CN114971031A - 大气污染排放的溯源方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
大气污染排放的溯源方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114971031A CN114971031A CN202210607574.XA CN202210607574A CN114971031A CN 114971031 A CN114971031 A CN 114971031A CN 202210607574 A CN202210607574 A CN 202210607574A CN 114971031 A CN114971031 A CN 114971031A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- target area
- emission
- data
- atmospheric
- tracing
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 77
- 239000003344 environmental pollutant Substances 0.000 claims abstract description 84
- 231100000719 pollutant Toxicity 0.000 claims abstract description 84
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 15
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 10
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 claims description 10
- 238000012876 topography Methods 0.000 claims description 5
- 238000009792 diffusion process Methods 0.000 abstract description 7
- 238000004062 sedimentation Methods 0.000 abstract description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 10
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 9
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 7
- 238000011160 research Methods 0.000 description 7
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 5
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 3
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 3
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 3
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 3
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N Carbon dioxide Chemical compound O=C=O CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- RAHZWNYVWXNFOC-UHFFFAOYSA-N Sulphur dioxide Chemical compound O=S=O RAHZWNYVWXNFOC-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000004056 waste incineration Methods 0.000 description 2
- MGWGWNFMUOTEHG-UHFFFAOYSA-N 4-(3,5-dimethylphenyl)-1,3-thiazol-2-amine Chemical compound CC1=CC(C)=CC(C=2N=C(N)SC=2)=C1 MGWGWNFMUOTEHG-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- UGFAIRIUMAVXCW-UHFFFAOYSA-N Carbon monoxide Chemical compound [O+]#[C-] UGFAIRIUMAVXCW-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229910000831 Steel Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 229910002092 carbon dioxide Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000001569 carbon dioxide Substances 0.000 description 1
- 229910002091 carbon monoxide Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 239000000428 dust Substances 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 238000000802 evaporation-induced self-assembly Methods 0.000 description 1
- 239000002920 hazardous waste Substances 0.000 description 1
- 241000264288 mixed libraries Species 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- JCXJVPUVTGWSNB-UHFFFAOYSA-N nitrogen dioxide Inorganic materials O=[N]=O JCXJVPUVTGWSNB-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 239000002957 persistent organic pollutant Substances 0.000 description 1
- 238000013439 planning Methods 0.000 description 1
- 238000012805 post-processing Methods 0.000 description 1
- 238000004451 qualitative analysis Methods 0.000 description 1
- 238000004445 quantitative analysis Methods 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 239000010959 steel Substances 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 238000012384 transportation and delivery Methods 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/29—Geographical information databases
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/067—Enterprise or organisation modelling
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/26—Government or public services
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
- G06T17/05—Geographic models
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2111/00—Details relating to CAD techniques
- G06F2111/10—Numerical modelling
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/80—Management or planning
- Y02P90/84—Greenhouse gas [GHG] management systems
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Economics (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Marketing (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Geometry (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Computer Graphics (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本申请提供一种大气污染排放的溯源方法、装置、电子设备及存储介质。方法包括：建立目标区域上排放源的大气污染物排放清单；获取并根据目标区域的气象数据和地理数据建立目标区域的模拟气象场；根据所述大气污染物排放清单和所述模拟气象场，预测各排放源排放污染物的输送、扩散及沉降过程，得到预测结果；根据所述预测结果溯源得到目标区域上目标受体点的污染物浓度贡献情况。通过本申请，能够对复杂地形条件下的大气污染进行精细化溯源，从而对项目选址、优化布点、预警应急管控体系等提供技术支持。
Description
技术领域
本申请涉及大气排放溯源技术领域，具体涉及一种大气污染排放的溯源方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
工业源排放的污染物扩散到大气环境中，可随风向风速的改变对不同受体点产生不同的环境影响。
国内外研究者针对垃圾焚烧电厂、钢铁厂、化工厂或产业园区等周边污染物、污染源的排放量及所属行业类别分别开展了相关研究，但关于处于复杂地形下各工业源排放污染物的模拟预测及对不同受体点贡献影响的溯源等相关研究较少，复杂地形往往意味着复杂气象，复杂气象下各工业源的污染物排放与普通环境下的排放是不同的，无法根据普通环境下的排放来模拟及溯源复杂地形下污染物排放的影响。因此，对复杂地形下工业源排放模拟及溯源等研究是亟需开展的工作。
发明内容
本申请提出一种大气污染排放的溯源方法、装置、电子设备及存储介质，能够对复杂地形条件下的大气污染进行精细化溯源。
第一方面，本申请提供一种大气污染排放的溯源方法，包括：
建立目标区域上排放源的大气污染物排放清单；
获取并根据目标区域的气象数据和地理数据建立目标区域的模拟气象场；
根据所述大气污染物排放清单和所述模拟气象场，预测各排放源排放污染物的输送、扩散及沉降过程，得到预测结果；
根据所述预测结果溯源得到目标区域上目标受体点的污染数据。
在一种可能的实现方式中，所述建立目标区域上多个排放源的大气污染物排放清单，包括：
采用排放因子方法计算目标区域上各个排放源的大气污染物排放量；
根据各个排放源的大气污染物排放量和排放源类型建立大气污染物排放清单。
在一种可能的实现方式中，获取目标区域的地理数据，包括：
获取目标区域的土地利用数据和地形高程数据；
将所述土地利用数据和所述地形高程数据进行融合，形成目标区域的地理数据。
在一种可能的实现方式中，根据目标区域的气象数据和地理数据建立目标区域的模拟气象场，包括：
确定与目标区域的地形相匹配的空气质量模型；
将所述目标区域的气象数据和地理数据输入所述空气质量模型，得到目标区域的模拟气象场。
在一种可能的实现方式中，所述污染数据包括各排放源的污染贡献度和/或污染物空间分布；
所述根据所述预测结果溯源得到目标区域上目标受体点的污染数据，包括：
根据所述预测结果溯源得到目标区域上各排放源对目标受体点的污染贡献度；和/或，根据所述预测结果溯源得到目标受体点上的污染物空间分布。
在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：
根据污染贡献度的大小对各排放源进行排序，输出排序结果。
在一种可能的实现方式中，所述空气质量模型采用二代或三代空气质量模型。
第二方面，本申请提供一种大气污染排放的溯源装置，包括：
清单建立模块，用于建立目标区域上排放源的大气污染物排放清单；
气象场建立模块，用于获取并根据目标区域的气象数据和地理数据建立目标区域的模拟气象场；
预测模块，用于根据所述大气污染物排放清单和所述模拟气象场，预测各排放源排放污染物的输送、扩散及沉降过程，得到预测结果；
溯源模块，用于根据所述预测结果溯源得到目标区域上目标受体点的污染数据。
在一种可能的实现方式中，所述清单建立模块，具体用于：
采用排放因子方法计算目标区域上各个排放源的大气污染物排放量；
根据各个排放源的大气污染物排放量和排放源类型建立大气污染物排放清单。
在一种可能的实现方式中，所述气象场建立模块，具体用于：
获取目标区域的土地利用数据和地形高程数据；
将所述土地利用数据和所述地形高程数据进行融合，形成目标区域的地理数据。
在一种可能的实现方式中，所述气象场建立模块，具体用于：
确定与目标区域的地形相匹配的空气质量模型；
将所述目标区域的气象数据和地理数据输入所述空气质量模型，得到目标区域的模拟气象场。
在一种可能的实现方式中，所述污染数据包括各排放源的污染贡献度和/或污染物空间分布；
所述溯源模块，具体用于：
根据所述预测结果溯源得到目标区域上各排放源对目标受体点的污染贡献度；和/或，根据所述预测结果溯源得到目标受体点上的污染物空间分布。
在一种可能的实现方式中，所述溯源模块，还具体用于：
根据污染贡献度的大小对各排放源进行排序，输出排序结果。
在一种可能的实现方式中，所述空气质量模型采用二代或三代空气质量模型。
本申请第三方面提供一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序时执行以实现本申请第一方面所述的方法。
本申请第四方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被处理器执行以实现本申请第一方面所述的方法。
相较于现有技术，本申请实施例提供的大气污染排放的溯源方法、装置、电子设备及存储介质，建立目标区域上排放源的大气污染物排放清单；获取并根据目标区域的气象数据和地理数据建立目标区域的模拟气象场；根据所述大气污染物排放清单和所述模拟气象场，预测各排放源排放污染物的输送、扩散及沉降过程，得到预测结果；根据所述预测结果溯源得到目标区域上目标受体点的污染数据。通过本申请，能够对复杂地形条件下的大气污染进行精细化溯源，从而对项目选址、优化布点、预警应急管控体系等提供技术支持。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本申请的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
图1示出了本申请提供的一种大气污染排放的溯源方法的流程图；
图2示出了本申请提供的一种大气污染排放的溯源装置的示意图；
图3示出了本申请提供的一种电子设备的示意图；
图4示出了本申请提供的一种计算机可读存储介质的示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施方式。虽然附图中显示了本公开的示例性实施方式，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
需要注意的是，除非另有说明，本申请使用的技术术语或者科学术语应当为本申请所属领域技术人员所理解的通常意义。
另外，术语“第一”和“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
数值模拟是研究大气中污染物排放分布的一种方法，利用空气质量模型对环境介质中的污染物行研究，可以利用AERMOD模型和混合库模型，模拟危险废物焚烧厂持久性有机污染物的大气扩散行为，也可以使用AERMOD模型，通过人为设置气象参数来探究污染物的扩散规律。
已有研究中对于涉及较多排放源或产业园区内排放源排放的污染物的模拟均以ISCST3、AERMOD和LevelⅢ等空气质量模型为主，但是ISCST3、AREMOD只能输入单点地面和探空气象数据，不能详尽反应复杂地形区域的气象情况。在复杂地形气象条件下，环境介质中的污染物往往随风向风速的改变后对不同受体点产生不同环境影响，但以往研究中仅对受体点的环境影响进行定性分析，结论较为宏观，缺乏定量分析，未识别出具体的污染贡献大户的排放源及其他排放源的贡献度，所以本申请中采用空气质量模型对对复杂地形气象条件下工业源排放模拟及溯源进行研究。
不论哪种空气质量模型，在实际的模拟预测中，主要包括气象处理模块、空气质量模拟模块及后处理模块，最终经空气质量模块可以模拟得出污染物的贡献浓度及空间分布特征。但是对于各模式之间的参数设置及气象处理方式上都各有不同，因此本申请中采用能够真实反映本地实际地理气象情况的空气质量模型对本地排放源的输送进行相关研究。
为进一步说明本申请实施例的方案，下面将结合附图进行描述。可以理解的是，下面各实施例中，相同或相应的内容可以相互参考，为描述简便，后续不作赘述。
请参考图1，其示出了本申请实施例所提供的一种大气污染排放的溯源方法的流程图，该方法的执行主体可以为服务器，或者手机、电脑等电子设备。
如图1所示，上述大气污染排放的溯源方法，可以包括以下步骤S101至S104：
S101、建立目标区域上排放源的大气污染物排放清单。
具体的，目标区域是指用户选定的区域，目标区域上分布有多个污染物排放源，多个污染物排放源中包括点源和面源。点源是指单点排放的地方，例如烟囱，面源是指无法确定排放具体位置的一片区域。
本步骤中，首先获取目标区域上的大气污染源数据，根据大气污染源数据进行污染源排放量统计得到大气污染物排放清单，该排放清单中包括各个排放源的类型及排放量。
根据本申请的一些实施例中，步骤S101可以具体实现为：采用排放因子方法计算目标区域上各个排放源的大气污染物排放量；根据各个排放源的大气污染物排放量和排放源类型建立大气污染物排放清单。
具体的，采用排放因子方法，建立活动水平库-排放因子库动态更新与计算模块，完成排放源大气污染物计算，建立了大气污染物排放清单。排放因子可以是二氧化碳、一氧化碳、二氧化氮、二氧化硫、粉尘颗粒(如PM2.5)等。
S102、获取并根据目标区域的气象数据和地理数据建立目标区域的模拟气象场。
具体的，获取目标区域的地理数据，可以实现为：获取目标区域的土地利用数据和地形高程数据；将所述土地利用数据和所述地形高程数据通过下垫面前处理进行融合，形成目标区域的地理数据。
其中，土地利用数据是反映土地利用系统及土地利用要素的状态、特征、动态变化、分布特点，以及人类对土地的开发利用、治理改造、管理保护和土地利用规划等数据资料，例如目标区域上的耕地、林地、草地、水域、城市、乡村、未利用土地等。
本步骤中根据目标区域的气象数据和地理数据建立目标区域的模拟气象场，具体包括：确定与目标区域的地形相匹配的空气质量模型；将所述目标区域的气象数据和地理数据输入所述空气质量模型，得到目标区域的模拟气象场。
目标区域的地形可以是复杂地形，例如山地，本申请中针对不同的地形设置有不同的空气质量模型，以能够将目标区域的气象数据和地理数据处理成符合当地气象条件的精细化气象场，能够更好地模拟各排放源排放的污染物在目标区域的传输扩散以及沉降过程。
例如，针对山地等复杂地形设置二代空气质量模型或三代空气质量模型，二代空气质量模型虽然没有三代空气质量模型精细，但是设置简单，使用方便；针对城市等平坦地形设置一代空气质量模型。本申请对上述空气质量模型的设置不做限定，用户可以根据实际使用情况进行选择。
因此，根据本申请的一些实施例中，本申请中的空气质量模型可以采用二代模型或三代空气质量模型，如WRF模型(The Weather Research and Forecasting Model，天气预报模式)，该模型是一种中尺度天气预报模式。
S103、根据所述大气污染物排放清单和所述模拟气象场，预测各排放源排放污染物的输送、扩散及沉降过程，得到预测结果。
本实施例中，基于上述空气质量模型预测各排放源排放污染物的输送、扩散及沉降过程，得到预测结果。
S104、根据所述预测结果溯源得到目标区域上目标受体点的污染数据。
其中，目标受体点可以是用户在目标区域上指定的任一点，例如项目选址，也可以是目标区域上现有的污染物受体点。
具体的，所述污染数据包括各排放源的污染贡献度和/或污染物空间分布。步骤S104，具体包括：根据所述预测结果溯源得到目标区域上各排放源对目标受体点的污染贡献度；和/或，根据所述预测结果溯源得到目标受体点上的污染物空间分布。
其中，污染贡献度可以是目标受体点上各排放源对应污染物在该点所占的比例，例如排放源1对应污染物占比20％，排放源2对应污染物占比10％，排放源3对应污染物占比8％，等等。
其中，污染物空间分布是指各排放源对应污染物在该点污染区域的分布图。
根据本申请的一些实施例中，上述方法还可以包括步骤：根据污染贡献度的大小对各排放源进行排序，输出排序结果。例如，按污染贡献度从小到大排列，或者按污染贡献度从大到小排列，可以得到污染贡献度最大的排放源和污染贡献度最小的排放源。
本申请中，通过模拟预测污染物在大气中复杂地形下的扩散传输过程，并基于预测结果进行效果评估分析，为在复杂地形气象条件下排放源贡献影响提供技术参考。分析排放源排放污染物在大气环境的浓度空间分布特征；通过设置不同排放源相关排放参数结合空气质量模型模拟出对不同受体点的贡献影响，识别对受体点影响最大以及最小的排放源，对排放源进行排名分析，达到精细化溯源的目的。
本申请实施例提供的大气污染排放的溯源方法，建立目标区域上排放源的大气污染物排放清单；获取并根据目标区域的气象数据和地理数据建立目标区域的模拟气象场；根据所述大气污染物排放清单和所述模拟气象场，预测各排放源排放污染物的输送、扩散及沉降过程，得到预测结果；根据所述预测结果溯源得到目标区域上目标受体点的污染数据。通过本申请，能够对复杂地形条件下的大气污染进行精细化溯源，从而对项目选址、优化布点、预警应急管控体系等提供技术支持。
在上述的实施例中，提供了一种大气污染排放的溯源方法，与之相对应的，本申请还提供一种大气污染排放的溯源装置。请参考图2，其示出了本申请的一些实施方式所提供的另一种大气污染排放的溯源装置的示意图。由于装置实施例基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。下述描述的装置实施例仅仅是示意性的。
如图2所示，所述大气污染排放的溯源装置10可以包括：
清单建立模块101，用于建立目标区域上排放源的大气污染物排放清单；
气象场建立模块102，用于获取并根据目标区域的气象数据和地理数据建立目标区域的模拟气象场；
预测模块103，用于根据所述大气污染物排放清单和所述模拟气象场，预测各排放源排放污染物的输送、扩散及沉降过程，得到预测结果；
溯源模块104，用于根据所述预测结果溯源得到目标区域上目标受体点的污染数据。
在一种可能的实现方式中，所述清单建立模块101，具体用于：
采用排放因子方法计算目标区域上各个排放源的大气污染物排放量；
根据各个排放源的大气污染物排放量和排放源类型建立大气污染物排放清单。
在一种可能的实现方式中，所述气象场建立模块102，具体用于：
获取目标区域的土地利用数据和地形高程数据；
将所述土地利用数据和所述地形高程数据进行融合，形成目标区域的地理数据。
在一种可能的实现方式中，所述气象场建立模块102，具体用于：
确定与目标区域的地形相匹配的空气质量模型；
将所述目标区域的气象数据和地理数据输入所述空气质量模型，得到目标区域的模拟气象场。
在一种可能的实现方式中，所述污染数据包括各排放源的污染贡献度和/或污染物空间分布；
所述溯源模块104，具体用于：
根据所述预测结果溯源得到目标区域上各排放源对目标受体点的污染贡献度；和/或，根据所述预测结果溯源得到目标受体点上的污染物空间分布。
在一种可能的实现方式中，所述溯源模块104，还具体用于：
根据污染贡献度的大小对各排放源进行排序，输出排序结果。
在一种可能的实现方式中，所述空气质量模型采用采用二代或三代空气质量模型。
本申请实施例提供的大气污染排放的溯源装置与本申请实施例提供的大气污染排放的溯源方法出于相同的发明构思，具有与其采用、运行或实现的方法相同的有益效果。
本申请实施方式还提供一种与前述实施方式所提供的大气污染排放的溯源方法对应的电子设备，例如手机、笔记本电脑、平板电脑、台式机电脑等，以执行上述大气污染排放的溯源方法。
请参考图3，其示出了本申请的一些实施方式所提供的一种电子设备的示意图。如图3所示，所述电子设备20包括：处理器200，存储器201，总线202和通信接口203，所述处理器200、通信接口203和存储器201通过总线202连接；所述存储器201中存储有可在所述处理器200上运行的计算机程序，所述处理器200运行所述计算机程序时执行本申请前述任一实施方式所提供的大气污染排放的溯源方法。
其中，存储器201可能包含高速随机存取存储器(RAM：Random Access Memory)，也可能还包括非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。通过至少一个通信接口203(可以是有线或者无线)实现该系统网元与至少一个其他网元之间的通信连接，可以使用互联网、广域网、本地网、城域网等。
总线202可以是ISA总线、PCI总线或EISA总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。其中，存储器201用于存储程序，所述处理器200在接收到执行指令后，执行所述程序，前述本申请实施例任一实施方式揭示的所述大气污染排放的溯源方法可以应用于处理器200中，或者由处理器200实现。
处理器200可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器200中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器200可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现成可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器201，处理器200读取存储器201中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
本申请实施例提供的电子设备与本申请实施例提供的大气污染排放的溯源方法出于相同的发明构思，具有与其采用、运行或实现的方法相同的有益效果。
本申请实施方式还提供一种与前述实施方式所提供的大气污染排放的溯源方法对应的计算机可读存储介质，请参考图4，其示出的计算机可读存储介质为光盘30，其上存储有计算机程序(即程序产品)，所述计算机程序在被处理器运行时，会执行前述任意实施方式所提供的大气污染排放的溯源方法。
需要说明的是，所述计算机可读存储介质的例子还可以包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他光学、磁性存储介质，在此不再一一赘述。
本申请的上述实施例提供的计算机可读存储介质与本申请实施例提供的大气污染排放的溯源方法出于相同的发明构思，具有与其存储的应用程序所采用、运行或实现的方法相同的有益效果。
需要说明的是，附图中的流程图和框图显示了根据本申请的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，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，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元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单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本申请进行了详细的说明，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申请各实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本申请的权利要求和说明书的范围当中。
Claims (10)
1.一种大气污染排放的溯源方法，其特征在于，包括：
建立目标区域上排放源的大气污染物排放清单；
获取并根据目标区域的气象数据和地理数据建立目标区域的模拟气象场；
根据所述大气污染物排放清单和所述模拟气象场，预测各排放源排放污染物的输送、扩散及沉降过程，得到预测结果；
根据所述预测结果溯源得到目标区域上目标受体点的污染数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立目标区域上多个排放源的大气污染物排放清单，包括：
采用排放因子方法计算目标区域上各个排放源的大气污染物排放量；
根据各个排放源的大气污染物排放量和排放源类型建立大气污染物排放清单。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取目标区域的地理数据，包括：
获取目标区域的土地利用数据和地形高程数据；
将所述土地利用数据和所述地形高程数据进行融合，形成目标区域的地理数据。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据目标区域的气象数据和地理数据建立目标区域的模拟气象场，包括：
确定与目标区域的地形相匹配的空气质量模型；
将所述目标区域的气象数据和地理数据输入所述空气质量模型，得到目标区域的模拟气象场。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述污染数据包括各排放源的污染贡献度和/或污染物空间分布；
所述根据所述预测结果溯源得到目标区域上目标受体点的污染数据，包括：
根据所述预测结果溯源得到目标区域上各排放源对目标受体点的污染贡献度；和/或，根据所述预测结果溯源得到目标受体点上的污染物空间分布。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据污染贡献度的大小对各排放源进行排序，输出排序结果。
7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述空气质量模型采用二代或三代空气质量模型。
8.一种大气污染排放的溯源装置，其特征在于，包括：
清单建立模块，用于建立目标区域上排放源的大气污染物排放清单；
气象场建立模块，用于获取并根据目标区域的气象数据和地理数据建立目标区域的模拟气象场；
预测模块，用于根据所述大气污染物排放清单和所述模拟气象场，预测各排放源排放污染物的输送、扩散及沉降过程，得到预测结果；
溯源模块，用于根据所述预测结果溯源得到目标区域上目标受体点的污染数据。
9.一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器运行所述计算机程序时执行以实现如权利要求1至7中任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被处理器执行以实现如权利要求1至7中任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210607574.XA CN114971031A (zh) | 2022-05-31 | 2022-05-31 | 大气污染排放的溯源方法、装置、电子设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210607574.XA CN114971031A (zh) | 2022-05-31 | 2022-05-31 | 大气污染排放的溯源方法、装置、电子设备及存储介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN114971031A true CN114971031A (zh) | 2022-08-30 |
Family
ID=82957115
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202210607574.XA Pending CN114971031A (zh) | 2022-05-31 | 2022-05-31 | 大气污染排放的溯源方法、装置、电子设备及存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN114971031A (zh) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116048129A (zh) * | 2023-03-29 | 2023-05-02 | 航天宏图信息技术股份有限公司 | 污染物排放的监测方法、装置、电子设备和存储介质 |
| CN116109323A (zh) * | 2022-12-26 | 2023-05-12 | 北京中科三清环境技术有限公司 | 臭氧污染溯源方法、装置、设备及存储介质 |
| CN116757366A (zh) * | 2023-08-14 | 2023-09-15 | 中科三清科技有限公司 | 高污染排放污染源选址的方法、装置、介质及电子设备 |
| CN117708617A (zh) * | 2024-02-05 | 2024-03-15 | 四川国蓝中天环境科技集团有限公司 | 基于多源大数据及污染特征时空匹配的大气污染溯源方法 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109685281A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-04-26 | 中科三清科技有限公司 | 污染来源预测方法、装置及电子设备 |
| CN111537023A (zh) * | 2020-05-13 | 2020-08-14 | 浙江大学 | 一种工业园区大气污染物扩散模拟与溯源方法 |
| CN111815178A (zh) * | 2020-07-10 | 2020-10-23 | 中科三清科技有限公司 | 空气质量达标分析方法、装置、电子设备及存储介质 |
| WO2021208393A1 (zh) * | 2020-04-15 | 2021-10-21 | 北京工业大学 | 一种大气污染物排放清单的反演估算方法 |
-
2022
- 2022-05-31 CN CN202210607574.XA patent/CN114971031A/zh active Pending
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109685281A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-04-26 | 中科三清科技有限公司 | 污染来源预测方法、装置及电子设备 |
| WO2021208393A1 (zh) * | 2020-04-15 | 2021-10-21 | 北京工业大学 | 一种大气污染物排放清单的反演估算方法 |
| CN111537023A (zh) * | 2020-05-13 | 2020-08-14 | 浙江大学 | 一种工业园区大气污染物扩散模拟与溯源方法 |
| CN111815178A (zh) * | 2020-07-10 | 2020-10-23 | 中科三清科技有限公司 | 空气质量达标分析方法、装置、电子设备及存储介质 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 多克辛, 中国环境出版社 * |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116109323A (zh) * | 2022-12-26 | 2023-05-12 | 北京中科三清环境技术有限公司 | 臭氧污染溯源方法、装置、设备及存储介质 |
| CN116109323B (zh) * | 2022-12-26 | 2023-08-01 | 北京中科三清环境技术有限公司 | 臭氧污染溯源方法、装置、设备及存储介质 |
| CN116048129A (zh) * | 2023-03-29 | 2023-05-02 | 航天宏图信息技术股份有限公司 | 污染物排放的监测方法、装置、电子设备和存储介质 |
| CN116757366A (zh) * | 2023-08-14 | 2023-09-15 | 中科三清科技有限公司 | 高污染排放污染源选址的方法、装置、介质及电子设备 |
| CN116757366B (zh) * | 2023-08-14 | 2023-11-10 | 中科三清科技有限公司 | 高污染排放污染源选址的方法、装置、介质及电子设备 |
| CN117708617A (zh) * | 2024-02-05 | 2024-03-15 | 四川国蓝中天环境科技集团有限公司 | 基于多源大数据及污染特征时空匹配的大气污染溯源方法 |
| CN117708617B (zh) * | 2024-02-05 | 2024-04-30 | 四川国蓝中天环境科技集团有限公司 | 基于多源大数据及污染特征时空匹配的大气污染溯源方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN114971031A (zh) | 大气污染排放的溯源方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| Lu et al. | The underappreciated role of agricultural soil nitrogen oxide emissions in ozone pollution regulation in North China | |
| Khan et al. | Development and performance evaluation of new AirGIS–a GIS based air pollution and human exposure modelling system | |
| Millward-Hopkins et al. | Fully integrated modelling for sustainability assessment of resource recovery from waste | |
| Rosenblum et al. | Environmental implications of service industries | |
| Monier et al. | Toward a consistent modeling framework to assess multi-sectoral climate impacts | |
| Guevara et al. | HERMESv3, a stand-alone multi-scale atmospheric emission modelling framework–Part 1: global and regional module | |
| Dresen et al. | Integration of spatial analyses into LCA—calculating GHG emissions with geoinformation systems | |
| Murphy et al. | The detailed emissions scaling, isolation, and diagnostic (DESID) module in the Community Multiscale Air Quality (CMAQ) modeling system version 5.3. 2 | |
| CN115271547B (zh) | 臭氧污染的源解析方法、装置和电子设备 | |
| CN112711893A (zh) | 污染源对pm2.5贡献计算方法、装置和电子设备 | |
| Ho et al. | Study loading capacties of air pollutant emissions for developing countries: a case of Ho Chi Minh City, Vietnam | |
| CN116626233A (zh) | 基于多源数据融合的大气污染溯源方法、终端及存储介质 | |
| CN112348411A (zh) | 温室气体核算方法、装置、第一电子设备及存储介质 | |
| CN111753906A (zh) | 污染物传输轨迹的聚类方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN115099451A (zh) | 一种基于污染精准溯源预报技术的企业敏感性识别方法 | |
| CN107767081A (zh) | 一种燃煤电厂大气环境影响评价方法及装置 | |
| CN116087421A (zh) | 大气污染物监测溯源方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| Marzouk et al. | Handling construction pollutions using multi‐objective optimization | |
| CN111815178A (zh) | 空气质量达标分析方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN116109323B (zh) | 臭氧污染溯源方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN113672873B (zh) | 污染物源解析方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| Hoffmann et al. | Massive-Parallel Trajectory Calculations version 2.2 (MPTRAC-2.2): Lagrangian transport simulations on graphics processing units (GPUs) | |
| CN114896952B (zh) | 一种大气污染源排放清单编制方法及装置 | |
| CN116542682A (zh) | 污染物溯源方法、装置及计算机可读存储介质 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20220830 |