CN115081846A - 空气质量气象条件贡献率定量评估技术 - Google Patents
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Abstract
本发明属于大气污染气象服务技术领域，具体公开了空气质量气象条件贡献率定量评估技术，通过多源融合实况分析产品，能够解决观测资料限制问题，建立基于多元融合实况分析产品的大气自净能力计算模型，并结合空气质量数据分区域建立大气自净能力对空气质量影响的定量评估模型，建立大气污染气象条件评估系统，实时计算大气自净能力指数建立空气质量影响曲线，并对不同城市空气质量气象条件贡献率进行定量评估，通过大气污染气象条件评估系统及时向政府及相关部门制发决策产品，可为合理管控大气污染排放提供科技支撑，为大气污染联防联控提供科学依据，可有效减少经济损失和保护人身健康，具有良好的生态效益、经济效益和社会效益。
Description
技术领域
本发明属于大气污染气象服务技术领域，具体涉及空气质量气象条件贡献率定量评估技术。
背景技术
随着城市化、工业化进程不断加快，人类活动、汽车尾气、燃油燃煤和废弃物燃烧排放等污染物日益增加，大气浑浊度高，能见度差，空气污染现象日趋严重，已直接影响到生态环境和人类健康，研究和解决大气污染环境问题已迫在眉睫。空气质量受自然条件和人为因素的共同作用，当外界污染物排放量比较稳定时，空气污染的程度和变化特征主要取决于气象因素。气象因子往往制约着大气污染物的扩散、输送、稀释和转化等过程，进而影响大气污染物的分布及对空气的污染程度。因此，客观、准确的空气质量气象条件贡献率进行定量评估，是科学治理大气污染的必要前提，也是进一步合理利用气候资源以及防灾减灾气象服务的重要基础，对助力大气污染防治攻坚，建设资源节约型、环境友好型城市发展战略及生态文明建设等有重要意义。
目前对空气质量气象条件贡献率的定量评估技术尚不完备。近年来有多种关于大气污染的气象条件评估指数，其中大气自净能力指数(ASI)考虑了通风扩散和湿沉降作用，是比较理想的评估指数，但其计算所需的地面气象观测资料目前因停止人工观测等原因已无法实现，因此需要依靠多源实况分析资料建立新的计算模型。
发明内容
本发明的目的在于提供空气质量气象条件贡献率定量评估技术，可为合理管控大气污染排放提供科技支撑，为大气污染联防联控提供科学依据，可有效减少经济损失和保护人身健康，具有良好的生态效益、经济效益和社会效益，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
空气质量气象条件贡献率定量评估技术，包括如下步骤：
S1、建立基于多源融合实况分析产品的大气自净能力计算模型；
S2、结合各城市空气质量，建立不同区域大气自净能力对空气质量影响的定量评估模型；
S3、建立大气污染气象条件评估系统；
S4、实时计算大气自净能力指数和定量评估空气质量气象条件贡献率；
S5、通过大气污染气象条件评估系统及时向政府及相关部门制发决策材料。
优选的，步骤1中所述多源融合包括3DCloud、CLDAS和CMPAS，所述多源融合实况分析产品，能够解决观测资料限制问题，建立基于多元融合实况分析产品的大气自净能力计算模型，并结合空气质量数据分区域建立大气自净能力对空气质量影响曲线，进而定量评估空气质量气象条件贡献率。
优选的，所述3DCloud包括总云量和低云量识别，再根据总云量和低云量识别计算混合层高度，所述CLDAS用于检测风速，根据混合层高度和风速来通风扩散，为大气自净能力计算模型的建立提供数据。
优选的，所述CMPAS用于检测降水量，根据降水量来确定湿沉降，最后通过湿沉降和通风扩散进行融合，得到大气自净能力计算模型建立的数据参数。
优选的，步骤2中所述定量评估模型在建立时，先通过大气自净能力指数和历史空气质量指数得出不同区域大气自净能力对空气质量影响曲线，根据空气质量影响曲线建立定量评估模型，且大气自净能力指数和历史空气质量指数在获取时需去除重大活动污染管控时段的数值。
优选的，步骤3中所述大气污染气象条件评估系统中大气污染气象条件包括风对扩散和输送的影响和湍流的影响，其中风对扩散和输送的影响包括方向、速度和风频。
优选的，步骤4中所述定量评估空气质量气象条件贡献率是根据计算的大气自净能力指数对不同城市空气质量气象条件贡献率进行定量评估。
优选的，步骤5中所述相关部门包括应急管理厅和生态环境厅，所述政府、应急管理厅和生态环境厅同时接收到制发决策材料。
本发明提出的空气质量气象条件贡献率定量评估技术，与现有技术相比，具有以下优点：
本发明通过多源融合实况分析产品，能够解决观测资料限制问题，建立基于多元融合实况分析产品的大气自净能力计算模型，并结合空气质量数据分区域建立大气自净能力对空气质量影响曲线，进而定量评估空气质量气象条件贡献率，通过大气污染气象条件评估系统及时向政府及相关部门制发决策产品，可为合理管控大气污染排放提供科技支撑，为大气污染联防联控提供科学依据，可有效减少经济损失和保护人身健康，具有良好的生态效益、经济效益和社会效益。
附图说明
图1为本发明的流程框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中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。此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。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他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明提供了空气质量气象条件贡献率定量评估技术，包括如下步骤：
S1、建立基于多源融合实况分析产品的大气自净能力计算模型；
其中，所述多源融合包括3DCloud、CLDAS和CMPAS，所述多源融合实况分析产品，能够解决观测资料限制问题，建立基于多元融合实况分析产品的大气自净能力计算模型，并结合空气质量数据分区域建立大气自净能力对空气质量影响曲线，进而定量评估空气质量气象条件贡献率。
所述3DCloud包括总云量和低云量识别，再根据总云量和低云量识别计算混合层高度，所述CLDAS用于检测风速，根据混合层高度和风速来通风扩散，为大气自净能力计算模型的建立提供数据。
所述CMPAS用于检测降水量，根据降水量来确定湿沉降，最后通过湿沉降和通风扩散进行融合，得到大气自净能力计算模型建立的数据参数。
S2、结合各城市空气质量，建立不同区域大气自净能力对空气质量影响的定量评估模型；
其中，所述定量评估模型在建立时，先通过大气自净能力指数和历史空气质量指数得出不同区域大气自净能力对空气质量影响曲线，根据空气质量影响曲线建立定量评估模型，且大气自净能力指数和历史空气质量指数在获取时需去除重大活动污染管控时段的数值。
S3、建立大气污染气象条件评估系统；
其中，所述大气污染气象条件评估系统中大气污染气象条件包括风对扩散和输送的影响和湍流的影响，其中风对扩散和输送的影响包括方向、速度和风频。
S4、实时计算大气自净能力指数和定量评估空气质量气象条件贡献率；
其中，所述定量评估空气质量气象条件贡献率是根据计算的大气自净能力指数对不同城市空气质量气象条件贡献率进行定量评估。
S5、通过大气污染气象条件评估系统及时向政府及相关部门制发决策材料；
其中，所述相关部门包括应急管理厅和生态环境厅，所述政府、应急管理厅和生态环境厅同时接收到制发决策材料，相关部门还可以是和空气质量有关系的其他部门。
综合以上，通过使用3DCloud、CLDAS和CMPAS的多源融合实况分析产品，能够解决观测资料限制问题，建立基于多元融合实况分析产品的大气自净能力计算模型，并结合空气质量数据分区域建立大气自净能力对空气质量影响的定量评估模型，建立大气污染气象条件评估系统，实时计算大气自净能力指数建立空气质量影响曲线，并对不同城市空气质量气象条件贡献率进行定量评估，通过大气污染气象条件评估系统及时向政府及相关部门制发决策产品，可为合理管控大气污染排放提供科技支撑，为大气污染联防联控提供科学依据，可有效减少经济损失和保护人身健康，具有良好的生态效益、经济效益和社会效益。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换，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 (8)
1.空气质量气象条件贡献率定量评估技术，其特征在于：包括如下步骤：
S1、建立基于多源融合实况分析产品的大气自净能力计算模型；
S2、结合各城市空气质量，建立不同区域大气自净能力对空气质量影响的定量评估模型；
S3、建立大气污染气象条件评估系统；
S4、实时计算大气自净能力指数和定量评估空气质量气象条件贡献率；
S5、通过大气污染气象条件评估系统及时向政府及相关部门制发决策材料。
2.根据权利要求1所述的空气质量气象条件贡献率定量评估技术，其特征在于：步骤1中所述多源融合包括3DCloud、CLDAS和CMPAS，所述多源融合实况分析产品，能够解决观测资料限制问题，建立基于多元融合实况分析产品的大气自净能力计算模型，并结合空气质量数据分区域建立大气自净能力对空气质量影响曲线，进而定量评估空气质量气象条件贡献率。
3.根据权利要求2所述的空气质量气象条件贡献率定量评估技术，其特征在于：所述3DCloud包括总云量和低云量识别，再根据总云量和低云量识别计算混合层高度，所述CLDAS用于检测风速，根据混合层高度和风速来通风扩散，为大气自净能力计算模型的建立提供数据。
4.根据权利要求3所述的空气质量气象条件贡献率定量评估技术，其特征在于：所述CMPAS用于检测降水量，根据降水量来确定湿沉降，最后通过湿沉降和通风扩散进行融合，得到大气自净能力计算模型建立的数据参数。
5.根据权利要求1所述的空气质量气象条件贡献率定量评估技术，其特征在于：步骤2中所述定量评估模型在建立时，先通过大气自净能力指数和历史空气质量指数得出不同区域大气自净能力对空气质量影响曲线，根据空气质量影响曲线建立定量评估模型，且大气自净能力指数和历史空气质量指数在获取时需去除重大活动污染管控时段的数值。
6.根据权利要求1所述的空气质量气象条件贡献率定量评估技术，其特征在于：步骤3中所述大气污染气象条件评估系统中大气污染气象条件包括风对扩散和输送的影响和湍流的影响，其中风对扩散和输送的影响包括方向、速度和风频。
7.根据权利要求1所述的空气质量气象条件贡献率定量评估技术，其特征在于：步骤4中所述定量评估空气质量气象条件贡献率是根据计算的大气自净能力指数对不同城市空气质量气象条件贡献率进行定量评估。
8.根据权利要求1所述的空气质量气象条件贡献率定量评估技术，其特征在于：步骤5中所述相关部门包括应急管理厅和生态环境厅，所述政府、应急管理厅和生态环境厅同时接收到制发决策材料。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115689125A (zh) * | 2022-12-27 | 2023-02-03 | 北京化工大学 | 一种基于多源数据的涉气污染源布局方法 |
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2022
- 2022-06-13 CN CN202210661647.3A patent/CN115081846A/zh active Pending
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