一种PM制造技术

本申请公开了一种PM

A PM

【技术实现步骤摘要】
一种PM
2.5
浓度目标获取方法及装置


[0001]本申请涉及环境保护及大气污染防治
，具体涉及一种PM
2.5
浓度目标获取方法以及PM
2.5
浓度目标获取装置。

技术介绍

[0002]大气污染防治是一项漫长、艰巨的任务。
[0003]目前国内对于PM
2.5
浓度下降目标的制定基本是基于PM
2.5
历史浓度计算得到的年均浓度降幅，按照超标率设计PM
2.5
浓度改善情景，测算PM
2.5
浓度目标，缺少大气污染防治措施对PM
2.5
浓度削减效果的定量评估，进而无法判断PM
2.5
浓度目标的合理性。
[0004]因此，希望有一种技术方案来克服或至少减轻现有技术的至少一个上述缺陷。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种PM
2.5
浓度目标获取方法来克服或至少减轻现有技术的至少一个上述缺陷。
[0006]本专利技术的一个方面，提供一种PM
2.5
浓度目标获取方法，所述PM
2.5
浓度目标获取方法包括：获取多个目标年情景信息；计算至少一个目标年情景信息下的目标年浓度预测值；构建至少一个目标年情景信息下的大气污染源排放清单；分别利用每个目标年情景信息下的大气污染源排放清单进行模型模拟，从而获取每个目标年情景信息下的大气污染源排放清单对应的模拟浓度预测值；融合所述目标年浓度预测值以及模拟浓度预测值，从而获取PM
2.5
浓度目标。
[0007]可选地，所述融合所述目标年浓度预测值以及模拟浓度预测值，从而获取PM
2.5
浓度目标包括：根据每个目标年情景信息分别获取该目标年情景的影响因子；根据每个所述影响因子对其对应的目标年浓度预测值或模拟浓度预测值进行修正，从而获取修正后的目标年浓度预测值和修正后的模拟浓度预测值；根据修正后的目标年浓度预测值和修正后的模拟浓度预测值获取PM
2.5
浓度目标。
[0008]可选地，所述根据每个目标年情景信息分别获取该目标年情景的影响因子包括：获取每个目标年情景信息的选取方法、参数来源信息以及趋势信息中的至少一个信息；根据每个目标年情景信息的选取方法、参数来源信息以及趋势信息中的至少一个信息生成所述影响因子。
[0009]可选地，得到目标年浓度预测值的目标年情景信息与得到模拟浓度预测值的目标年情景信息不同。
[0010]可选地，所述分别利用每个目标年情景信息下的大气污染源排放清单进行模型模
拟包括：采用WRF
‑
CMAQ模型分别利用每个目标年情景信息下的大气污染源排放清单进行模型模拟。
[0011]本申请还提供了一种PM
2.5
浓度目标获取装置，所述PM
2.5
浓度目标获取装置包括：目标年浓度预测值计算模块，所述目标年浓度预测值计算模块用于计算至少一个目标年情景信息下的目标年浓度预测值；构建模块，所述构建模块用于构建至少一个目标年情景信息下的大气污染源排放清单；模拟模块，所述模拟模块用于分别利用每个目标年情景信息下的大气污染源排放清单进行模型模拟，从而获取每个目标年情景信息下的大气污染源排放清单对应的模拟浓度预测值；融合模块，所述融合模块用于融合所述目标年浓度预测值以及模拟浓度预测值，从而获取PM
2.5
浓度目标。
[0012]可选地，所述融合模块包括：影响因子获取模块，所述影响因子获取模块用于根据每个目标年情景信息分别获取该目标年情景的影响因子；修正模块，所述修正模块用于根据每个所述影响因子对其对应的目标年浓度预测值或模拟浓度预测值进行修正，从而获取修正后的目标年浓度预测值和修正后的模拟浓度预测值；修正后获取模块，所述修正后获取模块用于根据修正后的目标年浓度预测值和修正后的模拟浓度预测值获取PM
2.5
浓度目标。
[0013]可选地，所述影响因子获取模块包括：选取方法获取模块，所述选取方法获取模块用于获取每个目标年情景信息的选取方法；参数来源获取模块，所述参数来源获取模块用于获取每个目标年情景信息的参数来源信息；趋势信息获取模块，所述趋势信息获取模块用于获取每个目标年情景信息的趋势信息；影响因子生成模块，所述影响因子生成模块用于根据每个目标年情景信息的选取方法、参数来源信息以及趋势信息中的至少一个信息生成所述影响因子。
[0014]本申请还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并能够在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述的PM
2.5
浓度目标获取方法。
[0015]本申请还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时能够实现如上所述的PM
2.5
浓度目标获取方法。
[0016]有益效果：本申请的PM
2.5
浓度目标获取方法分别获取目标年浓度预测值（该值通过计算得到）以及模拟浓度预测值（该值通过软件模拟获取），并通过将上述的目标年浓度预测值以及模拟浓度预测值进行融合从而获取到实际的PM
2.5
浓度目标，相对于现有技术更为客观，
且分别考虑的计算方法所可能导致的偏差以及模拟方法所导致的偏差，从而得到最为合适的PM
2.5
浓度目标。
附图说明
[0017]图1为本申请一实施例的PM
2.5
浓度目标获取方法的流程示意图；图2是一种电子设备，用于实现图1所示的PM
2.5
浓度目标获取方法。
具体实施方式
[0018]为使本申请实施的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行更加详细的描述。在附图中，自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。下面结合附图对本申请的实施例进行详细说明。
[0019]需要说明的是，在本专利技术的描述中，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
[0020]图1为本申请一实施例的PM
2.5
浓度目标获取方法的流程示意图。
[0021]如图1所示的PM
2.5
浓度目标获取方法包括：步骤1：获取多个目标年情景信息；步骤2：计算至少一个目标年情景信息下的目标年浓度预测值；步骤3：构建至少一个目标年情景信息下的大气污染源排放清单；步骤4：分别利本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种PM
2.5
浓度目标获取方法，其特征在于，所述PM
2.5
浓度目标获取方法包括：获取多个目标年情景信息；计算至少一个目标年情景信息下的目标年浓度预测值；构建至少一个目标年情景信息下的大气污染源排放清单；分别利用每个目标年情景信息下的大气污染源排放清单进行模型模拟，从而获取每个目标年情景信息下的大气污染源排放清单对应的模拟浓度预测值；融合所述目标年浓度预测值以及模拟浓度预测值，从而获取PM
2.5
浓度目标。2.如权利要求1所述的PM
2.5
浓度目标获取方法，其特征在于，所述融合所述目标年浓度预测值以及模拟浓度预测值，从而获取PM
2.5
浓度目标包括：根据每个目标年情景信息分别获取该目标年情景的影响因子；根据每个所述影响因子对其对应的目标年浓度预测值或模拟浓度预测值进行修正，从而获取修正后的目标年浓度预测值和修正后的模拟浓度预测值；根据修正后的目标年浓度预测值和修正后的模拟浓度预测值获取PM
2.5
浓度目标。3.如权利要求2所述的PM
2.5
浓度目标获取方法，其特征在于，所述根据每个目标年情景信息分别获取该目标年情景的影响因子包括：获取每个目标年情景信息的选取方法、参数来源信息以及趋势信息中的至少一个信息；根据每个目标年情景信息的选取方法、参数来源信息以及趋势信息中的至少一个信息生成所述影响因子。4.如权利要求3所述的PM
2.5
浓度目标获取方法，其特征在于，得到目标年浓度预测值的目标年情景信息与得到模拟浓度预测值的目标年情景信息不同。5.如权利要求4所述的PM
2.5
浓度目标获取方法，其特征在于，所述分别利用每个目标年情景信息下的大气污染源排放清单进行模型模拟包括：采用WRF
‑
CMAQ模型分别利用每个目标年情景信息下的大气污染源排放清单进行模型模拟。6.一种PM
2.5
浓度目标获取装置，其特征在于，所述PM
2.5
浓度目标获取装置包括：目标年情景信息获取模块，所述目标年情景信息获取模块用...

【专利技术属性】
技术研发人员：康思聪，王福权，宫密秘，
申请(专利权)人：北京清创美科环境科技有限公司，
类型：发明
国别省市：