空气质量预报方法技术

本发明专利技术提供一种空气质量预报方法,包括以下步骤:步骤一：采集待预报地区的历史环境数据，分别得到两个或两个以上历史空气质量预测数据；步骤二：将所述两个或两个以上历史空气质量预测数据以实际观测数据为参考数据进行修正，计算出各所述空气质量预报模型在最终集合计算结果中所占权重值；步骤三：采集所述待预测地区的当前环境数据，分别得到两个或两个以上初始预测数据；步骤四：根据所述权重值对所述初始预测数据进行修正，得到最终预报数据。本发明专利技术所涉及的空气预报方法简单实用，可针对较小范围的区域进行预报，预报精度高，且计算过程简单，方便采样。

Air quality prediction method

The invention provides an air quality prediction method comprises the following steps: collecting historical environmental data to forecast area, forecast the data of two or more than two historical air quality respectively; step two: the two or more than two historical air quality forecast data with actual observation data for reference the revised data, calculate the weight calculation in the final set of results for each of the air quality forecast model in value; step three: collect the environmental data to predict the current area, two or more than two initial data respectively; step four: according to the weight value of the initial forecast data modified to get the final forecast data. The air prediction method involved in the invention is simple and practical, and can be used for forecasting in a small area. The prediction accuracy is high, and the calculation process is simple and convenient for sampling.

【技术实现步骤摘要】
空气质量预报方法
本专利技术涉及数值分析
，适用于大气环境分析领域,特别涉及一种空气质量预报方法。
技术介绍
随着工业化进程的发展，空气污染成为越来越严重的一个问题。城市区域是空气污染最常发生的地区，分布于珠江三角洲、四川盆地、长江三角洲、京津冀、东北平原地区的都市化城市和重工业城市空气污染的状况比其他地区更为严重。目前城市空气质量问题已受到普遍关注，其形成机理、影响、控制途径及预报预测系统的建立与发展已成为亟需解决的问题。目前，城市空气质量多通过统计学预报法和数值预报法进行预报。统计学预报法是分析空气污染出现时的大尺度天气系统活动规律，分析中低空大气温度、相对湿度和风速等气象要素和污染物的统计学关系。该方法简单方便，但由于气象条件、气溶胶浓度、谱分布、化学成分的关系非常复杂，建立准确度较高的统计预报方程难度较大，且这种方法需要同期城市污染物和气象监测资料，预报成本较高。数值预报法则是通过空气质量数值预报模式计算污染物浓度分布和变化规律。该方法虽具有完善的理论基础，但预报过程难度大且计算量。以美国环保局(EPA)为代表,从1970年至今已开发了三代空气质量模型。第三代空气质量模式,通称为Models-3,该类模式拟将所有的大气问题均考虑进模式之中,可以有效地进行较为全面的空气质量控制策略的评估。目前类似的比较常用的空气质量模式还有：EURAD模式、ADOM模式、RADM模式、UAM模式、STEM模式等，这些模式各有特色,各有其优缺点。前三种主要用于酸雨问题的研究，而后几种用于大气光化学和气溶胶二次污染的模拟。虽然各模式的动力框架结构不一,但所采取的化学反应机理主要是CBM-IV、RADMII、以及SAPRC等。国内空气质量预报根据其应用于环境决策和环境研究的目标、污染物的排放特征和污染物在大气中的相互作用、形成和转化的特点，对模型的参数和功能作修订和改进,也发展形成了具有适应区域特点的各种尺度多模型体系。第一代模型主要是高斯烟流模型,国内第二代模式有城市尺度的空气质量预报模式(如中国科学院大气物理研究所HRDM)及区域尺度污染物欧拉输送模式(如中国科学院大气物理研究所RAQM、南京大学区域酸沉降模式RegADM等)。目前国内模式发展也进入第三代，以一个大气的概念，建构了从全球尺度、区域尺度及套网格的大气环境模式系列，有南京大学的区域大气环境模式系统(RegAEMS)、中国科学院大气物理研究所的嵌套网格空气质量预报系统(NAQPMS[10])、中国科学院大气物理研究所全球环境大气输送模式等。上述空气质量预报模型依赖各种排放源清单能够从全球或区域尺度进行大范围的空气质量模拟预报。每个模型根据不同的大气物理化学机理从不同角度反应了大气成分的变化，但是没有一个模型能全面包括所有的大气物化反应机理。在现有技术中，虽然采用了多模式集合预报的方法，但该方法只可针对较大范围尺度的区域(如全球)或是中等范围尺度的区域(如亚洲、中国东北地区等)进行预报，预报精度较低，并且预报过程中计算量大，耗时多。
技术实现思路
为了解决上述问题，本专利技术的目的在于提供一种空气质量预报方法,对空气中一种或多种气体或颗粒物的含量进行预报，包括以下步骤、:步骤一：采集待预报地区的历史环境数据，并将历史环境数据依次输入两个或两个以上空气质量预报模型中，分别得到两个或两个以上历史空气质量预测数据；步骤二：将两个或两个以上历史空气质量预测数据以实际观测数据为参考数据进行修正，计算出各空气质量预报模型在最终集合计算结果中所占权重值；步骤三：采集待预测地区的当前环境数据，并将当前环境数据依次输入两个或两个以上空气质量预报模型中，分别得到两个或两个以上初始预测数据；步骤四：根据权重值对初始预测数据进行修正，得到最终预报数据。本专利技术所涉及的空气预报方法简单实用，可针对较小范围的区域(如城市、区县等)进行预报，预报精度高，且计算过程简单，方便采样。进一步地，历史环境数据包括第一历史排放数据、历史第一地形数据以及历史气象数据。优选地,当前环境数据包括第一当前排放数据、当前第一地形数据以及当前气象数据。进一步地,在步骤一中，增加采集历史第二地形数据，并将历史气象数据与历史第二地形数据分别与两个或两个以上空气质量预报模型得到的基于历史第一地形数据的历史空气质量预测数据进行计算，分别得到两个或两个以上基于历史第二地形数据的初始预测数据。优选地,步骤三中，增加采集当前第二地形数据，并将当前气象数据与当前第二地形数据分别与两个或两个以上空气质量预报模型得到的基于当前第一地形数据的当前空气质量预测数据进行计算，分别得到两个或两个以上基于当前第二地形数据的初始预测数据。进一步地，在步骤一中，将历史第二地形数据，历史气象数据以及第二历史排放数据一起依次输入到两个或两个以上空气质量预报模型中，以嵌套计算的方式进行运算，分别得到两个或两个以上历史空气质量预测数据。优选地，在步骤一中，以历史第二地形数据、历史人口分布数据和/或历史工厂分布数据对历史空气质量预测数据进行重采样运算，得到基于历史第一地形数据的历史空气质量预测数据。进一步地，在步骤三中，将当前第二地形数据、当前气象数据以及第二当前排放数据一起依次输入两个或两个以上空气质量预报模型中，以嵌套计算的方式进行运算，分别得到两个或两个以上基于当前第二地形数据的初始预测数据。优选地，在步骤三中，以当前第二地形数据、人口分布数据和/或工厂分布数据对历史空气质量预测数据进行重采样运算，得到基于当前第二地形数据的初始预测数据。进一步地，空气质量预报模型为三个。优选地，空气质量预报方法主要对空气中PM2.5、PM10、二氧化硫、二氧化氮、一氧化碳、臭氧中一种或多种的含量进行预报。如上，本专利技术所涉及的空气质量预报方法预报过程简单，采样方便，且预报精确度高，还可改善因排放源数据缺乏造成的城市尺度空气质量预报精度较差的问题。附图说明图1为本专利技术空气质量预报方法的流程图。图2为空气预报分析区域示例图；图3(a)为PM10含量预报结果示例图；图3(b)为二氧化硫含量预报结果示例图；图3(c)为二氧化氮含量预报结果示例图；图3(d)为臭氧含量预报结果示例图；图3(e)为一氧化碳含量预报结果示例图；图3(f)为PM2.5含量预报结果示例图。具体实施方式具体来说，本专利技术所涉及的空气质量预报方法是一种基于数据同化方法和待预测地区环境数据的多模式空气质量预报方法。以下由特定的具体实施例说明本专利技术的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭示的内容轻易地了解本专利技术的其他优点及功效。虽然本专利技术的描述将结合较佳实施例一起介绍，但这并不代表此专利技术的特征仅限于该实施方式。恰恰相反，结合实施方式作专利技术介绍的目的是为了覆盖基于本专利技术的权利要求而有可能延伸出的其它选择或改造。为了提供对本专利技术的深度了解，以下描述中将包含许多具体的细节。本专利技术也可以不使用这些细节实施。此外，为了避免混乱或模糊本专利技术的重点，有些具体细节将在描述中被省略。另外，在以下的说明中所使用的“上”、“下”、“左”、“右”、“顶”、“底”，不应理解为对本专利技术的限制。如图1所示，本专利技术提供一种空气质量预报方法,对空气中一种或多种污染物含量进行预报，在本专利技术的空气质量预报方法主要对空气本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种空气质量预报方法,对空气中一种或多种气体或颗粒物的含量进行预报，其特征在于,包括以下步骤:步骤一：采集待预报地区的历史环境数据，并将所述历史环境数据依次输入两个或两个以上空气质量预报模型中，分别得到两个或两个以上历史空气质量预测数据；步骤二：将所述两个或两个以上历史空气质量预测数据以实际观测数据为参考数据进行修正，计算出各所述空气质量预报模型在最终集合计算结果中所占权重值；步骤三：采集所述待预测地区的当前环境数据，并将所述当前环境数据依次输入两个或两个以上空气质量预报模型中，分别得到两个或两个以上初始预测数据；步骤四：根据所述权重值对所述初始预测数据进行修正，得到最终预报数据。

【技术特征摘要】
1.一种空气质量预报方法,对空气中一种或多种气体或颗粒物的含量进行预报，其特征在于,包括以下步骤:步骤一：采集待预报地区的历史环境数据，并将所述历史环境数据依次输入两个或两个以上空气质量预报模型中，分别得到两个或两个以上历史空气质量预测数据；步骤二：将所述两个或两个以上历史空气质量预测数据以实际观测数据为参考数据进行修正，计算出各所述空气质量预报模型在最终集合计算结果中所占权重值；步骤三：采集所述待预测地区的当前环境数据，并将所述当前环境数据依次输入两个或两个以上空气质量预报模型中，分别得到两个或两个以上初始预测数据；步骤四：根据所述权重值对所述初始预测数据进行修正，得到最终预报数据。2.如权利要求1所述的空气质量预报方法，其特征在于，所述历史环境数据包括第一历史排放数据、历史第一地形数据以及历史气象数据。3.如权利要求1所述的空气质量预报方法，其特征在于，所述当前环境数据包括第一当前排放数据、当前第一地形数据以及当前气象数据。4.如权利要求2所述的空气质量预报方法，其特征在于，在所述步骤一中，增加采集历史第二地形数据，并将所述历史气象数据与所述历史第二地形数据分别与两个或两个以上空气质量预报模型得到的基于所述历史第一地形数据的所述历史空气质量预测数据进行计算，分别得到两个或两个以上基于所述第二历史地形数据的历史空气质量预测数据。5.如权利要求3所述的空气质量预报方法，其特征在于，所述步骤三中，增加采集当前第二地形数据，并将所述当前气象数据与所述当前第二地形数据分别与两个或两个以上空气...

【专利技术属性】
技术研发人员：张岱，张学，
申请(专利权)人：株式会社日立制作所，
类型：发明
国别省市：日本,JP