获取的第一系数和第一浓度能够预测出目标河流向大气中排放氧化亚氮的排放量。在本发明的实施例中，氧化亚氮的排放因子是基于目标河流的水化学参数和预先构建的第一模型确定的。这样，使得后续步骤中是采用与目标河流相对应的氧化亚氮的排放因子对氧化亚氮排放量进行计算，避免了采用固定的氧化亚氮的排放因子，保证了确定出的氧化亚氮排放量的准确性。
图5示出了本发明实施例的河流氧化亚氮排放量的确定方法的流程示意图，该确定方法包括：
S502，基于包含有不同河流监测数据的历史数据库，且采用预设分析法对历史数据库进行分析的结果，建立第一模型；
S504，获取目标河流的水化学参数；
S506，基于水化学参数和第一模型，确定氧化亚氮的排放因子；
S508，获取目标河流的河水流速、目标河流的河水水深、距离目标河流的水面预设高度处的风速值和目标河流所在区域大气中氧化亚氮的分压值；
S510，根据河水流速、河水水深和风速值确定第一系数，根据分压值确定第一浓度；
S512，根据排放因子、第一系数和第一浓度确定目标河流的氧化亚氮排放量。
在该实施例中，确定装置获取第一系数和第一浓度的过程为：确定装置首先获取目标河流的河水流速、目标河流的河水水深、距离目标河流的水面预设高度处的风速值和目标河流所在区域大气中氧化亚氮的分压值。
具体而言，在目标河流所在区域内设置有监测站，可以用于监测目标河流的各项参数，确定装置可以通过该监测站获取上述河水流速、上述河水水深、上述风速值和上述分压值。
进一步地，确定装置根据河水流速、河水水深和风速值计算上述第一系数，以便于确定装置获取该第一系数。
示例性地，以上述预设高度为10m为例，确定装置计算第一系数的表达式如下所示：
其中，k表示第一系数，单位为md-1；v表示河水流速，单位为ms-1；h表示河水水深，单位为m；u10表示距离水面10 m高处的风速值，单位为ms-1；
表示氧化亚氮的施密特数，n表示施密特系数，当上述风速值小于3.6 ms-1时n取2/3，当风速值大于3.6 ms-1时n取1/2。
进一步地，确定装置根据上述分压值计算上述第一浓度，以便于确定装置获取该第一浓度。
示例性地，以确定装置计算第一浓度的表达式如下所示：
其中，[N2O]eq表示上述第一浓度，单位为mgNL-1；KH表示经过水温和盐度校正的亨利系数，单位为molL-1atm-1；P表示上述分压值，单位为atm。
在该实施例中，确定装置可以通过获取的河水流速、河水水深、风速值和分压值准确计算出第一系数以及第一浓度，保证了确定装置获取的第一系数以及第一浓度的准确性，进而保证了后续步骤中根据该第一系数和该第一浓度计算出的氧化亚氮排放量的准确性。
图6示出了本发明实施例的河流氧化亚氮排放量的确定方法的流程示意图，该确定方法包括：
S602，基于包含有不同河流监测数据的历史数据库，且采用预设分析法对历史数据库进行分析的结果，建立第一模型；
S604，获取目标河流的水化学参数；
S606，基于水化学参数和第一模型，确定氧化亚氮的排放因子；
S608，获取目标河流的第一系数和第一浓度，第一系数为水气交换系数，第一浓度用于指示河水与大气中氧化亚氮的理论平衡浓度；
S610，根据排放因子确定第二浓度，第二浓度用于指示目标河流河水中氧化亚氮的溶存浓度；
S612，根据第一浓度、第二浓度和第一系数，确定氧化亚氮排放量。
在该实施例中，确定装置根据排放因子、第一系数和第一浓度预测目标河流的氧化亚氮排放量的过程为：确定装置首先根据排放因子确定第二浓度。具体而言，第二浓度用于指示目标河流河水中氧化亚氮的溶存浓度。
示例性地，确定装置根据排放因子计算上述第二浓度的表达式如下所示：
其中，[N2O]表示上述第二浓度，单位为mgNL-1；EF5r表示上述排放因子，[NO3]表示上述水化学参数中的硝酸根浓度。
进一步地，确定装置根据上述第一浓度、上述第二浓度和上述第一系数确定氧化亚氮排放量。具体而言，确定装置可以根据上述第一浓度、上述第二浓度和上述第一系数计算出氧化亚氮排放通量，根据该氧化亚氮排放通量结合目标河流的河流面积即可确定出目标河流的氧化亚氮排放量。
图7示出了本发明实施例的河流氧化亚氮排放量的确定方法的流程示意图，该确定方法包括：
S702，基于包含有不同河流监测数据的历史数据库，且采用预设分析法对历史数据库进行分析的结果，建立第一模型；
S704，获取目标河流的水化学参数；
S706，基于水化学参数和第一模型，确定氧化亚氮的排放因子；
S708，获取目标河流的第一系数和第一浓度，第一系数为水气交换系数，第一浓度用于指示河水与大气中氧化亚氮的理论平衡浓度；
S710，根据排放因子确定第二浓度，第二浓度用于指示目标河流河水中氧化亚氮的溶存浓度；
S712，将第一浓度、第二浓度和第一系数输入至水气界面扩散模型中，确定氧化亚氮排放通量；
S714，获取目标河流的河水面积；
S716，根据氧化亚氮排放通量和河水面积确定氧化亚氮排放量。
在该实施例中，上述氧化亚氮排放通量为氧化亚氮排放通量用于指示目标河流单位时间内，单位面积的河段向大气中排放氧化亚氮的排放量。上述水气界面扩散模型为能够用于模拟气体扩散情况的模型。
具体地，确定装置根据第一浓度、第二浓度和第一系数计算氧化亚氮排放量的过程为：确定装置首先将第一浓度、第二浓度和第一系数输入至水气界面扩散模型中，以确定出氧化亚氮排放通量。
示例性地，水气界面扩散模型的目标函数如下所示：
其中，F表示氧化亚氮排放通量，单位为mgNm-2d-1；k表示上述第一系数，[N2O]eq表示上述第一浓度，[N2O]表示上述第二浓度。
进一步的，确定装置获取目标河流的河水面积，并根据该河水面积和氧化亚氮排放通量计算目标河流的氧化亚氮排放量。具体而言，目标河流的氧化亚氮排放量等于上述河水面积和上述氧化亚氮排放通量的乘积。
在该实施例中，确定装置通过将第一浓度、第二浓度和第一系数输入至水气界面扩散模型即可确定出氧化亚氮排放通量，提高了氧化亚氮排放通量的确定的效率和准确性，保证了后续步骤中根据该氧化亚氮排放通量确定的氧化亚氮排放量的准确性。
图8示出了本发明实施例的河流氧化亚氮排放量的确定方法的流程示意图，该确定方法包括：
S802，基于包含有不同河流监测数据的历史数据库，且采用预设分析法对历史数据库进行分析的结果，建立第一模型；
S804，获取目标河流的水化学参数；
S806，基于水化学参数和第一模型，确定氧化亚氮的排放因子；
S808，获取目标河流的第一系数和第一浓度，第一系数为水气交换系数，第一浓度用于指示河水与大气中氧化亚氮的理论平衡浓度；
S810，根据排放因子、第一系数和第一浓度确定目标河流的氧化亚氮排放量；
S812，根据氧化亚氮排放量和第一时长确定第一排放量，以确定目标河流在第一时长内的氧化亚氮排放情况。
在该实施例中，在预测出目标河流的氧化亚氮排放量后，确定装置还需要根据该氧化亚氮排放量和第一时长确定第一排量，以了解目标河流在第一时长内的氧化亚氮排放情况。
具体而言，第一排量等于第一时长、氧化亚氮排放量和对应转换系数的乘积。其中，第一时长可以是一天、一周、一个月或一年，本发明在此不做具体限定。
具体而言，由于自然环境中对于大气中的氧化亚氮的处理能力是有限的，所以确定装置需要计算目标河流在第一时长内的氧化亚氮排放情况（即第一排量），以确定目标河流是否为氧化亚氮排放的热点区域。
进一步地，确定装置还可以计算目标河流的不同河段在第一时长内的氧化亚氮的第二排量，以了解目标河流不同的河段的氧化亚氮排放量的具体情况，以针对性的制定减排措施。
示例性地，以第一时长为1年为例，计算第二排量的公式如下所示：
其中，Emission表示上述第二排量，单位为TgN yr-1；i表示目标河流的河段数，Fi表示在河段i是的氧化亚氮排放通量，Ai表示河段i的河水面积，365表示每年的天数，10-12表示转换系数。
在该实施例中，确定装置目标河流的氧化亚氮排放量后，还可以计算目标河流在第一时长内向大气排放的氧化亚氮的第一排量，这样，可以根据第一时长内氧化亚氮排放明确目标河流是否为氧化亚氮排放的热点区域，以便于在确定目标河流为热点区域的情况下，可以及时制定减排措施。
图9示出了本发明实施例的河流氧化亚氮排放量的确定方法的流程示意图，该确定方法包括：
S902，基于包含有不同河流监测数据的历史数据库，且采用预设分析法对历史数据库进行分析的结果，建立第一模型；
S904，获取目标河流的水化学参数；
S906，基于水化学参数和第一模型，确定氧化亚氮的排放因子；
S908，获取目标河流的第一系数和第一浓度，第一系数为水气交换系数，第一浓度用于指示河水与大气中氧化亚氮的理论平衡浓度；
S910，根据排放因子、第一系数和第一浓度确定目标河流的氧化亚氮排放量；
S912，根据氧化亚氮排放量和第一时长确定第一排放量，在第一排放量小于预设阈值的情况下，确定目标河流的氧化亚氮排放情况正常，或在第一排放量大于或者等于预设阈值的情况下，确定目标河流为氧化亚氮排放的热点区域。
在该实施例中，确定装置可以通过比较第一排量与预设阈值的大小关系确定目标河流是否为氧化亚氮排放的热点区域。具体而言，预设阈值可以根据目标河流所在区域的自然环境和人文环境设定，也可以根据特定区域内不同河流氧化亚氮排放量的平均值设定，其中，自然环境用于指示目标河流附近的农田、森林、草地等分布的情况，人文环境用于指示目标河流附近的工厂等分布的情况。
具体地，在第一排放量小于预设阈值的情况下，确定装置确定目标河流的氧化亚氮排放情况正常，即确定该目标河流不属于氧化亚氮排放的热点区域。具体而言，如果第一排放量小于预设阈值，则表明目标河流在第一时长内氧化亚氮排放量远小于标准排放量，因此可以确定目标河流不属于氧化亚氮排放。
具体地，在第一排放量大于或者等于预设阈值的情况下，确定装置确定目标河流属于氧化亚氮排放的热点区域。具体而言，如果第一排放量大于或者预设阈值，则表明目标河流在第一时长内氧化亚氮排放量已经大于或者等于标准排放量，因此可以确定目标河流属于氧化亚氮排放的热点区域。
在该实施例中，确定装置可以根据第一排放量和预设阈值的大小关系，准确判断出目标河流是否为氧化亚氮排放的热点区域，这样，在目标河流为氧化亚氮排放热点区域的情况下，可以通过确定装置进行提醒，使得技术人员可以及时制定减排措施，保证了目标河流的气候稳定。
实施例二：
图10示出了本发明实施例的河流氧化亚氮排放量的确定装置的示意框图，用于确定目标河流向大气中排放氧化亚氮的排放量，该河流氧化亚氮排放量的确定装置1000包括：第一处理模块1002，用于基于包含有不同河流的监测数据的历史数据库，且采用预设分析法对历史数据库进行分析的结果，建立第一模型；获取模块1004，用于获取目标河流的水化学参数；第二处理模块1006，用于基于水化学参数和第一模型，确定氧化亚氮的排放因子；获取模块1004还用于获取目标河流的第一系数和第一浓度，第一系数为水气交换系数，第一浓度用于指示河水与大气中氧化亚氮的理论平衡浓度；第三处理模块1008，用于根据排放因子、第一系数和第一浓度确定目标河流的氧化亚氮排放量；其中，预设分析法包括线性回归分析法、回归树分析法和随机森林分析法中的一种或组合。
在该实施例中，上述河流氧化亚氮排放量的确定装置1000能够用于预测目标河流向大气中排放氧化亚氮的排放量；上述历史数据库是通过整理相关文献中的监测数据和采集全国或全球范围内不同河流的历史年份的监测数据建立的数据库，上述预设分析法为线性回归分析法、回归树分析法和随机森林分析法等中的一种或组合，但不局限于此。
具体地，第一处理模块1002首先基于上述历史数据库，采用预设分析法对历史数据库中的数据进行分析，然后根据分析结果构建出能够用于根据河流的水化学参数预测河流的氧化亚氮的排放因子的第一模型。
具体而言，第一处理模块1002通过分析历史数据库中的数据可以确定氧化亚氮的排放因子和河流的水化学参数之间的相关关系，根据该相关关系可以构建出上述第一模型。
进一步地，获取模块1004获取目标河流的水化学参数，第二处理模块1006基于该水化学参数和上述第一模型确定目标河流的氧化亚氮的排放因子。具体而言，第二处理模块1006仅需将水化学参数输如至第一模型中，即可得出氧化亚氮的排放因子的具体值。这样，避免了采用后续步骤中第三处理模块1008采用固定的氧化亚氮的排放因子对氧化亚氮排放量进行计算，保证了确定出的氧化亚氮排放量的准确性。
进一步地，获取模块1004获取目标河流的第一系数和第一浓度，第三处理模块1008根据第一系数、第一浓度以及上述氧化亚氮的排放因子预测目标河流的氧化亚氮排放量。
具体而言，上述第一系数为水气交换系数，可以根据目标河流的水温参数和目标河流所在区域的气象参数确定；上述第一浓度用于指示目标河流的河水与大气中氧化亚氮的理论平衡浓度，可以根据目标河流所在区域中大气中氧化亚氮的分压和相关系数确定。
在该实施例中，河流氧化亚氮排放量的确定装置1000可以通过将获取的目标河流的水化学参数输入至预先建立的第一模型中，确定出氧化亚氮的排放因子，根据该排放因子结合获取的第一系数和第一浓度能够预测出目标河流向大气中排放氧化亚氮的排放量。在本发明的实施例中，氧化亚氮的排放因子是基于目标河流的水化学参数和预先构建的第一模型确定的。这样，使得后续步骤中是采用与目标河流相对应的氧化亚氮的排放因子对氧化亚氮排放量进行计算，避免了采用固定的氧化亚氮的排放因子，保证了确定出的氧化亚氮排放量的准确性。
进一步地，在该实施例中，获取模块1004还用于获取目标河流的河水流速、目标河流的河水水深、距离目标河流的水面预设高度处的风速值和目标河流所在区域大气中氧化亚氮的分压值；根据河水流速、河水水深和风速值确定第一系数；根据分压值确定第一浓度。
进一步地，在该实施例中，第三处理模块1008还用于根据排放因子确定第二浓度，第二浓度用于指示目标河流河水中氧化亚氮的溶存浓度；根据第一浓度、第二浓度和第一系数，确定氧化亚氮排放量。
进一步地，在该实施例中，第三处理模块1008还用于将第一浓度、第二浓度和第一系数输入至水气界面扩散模型中，确定氧化亚氮排放通量；获取模块1004还用于获取目标河流的河水面积；第三处理模块1008还用于根据氧化亚氮排放通量和河水面积确定氧化亚氮排放量。
进一步地，在该实施例中，获取模块1004获取的水化学参数至少包括目标河流中溶解性有机碳浓度和硝酸根浓度。
进一步地，在该实施例中，第三处理模块1008还用于根据氧化亚氮排放量和第一时长确定第一排放量，以确定目标河流在第一时长内的氧化亚氮排放情况。
进一步地，在该实施例中，第三处理模块1008还用于在第一排放量小于预设阈值的情况下，确定目标河流的氧化亚氮排放情况正常；或在第一排放量大于或者等于预设阈值的情况下，确定目标河流为氧化亚氮排放的热点区域。
实施例三：
图11示出了本发明实施例的电子设备的示意框图，该电子设备1100包括：存储器1102，存储器1102中存储有程序或指令；处理器1104，处理器1104执行存储在存储器1102中的程序或指令以实现如本发明上述实施例提出的河流氧化亚氮排放量的确定方法的步骤，因而具有本发明上述实施例提出的河流氧化亚氮排放量的确定方法的全部有益技术效果，在此不再做过多赘述。
实施例四：
根据本发明的第四个实施例，提出了一种可读存储介质，其上存储有程序或指令，程序或指令被处理器执行时实现如本发明上述实施例提出的河流氧化亚氮排放量的确定方法。因此，该可读存储介质具备本发明上述实施例提出的河流氧化亚氮排放量的确定方法的全部有益效果，在此不再赘述。
在本说明书的描述中，术语“第一”、“第二”仅用于描述的目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性，除非另有明确的规定和限定；术语“连接”、“安装”、“固定”等均应做广义理解，例如，“连接”可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
在本说明书的描述中，术语“一个实施例”、“一些实施例”、“具体实施例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或实例。而且，描述的具体特征、结构、材料或特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
另外，本发明各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。
以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种河流氧化亚氮排放量的确定方法，其特征在于，用于确定目标河流向大气中排放氧化亚氮的排放量，所述确定方法包括：
基于包含有不同河流监测数据的历史数据库，且采用预设分析法对所述历史数据库进行分析的结果，建立第一模型；
获取所述目标河流的水化学参数；
基于所述水化学参数和第一模型，确定所述氧化亚氮的排放因子；
获取所述目标河流的第一系数和第一浓度，所述第一系数为水气交换系数，所述第一浓度用于指示河水与大气中所述氧化亚氮的理论平衡浓度；
根据所述排放因子、所述第一系数和所述第一浓度确定所述目标河流的氧化亚氮排放量；
其中，所述预设分析法包括线性回归分析法、回归树分析法和随机森林分析法中的一种或组合。
2.根据权利要求1所述的河流氧化亚氮排放量的确定方法，其特征在于，所述获取所述目标河流的第一系数和第一浓度，具体包括：
获取所述目标河流的河水流速、所述目标河流的河水水深、距离所述目标河流的水面预设高度处的风速值和所述目标河流所在区域大气中氧化亚氮的分压值；
根据所述河水流速、所述河水水深和所述风速值确定所述第一系数；
根据所述分压值确定所述第一浓度。
3.根据权利要求1所述的河流氧化亚氮排放量的确定方法，其特征在于，所述根据所述排放因子、所述第一系数和所述第一浓度确定所述目标河流的氧化亚氮排放量，具体包括：
根据所述排放因子确定第二浓度，所述第二浓度用于指示所述目标河流河水中氧化亚氮的溶存浓度；
根据所述第一浓度、所述第二浓度和所述第一系数，确定所述氧化亚氮排放量。
4.根据权利要求3所述的河流氧化亚氮排放量的确定方法，其特征在于，所述根据所述第一浓度、所述第二浓度和所述第一系数，确定所述氧化亚氮排放量，具体包括：
将所述第一浓度、所述第二浓度和所述第一系数输入至水气界面扩散模型中，确定氧化亚氮排放通量；
获取所述目标河流的河水面积；
根据所述氧化亚氮排放通量和所述河水面积确定所述氧化亚氮排放量。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的河流氧化亚氮排放量的确定方法，其特征在于，所述水化学参数至少包括所述目标河流中溶解性有机碳浓度和硝酸根浓度。
6.根据权利要求1至4中任一项所述的河流氧化亚氮排放量的确定方法，其特征在于，在所述根据所述排放因子、所述第一系数和所述第一浓度确定所述目标河流的氧化亚氮排放量之后，所述确定方法还包括：
根据所述氧化亚氮排放量和第一时长确定第一排放量，以确定所述目标河流在第一时长内的氧化亚氮排放情况。
7.根据权利要求6所述的河流氧化亚氮排放量的确定方法，其特征在于，所述根据所述氧化亚氮排放量和所述第一时长确定第一排放量，以确定所述目标河流在第一时长内的氧化亚氮排放情况，具体包括：
在所述第一排放量小于预设阈值的情况下，确定所述目标河流氧化亚氮排放情况正常；或
在所述第一排放量大于或者等于预设阈值的情况下，确定所述目标河流为氧化亚氮排放的热点区域。
8.一种河流氧化亚氮排放量的确定装置，其特征在于，用于确定目标河流向大气中排放氧化亚氮的排放量，所述确定装置包括：
第一处理模块，用于基于包含有不同河流监测数据的历史数据库，且采用预设分析法对所述历史数据库进行分析的结果，建立第一模型；
获取模块，用于获取所述目标河流的水化学参数；
第二处理模块，用于基于所述水化学参数和第一模型，确定所述氧化亚氮的排放因子；
所述获取模块还用于获取所述目标河流的第一系数和第一浓度，所述第一系数为水气交换系数，所述第一浓度用于指示河水与大气中所述氧化亚氮的理论平衡浓度；
第三处理模块，用于根据所述排放因子、所述第一系数和所述第一浓度确定所述目标河流的氧化亚氮排放量；
其中，所述预设分析法包括线性回归分析法、回归树分析法和随机森林分析法中的一种或组合。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器和处理器，所述存储器存储有程序，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7中任一项所述的河流氧化亚氮排放量的确定方法的步骤。
10.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的河流氧化亚氮排放量的确定方法的步骤。
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Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104966128A (zh) * | 2015-03-27 | 2015-10-07 | 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 | 一种农田面源污染县域地表径流总氮排放量预测方法 |
| CN111611547A (zh) * | 2020-05-19 | 2020-09-01 | 扬州大学 | 稻田排水沟渠中多因素影响下氧化亚氮排放量确定方法 |
| KR102210698B1 (ko) * | 2020-09-16 | 2021-02-01 | 서울대학교산학협력단 | 하천 유해화학물질 유출 시나리오 기반 기계학습모형과 재귀적 특징 제거법을 결합한 화학사고 발생원 역추적 방법 |
| CN113408799A (zh) * | 2021-06-17 | 2021-09-17 | 北京工业大学 | 一种基于混合神经网络的河流总氮浓度预测方法 |
-
2022
- 2022-07-15 CN CN202210833613.8A patent/CN114936721B/zh active Active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104966128A (zh) * | 2015-03-27 | 2015-10-07 | 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 | 一种农田面源污染县域地表径流总氮排放量预测方法 |
| CN111611547A (zh) * | 2020-05-19 | 2020-09-01 | 扬州大学 | 稻田排水沟渠中多因素影响下氧化亚氮排放量确定方法 |
| KR102210698B1 (ko) * | 2020-09-16 | 2021-02-01 | 서울대학교산학협력단 | 하천 유해화학물질 유출 시나리오 기반 기계학습모형과 재귀적 특징 제거법을 결합한 화학사고 발생원 역추적 방법 |
| CN113408799A (zh) * | 2021-06-17 | 2021-09-17 | 北京工业大学 | 一种基于混合神经网络的河流总氮浓度预测方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 夏星辉等: "中国江河氧化亚氮的排放及其影响因素", 《环境科学学报》 * |
| 谭永洁等: "河流氧化亚氮产生和排放研究综述", 《地球与环境》 * |
Also Published As
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| PB01 | Publication | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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