城市生态环境气土水耦合模拟预报方法技术

本发明专利技术提供了一种城市生态环境气土水耦合模拟预报方法，基于改进的城市大气污染物扩散模型、城市河网水环境模型以及土壤属性估算模型构建城市生态环境气

【技术实现步骤摘要】
城市生态环境气土水耦合模拟预报方法


[0001]本专利技术属于环境监测
，具体涉及城市生态环境气土水耦合模拟预报方法。

技术介绍

[0002]近年来，伴随着人类活动的不断加剧，各种环境污染问题日益突出。城市大气污染、水体污染、土壤污染等问题相互影响、相互作用，城市生态环境问题存在很多不确定性和复杂性，越来越受到政府、社会公众及科研工作者的关注和重视。
[0003]地球表面的环境复杂多变，污染要素产生、传播、转换的过程通常不会在绝对的单介质体中完成。污染物在大气、土壤、水体等多介质环境的分布是通过跨介质迁移来实现的，多介质环境的界面不仅是污染物跨介质迁移的通道，也是污染物和微小生物的高富集区。跨介质迁移涉及到介质与介质间的界面效应，污染物具有在界面附近转化、在单介质环境内部转化并存的特性。如大气中会含有一定量的PM2.5、PM10等固体悬浮物及CO、NO2、SO2等污染要素，在大气中扩散传播的同时伴随着降雨、大风降落或附着于水体、植被、地表等地物单元上，也会随着下渗、径流的作用，渗入土壤或进入水体进行扩散。为简化化学物质在环境介质中的迁移和分配，一些学者在质量守恒定律的基础上，构建环境数学模型模拟污染物在生态环境当中的行为，包括大气污染物扩散模型、土壤属性预测模型、水环境数学模型等，但对气、土、水全过程耦合交互模拟方法的研究相对较少，基于信息耦合的气土水预报模拟方法尚不多见。

技术实现思路

[0004]针对城市典型污染物受大气运动、降雨、径流、下渗等过程影响，在大气、土壤、水体多种介质中相互迁移过程复杂、预警预报难的问题，本专利技术在充分梳理大气污染物扩散模型、土壤属性预测模型、水环境数学模型的基础上，基于信息耦合的思路，设计并研发城市生态环境气土水耦合预报模拟系统软件，提供城市生态环境气土水耦合模拟预报方法，以信息化手段实现城市生态环境典型指标要素的全过程、自动化预报模拟，进一步提升预报模拟的时空精度和准确性。
[0005]为达到上述目的，本专利技术的技术方案如下：
[0006]城市生态环境气土水耦合模拟预报方法，包括如下步骤：
[0007]步骤一：通过多种手法获取多源数据，并利用数据预处理和数据融合技术对多源数据进行预处理和数据融合，所述多源数据至少包括：遥感数据、环境数据、行政边界数据、土壤属性数据、水利水文数据、气象数据；
[0008]步骤二：利用步骤一处理后的多源数据，构建改进的大气污染物扩散模型、城市水环境虚拟传感监测与动态预测模型以及城市多尺度土壤要素监测模拟模型；
[0009]所述改进的大气污染物扩散模型通过如下方式构建：
[0010]在传统WRF
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Chem模型上，通过构建精细化的区域下垫面对WRF
‑
Chem进行改进，将
中尺度WRF
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Chem模式与CFD模型耦合，对于构建的高分辨率的城市大气污染物扩散模型，验证其对污染物扩散的模拟能力；
[0011]所述城市水环境虚拟传感监测与动态预测模型通过如下方式构建：
[0012]以河网水系基础资料以及遥感影像融合数据为基础，利用遥感图像处理技术提取圩区内水域面积，以此构建一二维河网水动力水质精细化模型；对模型进行率定与验证，并进行模拟；
[0013]所述城市多尺度土壤要素监测模拟模型通过如下方式构建：
[0014]融合多源、多时相、多平台的遥感数据以及野外实测光谱数据，进行土壤关键属性的建模预测，采用偏最小二乘的机器学习方法进行建模预测，以筛选最优的估测模型及参数组合，并对模型估测结果进行精度评价和验证；
[0015]步骤三：以干湿沉降、土壤水分下渗、水体蒸发原理为基础，将大气污染物扩散模型、土壤属性估算模型、城市水环境模型串联和耦合，构建时空耦合模型；并针对不同环境情况构建模拟预测模型，并设置模型运算的不同阈值条件，当阈值条件被触发时进行相应的模型计算以及结果输出。
[0016]进一步的，还包括步骤四：提供大气
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水环境
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土壤的模型接口，提供各模块的对应接口以实现耦合时空模型自动化；提供数据处理接口，确保监测数据、卫星/无人机遥感数据、人工监测数据等多源数据能够实时传输到单项模型和耦合模型，实现数据传输自动化；提供各模型参数配置接口，实现模型参数、模型方案远程配置；提供模型计算接口，实现模型计算远程调用；提供模型计算结果展示接口，实现多类型模型结果实时传输。
[0017]本专利技术的有益效果为：
[0018]1.本专利技术基于改进的城市大气污染物扩散模型、城市河网水环境模型以及土壤属性估算模型构建城市生态环境气
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土
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水全耦合模拟模型，以干湿沉降联动城市典型污染物在气土水中的耦合交换，实现城市典型污染物在气土水中迁移转化的全过程模拟预测。
[0019]2.基于多源数据，提出了融合CFD和WRF
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Chem模式的城市大气污染物多尺度模拟方法，进一步提升城市大气污染物模拟精度，实现大气污染物模拟预报精细化；构建了一维河网与二维湖泊水动力
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水质耦合模型并以此为基础，实现城市水域水环境要素一维水域由点到线，二维水域由点到面的虚拟传感监测与水质动态模拟；利用机器学习技术和遥感图像处理技术对多源遥感数据进行融合，并对南京市中心的土壤属性进行建模和制图，实现土壤属性的反演。
[0020]3.提供大气污染物扩散模型、城市水环境模型以及土壤墒情模型信息化接口，在气
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土
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水耦合模型的基础上，实现了耦合模型计算流程自动化。
附图说明
[0021]图1为本专利技术提供的城市生态环境气土水耦合模拟预报方法总体流程示意图；
[0022]图2为本专利技术业务流程示意图；
[0023]图3为大气污染物模型构建技术路线图；
[0024]图4为南京市主城区NO2浓度日平均变化分布图；
[0025]图5为金川河典型区域河网构建图；
[0026]图6为污染物二维扩散演进结果；
[0027]图7为哨兵2号与Landsat 8数据的相关性示意图；
[0028]图8为前10个主成分的方差解释率和预测残差(S2
‑
12+OLI7)；
[0029]图9为预测结果；
[0030]图10为大气污染物模拟结果；
[0031]图11为土壤属性模拟结果；
[0032]图12为城市水环境模拟结果；
[0033]图13为多要素、多介质的污染物变化趋势模拟预测图；
[0034]图14为本专利技术方法对污染物在多介质中的转移过程进行分析和预测示意图。
具体实施方式
[0035]以下将结合具体实施例对本专利技术提供的技术方案进行详细说明，应理解下述具体实施方式仅用于说明本专利技术而不用于限制本专利技术的范围。本专利技术提供的方法可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.城市生态环境气土水耦合模拟预报方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：通过多种手法获取多源数据，并利用数据预处理和数据融合技术对多源数据进行预处理和数据融合，所述多源数据至少包括：遥感数据、环境数据、行政边界数据、土壤属性数据、水利水文数据、气象数据；步骤二：利用步骤一处理后的多源数据，构建改进的大气污染物扩散模型、城市水环境虚拟传感监测与动态预测模型以及城市多尺度土壤要素监测模拟模型；所述改进的大气污染物扩散模型通过如下方式构建：在传统WRF
‑
Chem模型上，通过构建精细化的区域下垫面对WRF
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Chem进行改进，将中尺度WRF
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Chem模式与CFD模型耦合，对于构建的高分辨率的城市大气污染物扩散模型，验证其对污染物扩散的模拟能力；所述城市水环境虚拟传感监测与动态预测模型通过如下方式构建：以河网水系基础资料以及遥感影像融合数据为基础，利用遥感图像处理技术提取圩区内水域面积，以此构建一二维河网水动力水质精细化模型；对模型进行率定与验证，并进行模拟；所述城市多尺度土壤要素监测模拟模型通过如下方式构建：融合多源、多时相、多平台的遥感数据以及野外实测光谱数据，进行土壤关键属性的建模预测，采用偏最小二乘的机器学习方法进行建模预测，以筛选最优的估测模型及参数组合，并对模型估测结果进行精度评价和验证；步骤三：以干湿沉降、土壤水分下渗、水体蒸发原理为基础，将大气污染物扩散模型、土壤属性估算模型、城市水环境模型串联和耦合；并针对不同环境情况构建模拟预测模型，并设置模型运算的不同阈值条件，当阈值条件被触发时进行相应的模型计算以及结果输出。2.根据权利要求1所述的城市生态环境气土水耦合模拟预报方法，其特征在于，还包括步骤四：提供大气
‑
水环境
‑
土壤的模型接口，提供各模块的对应接口以实现耦合时空模型自动化；提供数据处理接口，确保监测数据、卫星/无人机遥感数据、人工监测数据等多源数据能够实时传输到单项模型和耦合模型，实现数据传输自动化；提供各模型参数配置接口，实现模型参数、模型方案远程配置；提供模型计算接口，实现模型计算远程调用；提供模型计算结果展示接口，实现多类型模型结果实时传输。3.根据权利要求1所述的城市生态环境气土水耦合模拟预报方法，其特征在于，所述改进的大气污染物扩散模型构建过程具体包括如下子步骤：1
‑
a.首先获取气象相关数据，替换排放源，将WRF
‑
Chem自带的粗糙下垫面替换为精细下垫面；1
‑
b.然后根据区域的计算域边界的复杂程度，选取不同的网格划分方式，选用四面体和金字塔结合的方式；确定网格划分方式后，通过下式确定边界条件：式中，z0、为标准参考高度和标准参考高度处的平均风速；z、为任一高度和任一高度处的平均风速；α为地面粗糙度指数；
1
‑
c.在完成步骤1
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b的基础上，根据基础资料，构建大气污染物扩散模拟模型，首先构建WRF的预处理系统，该系统由Geogrid、Ungrib和Metgrid组成；在Geogrid中确定模式区域并将静态地形数据插值到格点，然后在Ungrib中从GRIB格式的数据中提取气象要素场，再从Metgrid中将提取出的气象要素场水平插值到由Geogrid确定的网格点上；预处理系统设置完成后构建WRF
‑
Chem模型，首先配置WRF
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Chem中的namelist.iput参数，主要包括设置模拟的时间控制，输出的的时间间隔，每个文件包含的文件数，模拟的积分时间步长，垂直方向终止格点值，输入数据的垂直层次数以及输入数据的土壤层数；模式选择三层嵌套区域模拟方案，中心经纬度为32.022N，118.7825E，投影方式为Lambert投影，两条标准纬度分别为30
°
N和60
°
N；外层网格数为59，水平分辨率为4500km，内层网格数为61，水平分辨率为0.5km，模式顶高为50hPa；物理参数方案采用Lin微物理方案、Grel
Ⅰ‑
3积云对流参数化方案、Dudhia短波辐射方案和RRTM长波辐射方案、YSU边界层方案以及Noah陆面过程模式；化学参数方案采用RADM2气相化学反应机制和MOSAIC气溶胶机制；将Metgrid的输出文件链接到WRF
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Chem模型的运行路径下，并执行real.exe实现WRF
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Chem模型初始化，待初始化完成后运行wrf.exe开始模型计算；1
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d.在步骤1
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c模型中设置模拟时间为24小时，时间间隔为小时，计算得到大气污染物分布特征，并对结果进行验证；验证公式采用平均偏差、标准化平均偏差、标准化平均误差以及均方根误差，具体公式如下：如下：如下：如下：在上述表达式中，C
m
为模拟值，C0为监测值，n为样本个数；其中反映NMB模拟预报值与监测值的平均偏离程度，NME反映模拟值与监测值的平均误差，RMSE反映模拟值与监测值的偏离程度。4.根据权利要求1所述的城市生态环境气土水耦合模拟预报方法，其特征在于，所述城市水环境虚拟传感监测与动态预测模型构建过程具体包括如下子步骤：2
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a.完成水环境基础数据收集；利用高分遥感，分析提取河流水系的特征参数，作为模型构建的基础底图与特征参数；利用生态环境融合数据平台...

【专利技术属性】
技术研发人员：金有杰，丁炜，高佳琦，刘娜，邓超，俞蕊，杨帆，林艳燕，陈季，舒林新，张日，
申请(专利权)人：江苏南水科技有限公司，
类型：发明
国别省市：