一种大气污染多情景控制效果快速预测评估方法技术

本发明专利技术提供一种大气污染多情景控制效果快速预测评估方法，包括：确定大气污染控制效果评估的时空范围；配置模式参数；对污染物排放源清单数据进行时空分配；运行空气质量数值模式，获得各污染物排放源所排放的排放前体物的量与格网点污染物逐时基准模拟浓度之间的函数关系；计算污染物排放源所排放的排放前体物在点源控制措施和面源控制措施下的总排放削减率；计算采取点源控制措施和面源控制措施后的大气污染物浓度，评估所采取的点源控制措施和面源控制措施的效果。本发明专利技术方法能够在合理的计算资源开销条件下，对多套污染控制措施的空气质量改善效果进行快速定量评估，实现多种污染控制措施的对比优选，提升空气质量控制成效。

【技术实现步骤摘要】
一种大气污染多情景控制效果快速预测评估方法
本专利技术属于环境保护
，具体涉及一种大气污染多情景控制效果快速预测评估方法。
技术介绍
随着我国经济的持续发展，各类污染物的排放量总体较高，以PM2.5为主要污染物的大气污染已经成为目前重大的环境问题之一。为了应对这一问题，全国各大城市相继制定了相关的污染控制措施和重污染应急预案。为了逐步提升措施及预案的有效性，对其实施效果进行定量评估和优选是十分重要的一个环节。目前，常用的大气污染控制措施评估方法包括：空气质量数值模式情景模拟方法和响应曲面模型(RSM)方法。其中，对于空气质量数值模式情景模拟方法，当需要评估多套不同的控制措施时，对于每一种控制措施均需要重新生成排放源清单并运行空气质量模式，操作流程复杂并且计算效率较低，无法对多种大气污染控制措施进行快速评估，因此无法实现多种控制措施的实时优选。对于响应曲面模型方法，该方法利用对模式输入排放源排放量进行扰动后运行多组空气质量情景模拟，进而构建出某一污染物浓度与各排放源排放量之间的函数关系，最终基于这一函数关系评估大气污染的控制本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种大气污染多情景控制效果快速预测评估方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1，确定大气污染控制效果评估的时空范围；其中，所述时空范围包括评估地理区域以及评估时间范围[t

【技术特征摘要】
1.一种大气污染多情景控制效果快速预测评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，确定大气污染控制效果评估的时空范围；其中，所述时空范围包括评估地理区域以及评估时间范围[t1,t2]；其中，t1为评估时间范围的起始时间；t2为评估时间范围的终止时间；
配置模式参数；将模式参数输入并运行中尺度气象模式，所述中尺度气象模式对评估地理区域在评估时间范围[t1,t2]内的气象数据进行模拟，输出评估地理区域中每个格网点在评估时间范围[t1,t2]内的逐时气象模拟数据；
步骤2，读取预存储的污染物排放源清单数据；其中，所述污染物排放源清单数据包括若干条污染物排放源数据，每条污染物排放源数据表示为Ea,d,k，其中，k代表第k种污染物Wk；a代表污染物排放源地理位置；d代表污染物排放源所对应的行业类别；Ea,d,k含义为：在a地理位置，属于d行业类别的污染物排放源，排放第k种污染物Wk的年总排放量；
步骤3，对所述污染物排放源清单数据进行时空分配，得到评估地理区域中每个格网点在评估时间范围[t1,t2]内的逐时污染物排放数据Pk,d(i,j)；具体含义为：第d种行业的第k种污染物Wk在第(i,j)个格网点的逐时污染物排放量；
将所述评估地理区域中每个格网点在评估时间范围[t1,t2]内的逐时气象模拟数据，和所述评估地理区域中每个格网点在评估时间范围[t1,t2]内的逐时污染物排放量Pk,d(i,j)，共同输入并运行耦合有在线污染来源解析模块的空气质量数值模式，所述空气质量数值模式输出在不采取任何控制措施下每种污染物的逐时基准模拟浓度C0,k(i,j)，具体含义为：第k种污染物Wk在第(i,j)个格网点的逐时基准模拟浓度；下标0代表基准；
步骤4，确定第k种污染物Wk的排放前体物Mk；所述排放前体物Mk为至少一种；
运行空气质量数值模式，获得各污染物排放源Ea,d所排放的排放前体物Mk的量与第(i,j)个格网点的第k种污染物Wk的逐时基准模拟浓度C0,k(i,j)之间的函数关系，即排放-浓度响应关系，也就是获得每种污染物排放源Ea,d所排放的排放前体物Mk对第(i,j)个格网点的第k种污染物...

【专利技术属性】
技术研发人员：王文丁，陈焕盛，晏平仲，杨文夷，王自发，
申请(专利权)人：中国科学院大气物理研究所，
类型：发明
国别省市：北京;11