一种基于量化指标的PM制造技术

本发明专利技术提供了一种基于量化指标的PM

【技术实现步骤摘要】
一种基于量化指标的PM2.5反演方法
本专利技术涉及环境监测
，具体涉及一种基于量化指标的PM2.5反演方法。
技术介绍
地面PM2.5浓度是空气污染监测的重要内容，针对PM2.5观测，通常有两次种技术手段，第一为地面站点观测，该技术手段可以提供较为准确的PM2.5观测值，但运行成本较高，空间覆盖有限；第二为基于卫星观测的反演技术，由于卫星观测通常具有较大的空间范围和重复连续观测的特点，因此利用卫星观测可提供长时间序列且空间覆盖很高的PM2.5反演值。针对第二种反演技术手段，通常使用卫星反演的一个气溶胶参数，即气溶胶光学厚度，该参数表征的是整个大气柱的消光能力。气溶胶光学厚度与近地面PM2.5浓度一般呈现正相关关系，但是气溶胶光学厚度表征整个大气柱的气溶胶含量，而我们关注的PM2.5浓度为近地面浓度，因此，气溶胶光学厚度与近地面PM2.5浓度并没有严格物理意义上的对应关系，尽管有研究者利用卫星资料对气溶胶光学厚度进行订正，利用的卫星数据一般来自气溶胶激光雷达，但是该数据的空间覆盖非常有限，而且观测间隔比较久。鉴于此，综合利用气象、排放和卫星数据，开发具有明确物理意义上的PM2.5反演指标就具有重要的意义，在开发该指标时，具有两个技术难点：(1)地面PM2.5浓度同时受排放和大气自净能力的影响，如何构建一个新的指标进而定量表征这种影响(大气自净能力为在当前气象条件下，对污染物的消除能力)。(2)在使用排放和大气自净能力数据时，其数据空间分辨率一般较为粗糙(比如空间尺度为50公里)，但是PM2.5污染的空间尺度一般较为精细，尤其是在污染严重的时候，其空间尺度可能为5公里，因此，构建的新指标，尽管能定量表征排放和大气自净能力对PM2.5的影响，但是空间代表性不足，可能并不能把握PM2.5的空间变化，如何对新指标进行优化和调整，进而提升其空间代表性是本专利技术的另外一种技术难点。
技术实现思路
为了解决上述问题，本专利技术提供一种基于量化指标的PM2.5反演方法，将气象数据、卫星数据以及PM2.5排放数据结合获得综合量化指标，通过量化指标构建PM2.5反演模型，使用所述反演模型对反演PM2.5的浓度，与现有技术相比大大降低了运行成本、提高了空间覆盖率及反演精度。为了实现以上目的，本专利技术采取的一种技术方案是：一种基于量化指标的PM2.5反演方法，包括如下步骤：S10数据采集及预处理，采集空气污染地面站点PM2.5观测数据、气象数据、卫星数据以及PM2.5排放数据，根据气象数据获取每小时的排放数据，根据所述卫星数据提取气溶胶光学厚度，根据气象数据计算获取大气自净能力；S20多源数据融合，以所述PM2.5观测数据为基准，依据观测的经纬度和观测时间，将所述排放数据、所述气溶胶光学厚度以及所述大气自净能力匹配至地面PM2.5观测数据；S30构建PM2.5的量化指标K，其中，Em为0.25°×0.25°空间范围内的PM2.5污染排放数据，ASPC为0.25°×0.25°空间范围内的大气自净能力；AOD表示气溶胶光学厚度值，AODi是PM2.5观测站点在0.05°×0.05°空间范围内对应的气溶胶光学厚度值，的是0.25°×0.25°空间范围内所有AOD的平均值，i为正整数；S40构建PM2.5反演模型，其中，a、b为模型系数；以及S50通过所述PM2.5反演模型获取最终的PM2.5的浓度。进一步地，所述PM2.5观测数据为PM2.5逐小时观测数据以及观测站点所在经纬度。进一步地，所述气象数据的时间分辨率为1小时，所述气象数据的空间分辨率为0.25°×0.25°。进一步地，所述气象数据包括低云量、总云量以及总降水量。本专利技术的上述技术方案相比现有技术具有以下优点：本专利技术的一种基于量化指标的PM2.5反演方法，将气象数据、卫星数据以及PM2.5排放数据结合获得综合量化指标，通过量化指标构建PM2.5反演模型，使用所述反演模型对反演PM2.5的浓度，与现有技术相比大大降低了运行成本、提高了空间覆盖率及反演精度。附图说明下面结合附图，通过对本专利技术的具体实施方式详细描述，将使本专利技术的技术方案及其有益效果显而易见。图1所示为本专利技术一实施例的基于量化指标的PM2.5反演方法流程图；图2所示为本专利技术一实施例的基于量化指标的PM2.5反演方法结构框图；图3所示为本专利技术一实施例的25km*25km的格点对应新指标的空间范围；图4所示为本专利技术一实施例的5km*5km的格点对应卫星气溶胶产品空间范围；图5所示为本专利技术一实施例的基于AOD预测模型精度评价；图6所示为本专利技术一实施例的基于量化指标预测模型精度评价。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术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专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本实施例提供了一种基于量化指标的PM2.5反演方法，如图1～2所示，包括如下步骤：S10数据采集及预处理，采集空气污染地面站点PM2.5观测数据、气象数据、卫星数据以及PM2.5排放数据，根据气象数据获取每小时的排放数据，根据所述卫星数据提取气溶胶光学厚度，根据气象数据计算获取大气自净能力。S20多源数据融合，以所述PM2.5观测数据为基准，依据观测的经纬度和观测时间，将所述排放数据、所述气溶胶光学厚度以及所述大气自净能力匹配至地面PM2.5观测数据。S30构建PM2.5的量化指标K，其中，Em为0.25°×0.25°空间范围内的PM2.5污染排放数据，ASPC为0.25°×0.25°空间范围内的大气自净能力；AOD表示气溶胶光学厚度值，AODi是PM2.5观测站点在0.05°×0.05°空间范围内对应的气溶胶光学厚度值，的是0.25°×0.25°空间范围内所有AOD的平均值，i为正整数。S40构建PM2.5反演模型，其中，a、b为模型系数。以及S50通过所述PM2.5反演模型获取最终的PM2.5的浓度。所述S10中，所述空气污染地面站点PM2.5观测数据为逐小时观测，同时还需地面观测站点所在城市及经纬度信息。所述气象数据选择欧洲数值预报中心的再分析资料，选取的气象数据为低云量、总云量、总降水量和10米风速，数据时间分辨率为1小时，数据空间分辨率为0.25°×0.25°。所述卫星数据采用日本葵花静止卫星数据，数据空间分辨率为5公里，时间分辨率为1小时，使用的卫星数据主要是气溶胶光学厚度。所述PM2.5排放数据采用清华大学MEIC排放清单数据，空间分辨率为0.25°×0.25°，时间分辨率为月，主要使用PM2.5源排放数据。大气通风稀释及湿清除过程对大气污染物的清除能力，大气自净能力值越大，表示对空气污染物的清除程度越大。具体计算过程采用《大气自净能力等级》国家标准中规定的方法，计算所用到的参数包括低云量、总云量、总降本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于量化指标的PM

【技术特征摘要】
1.一种基于量化指标的PM2.5反演方法，其特征在于，包括如下步骤：
S10数据采集及预处理，采集空气污染地面站点PM2.5观测数据、气象数据、卫星数据以及PM2.5排放数据，根据气象数据获取每小时的排放数据，根据所述卫星数据提取气溶胶光学厚度，根据气象数据计算获取大气自净能力；
S20多源数据融合，以所述PM2.5观测数据为基准，依据观测的经纬度和观测时间，将所述排放数据、所述气溶胶光学厚度以及所述大气自净能力匹配至地面PM2.5观测数据；
S30构建PM2.5的量化指标K，其中，Em为0.25°×0.25°空间范围内的PM2.5污染排放数据，ASPC为0.25°×0.25°空间范围内的大气自净能力；AOD表示气溶胶光学厚度值，AODi是PM2.5观测站点在0.05°×0.05°空间...

【专利技术属性】
技术研发人员：白鹤鸣，王康，王理，张远鹏，
申请(专利权)人：南通大学，南通先进通信技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32