CN117786618B - 一种区域污染传输评估方法在环境管控的应用方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种区域污染传输评估方法在环境管控的应用方法，该方法基于多数据融合方法，利用卫星数据、风向数据和地面监测站点的污染物浓度数据，使用地理加权回归和线性回归，能够实现目标区域受到周边区域污染物扩散影响，即计算出扩散影响率。该方法对区域污染物的传输影响进一步量化，得到污染物的区域传输浓度，从而为管控单元中的源头管控提供有效的指导与决策支撑。
Description
技术领域
本发明涉及环境管控领域，具体涉及一种区域污染传输评估方法在环境管控的应用方法。
背景技术
针对区域污染传输分析，当前主流的分析手段主要包括：近地面的源解析技术，包括污染源清单法、扩散模型法和受体模型法和利用后向轨迹法分析污染来源。
其中污染源清单法用于识别主要污染源并为空气质量和受体模型提供数据。扩散模型法模拟污染物在大气中的行为以估算其对受体的贡献。受体模型法基于数据来识别和量化污染源的贡献，主要用于城市和区域污染源分析，但需要详细的源成分谱数据。同样后向轨迹法计算相对复杂，需要更为更为专业的软件和计算机支撑。
发明内容
针对现有技术中的上述不足，本发明提供了一种区域污染传输评估方法在环境管控的应用方法。
为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：
一种区域污染传输评估方法在环境管控的应用方法，包括如下步骤：
S1、获取目标区域的监测数据并进行预处理，包括目标区域中分辨率的逐日MODIS卫星探测数据、目标区域周边的历史逐日气象数据中的风向数据、目标区域地面监测站点逐日PM2.5和PM10浓度数据、目标区域的中心经纬度和目标区域周边污染源经纬度；
S2、利用地理加权回归法对预处理后的日PM2.5和PM10浓度数据进行处理，获取目标区域PM2.5和PM10的空间浓度值和平均浓度值；
S3、计算目标区域主要风向天数在当月中的占比并与周边污染源进行关联；
S4、对S3所得到的目标区域主要风向天数在当月中的占比进行距离加权平均，计算周边污染源向目标区域的污染物扩散影响率，根据所得到的污染物扩散率计算目标区域污染物传输浓度。
进一步的，所述S1中预处理的方式为：
利用多角度大气校正法从目标区域中分辨率的逐日MODIS卫星探测数据中反演获取气溶胶光学厚度AOD；
利用角度划分风向；
根据历史气象数据计算不同风向的频次；
处理地面监测站点PM2.5和PM10浓度数据的缺失值。
进一步的，所述S2中地面监测站点缺失值采用前后时刻均值代替。
进一步的，所述S2中利用地理加权回归法将数据的空间位置嵌入回归参数，利用局部加权最小二乘法进行逐点参数回归估计，构建基于气溶胶光学厚度AOD的PM2.5和PM10估算模型，具体计算方式为;
；
其中，为区域s内的PM2.5和PM10的浓度，/>为区域s内PM2.5和PM10估算模型回归方程的截距，/>为区域s内PM2.5和PM10估算模型回归方程的斜率，为区域s的地理位置坐标，/>为气溶胶光学厚度。
进一步的，所述S4中周边污染源向目标区域的污染物扩散影响率的具体计算方式为：
；
式中，n为污染源数量；为第i个污染源的距离权重且
；
为第i个污染源到目标区域的距离；/>为第i个污染源的污染影响度且
；
为第i个污染源的风向占比。
进一步的，所述S4中目标区域污染物传输浓度的计算方式为：
；
其中，目标区域受到周边污染传输影响的浓度，/>为周边污染源向目标区域的污染物扩散影响率，/>为目标区域位置估算出的PM2.5或者PM10浓度。
本发明具有以下有益效果：
1、本发明通过融合卫星数据、风向数据和地面监测站的污染物浓度数据，利用地理加权回归方法，能够快速计算出污染源对下风向区域的污染传输影响。
2、本发明通过划分的管控单元，快速评估不同区域的管控单元网格受到周边大气污染的传输影响，为管控单元的源头防治提供溯源分析。
3、本发明在一定程度上可为管控单元的产业布局和优化提供合理的决策支持。
附图说明
图1为本发明区域污染传输评估方法在环境管控的应用方法流程示意图。
图2为本发明实施例AOD反演操作流程图。
具体实施方式
下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。
一种区域污染传输评估方法在环境管控的应用方法，包括如下步骤：
S1、获取目标区域的监测数据并进行预处理，包括目标区域中分辨率的逐日MODIS卫星探测数据、目标区域周边的历史逐日气象数据中的风向数据、目标区域地面监测站点逐日PM2.5和PM10浓度数据、目标区域的中心经纬度和目标区域周边污染源经纬度，其中，MODIS数据为“中分辨率成像光谱仪”（Moderate Resolution ImagingSpectroradiometer）的缩写，它能够收集到地球表面的可见光、红外线和微波辐射数据，具有全球覆盖、高分辨率、高重复性观测等特点，MODIS包含TERRA和AQUA两颗卫星，都是太阳同步极轨卫星，TERRA在地方时上午过境，AQUA在地方时下午过境。目标区域周边的历史逐日气象数据中的风向数据、目标区域地面监测站点逐日PM2.5和PM10浓度数据的获取时段与MODIS时段一致。
研究数据的预处理；
（1）利用多角度大气校正法从MODIS数据中反演获取AOD；其中AOD为气溶胶光学厚度（Aerosol Optical Depth）的缩写，表征大气浑浊程度的关键物理量，与颗粒物具有较好的相关性，MODIS探测卫星存在双轨气象卫星AQUA和TERRA，根据卫星是否过境目标区域选择AQUA或TERRA轨道数据，具体反演原理为：在无大气干扰的条件下，植被和某些裸露地表的反射率相对较低，特别是在短波红外波段，这些地物的反射率与可见光中的红色和蓝色波段显示出明显的线性关系。因此，可以通过短波红外波段来估算地表的反射参数。结合适当的气溶胶模型假设，并使用辐射传输方程，可以构建查找表来实现AOD的反演，如图2所示。
反演过程包括辐射校正、几何校正、云检测、AOD反演。其中辐射校正是指对由于外界因素，数据获取和传输系统产生的系统的、随机的辐射失真或畸变进行的校正，消除或改正因辐射误差而引起影像亮度畸变的过程；几何校正是消除或改正遥感影像几何误差的过程；云检测是指剔除云层较厚的过程；AOD反演是通过计算短波红外波段的地表反射率，结合6S辐射传输模型构建查找表。这个查找表用于寻找在相同几何条件和地表反射率下，使得红、蓝波段的观测反射率与查找表中模拟反射率之间的平方差最小的AOD值，从而得到AOD的反演结果。
（2）利用角度划分风向，北风为337.5°～22.5°, 东北风为22.5°～67.5°，东风为67.5°～112.5°，东南风为112.5°～157.5°，南风为157.5°～202.5°，西南风为202.5°～247.5°，西风为247.5°～292.5°, 西北风为292.5°～337.5°。
（3）根据历史气象数据计算不同风向的频次，本实施例里筛选目标区域上风向区域的频次前五名的主要风向；
（4）处理地面监测站点PM2.5和PM10浓度数据的缺失值，本实施例里，地面监测站点缺失值采用前后时刻均值代替。
S2、利用地理加权回归法对预处理后的日PM2.5和PM10浓度数据进行处理，获取目标区域PM2.5和PM10的空间浓度值和平均浓度值；
本实施例里，取S1步骤中获的PM2.5和PM10浓度，提取目标区域中心位置的PM2.5和PM10浓度或计算目标区域的PM2.5和PM10的空间平均浓度，同时根据获取的PM2.5和PM10浓度值或者空间浓度值分别计算月平均浓度值。
在步骤S2中地理加权回归法将数据的空间位置嵌入回归参数，利用局部加权最小二乘法进行逐点参数回归估计，构建基于AOD的PM2.5和PM10估算模型，具体计算方式如下所示：
；
其中，为区域s内的PM2.5和PM10的浓度，/>为区域s内PM2.5和PM10估算模型回归方程的截距，/>为区域s内PM2.5和PM10估算模型回归方程的斜率，为区域s的地理位置坐标，/>为气溶胶光学厚度。
S3、计算目标区域主要风向天数在当月中的占比并与周边污染源进行关联；
本实施例里，主要风向天数在当月中的占比与周边污染源关联后可以得到某个污染源对应某个风向占比。
S4、对S3所得到的目标区域主要风向天数在当月中的占比进行距离加权平均，计算周边污染源向目标区域的污染物扩散影响率，根据所得到的污染物扩散率计算目标区域污染物传输浓度。
本实施例里，目标区域周边污染源向目标区域的污染物扩散影响率为k，如下所示，；
式中，n为污染源数量；为第i个污染源的距离权重且
；
为第i个污染源到目标区域的距离；/>为第i个污染源的污染影响度且
；
为第i个污染源的风向占比。
目标区域受到周边污染传输影响的浓度为P，如下所示：
。
其中，目标区域受到周边污染传输影响的浓度，/>为区域s位置估算出的PM2.5或者PM10浓度。
本发明中应用了具体实施例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。
Claims (3)
1.一种区域污染传输评估方法在环境管控的应用方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、获取目标区域的监测数据并进行预处理，包括目标区域中分辨率的逐日MODIS卫星探测数据、目标区域周边的历史逐日气象数据中的风向数据、目标区域地面监测站点逐日PM2.5和PM10浓度数据、目标区域的中心经纬度和目标区域周边污染源经纬度,其中，预处理的方式为：
利用多角度大气校正法从目标区域中分辨率的逐日MODIS卫星探测数据中反演获取气溶胶光学厚度AOD；
利用角度划分风向；
根据历史气象数据计算不同风向的频次；
处理地面监测站点PM2.5和PM10浓度数据的缺失值；
S2、利用地理加权回归法对预处理后的日PM2.5和PM10浓度数据进行处理，获取目标区域PM2.5和PM10的空间浓度值和平均浓度值；
S3、计算目标区域主要风向天数在当月中的占比并与周边污染源进行关联；
S4、对S3所得到的目标区域主要风向天数在当月中的占比进行距离加权平均，计算周边污染源向目标区域的污染物扩散影响率，根据所得到的污染物扩散率计算目标区域污染物传输浓度，其中，周边污染源向目标区域的污染物扩散影响率的具体计算方式为：
；
式中，n为污染源数量；为第i个污染源的距离权重且
；
为第i个污染源到目标区域的距离；/>为第i个污染源的污染影响度且
；
为第i个污染源的风向占比；
目标区域污染物传输浓度的计算方式为：
；
其中，为目标区域受到周边污染传输影响的浓度，/>为周边污染源向目标区域的污染物扩散影响率，/>为目标区域位置估算出的PM2.5或者PM10浓度。
2.根据权利要求1所述的一种区域污染传输评估方法在环境管控的应用方法，其特征在于，所述S1中处理地面监测站点PM2.5和PM10浓度数据的缺失值采用前后时刻均值代替。
3.根据权利要求1所述的一种区域污染传输评估方法在环境管控的应用方法，其特征在于，所述S2中利用地理加权回归法将数据的空间位置嵌入回归参数，利用局部加权最小二乘法进行逐点参数回归估计，构建基于气溶胶光学厚度AOD的PM2.5和PM10估算模型，具体计算方式为：
；
其中，为区域s内的PM2.5和PM10的浓度，/>为区域s内PM2.5和PM10估算模型回归方程的截距，/>为区域s内 PM2.5和PM10估算模型回归方程的斜率，为区域s的地理位置坐标，/>为气溶胶光学厚度。
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