一种基于CFD及多数据源的城市实时全局环境估计方法技术

技术编号:15299858 阅读:163 留言:0更新日期:2017-05-12 02:08
本发明专利技术涉及一种基于CFD及多数据源的城市实时全局大气环境估计方法,包括结合城市环境监测站点历史数据、全球中尺度气象预测结果、国家气象数据、城市重点污染源数据、城市地理三维模型及机动车尾气检测系统路面实时监测数据,利用CFD作为计算引擎,根据气象信息自适应切换环境质量模式,采用多尺度网格离散化城市模型,引入多组分污染模型,并考虑气象干湿沉降过程,建立一个针对城市全局空气环境质量实时估计方法。本方法给出了城市尺度环境质量估计方案,其全面性,准确性,实时性均比已有方案有很大提升。

A method for urban real-time global environment estimation based on CFD and multiple data sources

The invention relates to an estimation method based on CFD and multi data source city real-time global atmospheric environment, including the combination of city environmental monitoring station history data, the global mesoscale weather forecast data real-time monitoring results, the national meteorological data, key pollution sources in the city, city geography data model and motor vehicle exhaust gas detection system of pavement, using CFD as calculation according to the meteorological information engine, adaptive switching environment quality model, using multi-scale grid discretization model of the city, into the multi component pollution model, and considering the weather process of wet and dry deposition, establish a real-time estimation of city air quality for the global method. This method gives the urban scale environmental quality estimation scheme, and its comprehensiveness, accuracy and real-time performance are greatly improved compared with the existing schemes.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种基于CFD(计算流体力学)及多数据源的城市实时全局环境估计方法,融合气象数据、污染物数据、机动车尾气实时监测数据、城市模型的城市全局大气环境估计方法,属于环境工程领域。
技术介绍
随着社会发展进步,人们对精细化,个性化的天气数据的需求日益显著,同时环境污染现象日趋严重,近几年我国许多城市大面积出现雾霾现象,影响人们身心健康与生产生活。环境污染治理已经成为国家管理的重大议题。对环境污染的研究分析首先需要得到区域内高精度的环境污染分布数据,但由于目前气象站点及环境监测点数量稀少,大部分环境质量服务软件只能提供较大地理范围的空气质量粗略信息,无法实现精细化个性化实时化环境数据服务。更高分辨率的城市空气质量分布数据有助于市民合理规划出行安排,避开高污染区域;培养人们的环保意识,积极主动的维护环境。同时,城市空气污染浓度空间分布及时间分布数据能为市政部门进行新建筑用地规划,重点污染源治理等行政决策提供依据。现有大气污染物扩散模型主要有高斯模型。高斯模型假定空气流动为稳态流动,而除了地表之外,其他方向为无边界扩散。污染物在风向方向上流动,而在其他方向上扩散,扩散过程服从高斯分布。高斯模型物理意义直观易懂,便于计算。对固定点源模拟结果精度较高,且对输入气象数据要求较少,许多新式模型均是基于稳态高斯烟羽扩散方程,以参数化的手段处理不同地形环境得到的。但对地表下垫面复杂环境无法良好模拟,没有考虑干湿沉降过程,故而模型有局限性。统计模型,如蒙特卡洛模型。根据微小颗粒扩散随机游走过程,跟踪污染物粒子轨迹得到污染物气团总体运动特征,来模拟污染物时空分布演化过程。该模型能反应扩散的物理本质,不需要额外假设。但需要预知环境风场,温度场。第一代大气质量预测模型主要为高斯模型。二十世纪八十年代后,第二代污染物扩散模型研究达到高潮,有许多模型被提出,可处理大气化学,干湿沉降过程。如AMS系统,HPDM系统,ADMS系统等。这些系统能处理很大空间尺度的污染物扩散,但时空分辨率很低。九十年代后,第三代模型逐渐发展起来,如Model-3模型,该模型基于高斯模型,并增加了污染物种类。包含排放模式系统SMOKE,中尺度气象模式MM5与通用多尺度空气质量模式系统CMAQ。但Models-3也只能进行中尺度以上范围大气质量预测。目前针对城市微环境的大气质量评估尚缺乏具体数值模式。通过对该领域进行专利检索,发现尚未出现相关专利。在东南大学杨杨俊宴、方永华申请、2016年4月20日公开、公开号为CN105513133A、专利技术名称为“一种城市风环境数字地图制作及显示方法”的中国专利技术专利申请中,专利申请人提出了一种城市风环境数字地图制作及显示方法,通过三维绘图模块进行城市三维空间模型建构;将建成的城市三维空间数字模型输入风环境CFD计算模块;采集地面风环境实时数据输入CFD计算模块件,进行可视的城市风环境全域模拟,利用带GPS定位功能的风环境实测设备现场测试,形成实施监测数据;根据风环境实施监测数据对风环境的整体模拟数据进行实测校核修正,形成某一时刻的城市风环境三维数据库;将建成的风环境三维数据库输入三维可视化模块;利用三维可视化模块将风环境数据库转入进行可视化处理。该专利技术只针对风环境进行城市微尺度的模拟监测,而没有提出一个针对空气质量及各种污染物组分分布分析的统一框架模式。而其他非专利文献如非专利文献1则提到了利用CFD进行城市环境数值模拟。非专利文献1於海军,罗坤.基于WRF-CMAQ-Fluent的城市环境数值模拟[J].能源工程,2016,(3):41-45.非专利文献1通过建立建筑模型,设定污染源,区域边界条件,利用CFD仿真研究城市风环境,污染物环境。但该数值模拟没有考虑降水对污染物的沉降作用,同时边界条件由人为指定,没有考虑现实城市气象数据到边界条件的转化过程,同时只是孤立仿真模拟,而不能根据实测结果实时更新计算结果。现有文献及专利主要集中于对城市三维风环境模拟,其边界条件多为人为指定,而不能反映实际风环境情况;或者利用环境监测点数据进行简单的线性插值得到对环境信息的粗略估计,没有依据大气流体动力学方程对环境污染物进行全局多尺度估计的,同时缺乏实时性。
技术实现思路
本专利技术技术解决问题:克服现有技术的不足,提供一种基于CFD及多数据源的城市实时全局环境估计方法,为对城市全局环境质量进行更好的估计,给出了城市尺度环境质量估计方案,精确性,全面性,准确性,实时性均比已有方案有很大提升。本专利技术技术解决方案:一种基于CFD及多数据源的城市实时全局环境估计方法,结合城市环境监测站点历史数据、全球中尺度气象预测结果、城市重点污染源数据、城市地理三维模型及机动车尾气检测系统路面实时监测数据,利用CFD作为计算引擎,根据气象信息自适应切换环境质量模式,采用多尺度网格离散化城市模型,从而建立了一个针对城市全局空气环境质量实时估计模式。本专利技术提出了一种结合全球中尺度气象数据、当前及历史环境监测数据、实时机动车尾气检测装备所测得数据和城市地理环境三维模型,运用计算流体力学工具,对城市全局环境估计建模的方法,其中包括以下内容。一种基于CFD及多数据源的城市实时全局大气环境估计方法,包括如下步骤:第一步,提取城市三维模型数据,使用模型片段数简化方法进行所述三维模型融合,并将地理信息映射到所述三维模型,生成具有地理信息的简化城市三维模型;第二步,选定城市的待求解区域,在待求解区域中,对第一步所得简化城市三维模型进行六面体网格划分,融入城市重点污染源GIS信息及城市主要街道GIS信息,然后使用多尺度网格划分方法对重点污染源区域、主要街道进行细网格划分,生成多尺度网格化城市三维模型;第三步,使用Realizablek-ε湍流模型封闭城市大气流场方程,加入太阳辐射方程,得到城市大气流场控制方程;第四步,将城市重点污染源的排放数据、机动车尾气排放的实时数据通过匹配地理位置坐标点方法,映射到第二步所得城市三维模型重点污染源位置及主要街道位置所在处,生成城市重点污染源排放时空分布Q1j(ξ1,ξ2,ξ3,t),其中ξ1,ξ2,ξ3为坐标变量,t为时间变量;及主要街道尾气污染物源浓度分布Q2j(ξ1,ξ2,t),融合城市环境监测站点污染物浓度数据,采用双线性插值生成全局污染物浓度初步估计分布Yenv,j,使用污染物输送方程综合上述所述三种数据源,即Q1j(ξ1,ξ2,ξ3,t)、Q2j(ξ1,ξ2,t)和Yenv,j,得到实时污染物输送模型;第五步,将多数据源全国尺度风场、污染物分布数据及ECMWF气象数据,作为城市模型求解区域时变边界参数,利用大气边界层理论得到入流面、出流面、上边界及下垫面边界条件;第六步,利用计算流体力学CFD求解器在第二步所得城市三维网格模型上对第三步所得流场控制方程及第四步污染物输送模型离散化,按第五步的时变边界条件,进行城市全局流场求解,得到无气象因素实时环境质量分布;第七步,结合城市气象数据,针对不同降水气象,包括降雪和降雨,对第六步CFD湍流模型计算所得无气象因素实时环境质量分布的计算结果进行对应沉降作用处理,得到城市实时全局环境质量分布;第八步,在第七步得到当前时刻城市实时全局环境质量分布当前时刻环境质量分布计算结果基础上,本文档来自技高网
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一种基于CFD及多数据源的城市实时全局环境估计方法

【技术保护点】
一种基于CFD及多数据源的城市实时全局大气环境估计方法,其特征在于包括如下步骤:第一步,提取城市三维模型数据,使用模型片段数简化方法进行所述三维模型融合,并将地理信息映射到所述三维模型,生成具有地理信息的简化城市三维模型;第二步,选定城市的待求解区域,在待求解区域中,对第一步所得简化城市三维模型进行六面体网格划分,融入城市重点污染源GIS信息及城市主要街道GIS信息,然后使用多尺度网格划分方法对重点污染源区域、主要街道进行细网格划分,生成多尺度网格化城市三维模型;第三步,使用Realizable k‑ε湍流模型封闭城市大气流场方程,加入太阳辐射方程,得到城市大气流场控制方程;第四步,将城市重点污染源的排放数据、机动车尾气排放的实时数据通过匹配地理位置坐标点方法,映射到第二步所得城市三维模型重点污染源位置及主要街道位置所在处,生成城市重点污染源排放时空分布Q1j(ξ1,ξ2,ξ3,t),其中ξ1,ξ2,ξ3为坐标变量,t为时间变量;及主要街道尾气污染物源浓度分布Q2j(ξ1,ξ2,t),融合城市环境监测站点污染物浓度数据,采用双线性插值生成全局污染物浓度初步估计分布Yenv,j,使用污染物输送方程综合上述所述三种数据源,即Q1j(ξ1,ξ2,ξ3,t)、Q2j(ξ1,ξ2,t)和Yenv,j,得到实时污染物输送模型;第五步,将多数据源全国尺度风场、污染物分布数据及ECMWF气象数据,作为城市模型求解区域时变边界参数,利用大气边界层理论得到入流面、出流面、上边界及下垫面边界条件;第六步,利用计算流体力学CFD求解器在第二步所得城市三维网格模型上对第三步所得流场控制方程及第四步污染物输送模型离散化,按第五步的时变边界条件,进行城市全局流场求解,得到无气象因素实时环境质量分布;第七步,结合城市气象数据,针对不同降水气象,包括降雪和降雨,对第六步CFD湍流模型计算所得无气象因素实时环境质量分布的计算结果进行对应沉降作用处理,得到城市实时全局环境质量分布;第八步,在第七步得到当前时刻城市实时全局环境质量分布当前时刻环境质量分布计算结果基础上,载入下一时刻气象数据,重点污染源排放数据,机动车尾气排放数据,进行实时循环计算,生成城市实时全局环境质量分布动态估计。...

【技术特征摘要】
1.一种基于CFD及多数据源的城市实时全局大气环境估计方法,其特征在于包括如下步骤:第一步,提取城市三维模型数据,使用模型片段数简化方法进行所述三维模型融合,并将地理信息映射到所述三维模型,生成具有地理信息的简化城市三维模型;第二步,选定城市的待求解区域,在待求解区域中,对第一步所得简化城市三维模型进行六面体网格划分,融入城市重点污染源GIS信息及城市主要街道GIS信息,然后使用多尺度网格划分方法对重点污染源区域、主要街道进行细网格划分,生成多尺度网格化城市三维模型;第三步,使用Realizablek-ε湍流模型封闭城市大气流场方程,加入太阳辐射方程,得到城市大气流场控制方程;第四步,将城市重点污染源的排放数据、机动车尾气排放的实时数据通过匹配地理位置坐标点方法,映射到第二步所得城市三维模型重点污染源位置及主要街道位置所在处,生成城市重点污染源排放时空分布Q1j(ξ1,ξ2,ξ3,t),其中ξ1,ξ2,ξ3为坐标变量,t为时间变量;及主要街道尾气污染物源浓度分布Q2j(ξ1,ξ2,t),融合城市环境监测站点污染物浓度数据,采用双线性插值生成全局污染物浓度初步估计分布Yenv,j,使用污染物输送方程综合上述所述三种数据源,即Q1j(ξ1,ξ2,ξ3,t)、Q2j(ξ1,ξ2,t)和Yenv,j,得到实时污染物输送模型;第五步,将多数据源全国尺度风场、污染物分布数据及ECMWF气象数据,作为城市模型求解区域时变边界参数,利用大气边界层理论得到入流面、出流面、上边界及下垫面边界条件;第六步,利用计算流体力学CFD求解器在第二步所得城市三维网格模型上对第三步所得流场控制方程及第四步污染物输送模型离散化,按第五步的时变边界条件,进行城市全局流场求解,得到无气象因素实时环境质量分布;第七步,结合城市气象数据,针对不同降水气象,包括降雪和降雨,对第六步CFD湍流模型计算所得无气象因素实时环境质量分布的计算结果进行对应沉降作用处理,得到城市实时全局环境质量分布;第八步,在第七步得到当前时刻城市实时全局环境质量分布当前时刻环境质量分布计算结果基础上,载入下一时刻气象数据,重点污染源排放数据,机动车尾气排放数据,进行实时循环计算,生成城市实时全局环境质量分布动态估计。2.根据权利要求1所述的基于CFD及多数据源的城市实时全局大气环境估计方法,其特征在于:所述第一步,提取城市三维模型数据,使用模型片段数简化方法进行所述三维模型融合,并将地理信息映射到所述三维模型,生成具有地理信息的简化城市三维模型的方法为:(1)使用3Dripper分析谷歌地球运行时DirectX数据流,导出带有地理信息的三维城市建筑模型;(2)使用STL模型简化技术合并步骤(1)所得三维城市建筑模型三角面,得到简化城市建筑模型;(3)匹配步骤(2)所得三维城市建筑模型与地理信息特征点,将地理信息映射到三维城市建筑模型,生成具有地理信息的简化城市三维模型。3.根据权利要求1所述的基于CFD及多数据源的城市实时全局大气环境估计方法,其特征在于:所述第三步中,使用Realizablek-ε湍流模型封闭城市大气流场方程,Do模型描述太阳辐射,得到城市大气流场控制方程的方法为:(1)采用Realizablek-ε湍流模型,即RKE模型对稳态不可压缩连续性方程进行封闭,设定Realizablek-ε模型参数:方程常数L1,湍动能及耗散率的湍流普朗特数σk,σε,得到湍流控制方程;(2)使用气象数据中太阳辐照强度数值,确定当前入射辐射强度代入辐射传热方程,计算辐射对流场及温度影响,联合步骤(1)中湍流控制方程得到城市大气流场控制方程组。4.根据权利要求1所述的基于CFD及多数据源的城市实时全局大气环境估计方法,其特征在于:所述第四步中,使用...

【专利技术属性】
技术研发人员:康宇王雪峰李泽瑞陈绍冯昌吉
申请(专利权)人:中国科学技术大学
类型:发明
国别省市:安徽;34

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