一种基于正后向模型结合的大气污染物溯源方法技术

一种基于正后向模型结合的大气污染物溯源方法，属于大气污染防治与溯源技术领域。包括以下步骤：一、收集研究区域内已知的稳态源排放源信息；二、以研究区域内监测站点为研究目标地，确定监测站点位置信息；三、通过气象模型模拟，获取研究区域精细化气象数据；四、基于后向溯源模型对监测站点进行后向轨迹计算，得到污染来源轨迹；并基于污染来源轨迹进行潜在源贡献因子分析，确定后向溯源法污染潜在来源区域；五、基于稳态源排放信息库和精细化气象数据进行正向的空气质量扩散模型模拟，识别稳态源排放贡献浓度并获取其主要稳态排放源位置；六、基于步骤四中污染物潜在来源区域以及步骤五中获取的稳态源位置，获得非稳态源潜在区域。区域。

【技术实现步骤摘要】
一种基于正后向模型结合的大气污染物溯源方法

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[0001]本专利技术属于大气污染防治与溯源
，具体而言，涉及一种基于正后向模型结合的大气污染物溯源方法。

技术介绍
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[0002]大气污染对人类健康、社会经济发展有重要负面影响，大气污染治理具有重要意义。随着我国经济快速发展和工业化、城镇化进程不断加速，城市污染问题日益严重，城市管理部门为了实时采集各区域范围内的空气质量数据，都会选择部署空气环境监测终端实现网格化的管理与在线监测，进而实现面向逐个监测站点污染的精细化管控。实现精细化管控，就必须在发生突发性的大气污染事件时，明确污染来源，靶向精准管控。因此，亟需建立一套针对监测站点的大气污染物溯源方法。
[0003]监测站点周边的污染源可分为已知的稳定排放的稳态源和未知的突发排放的非稳态源。非稳态源排放是造成监测站点突发高值的主要原因，实现非稳态源的来源追溯对监测站点污染管控的意义重大。目前常用的正向空气质量溯源模型只能基于已知的排放源信息进行模拟，这些排放源多为稳态源。因此，正向模型对稳态源排放贡献识别起到了很好的效果。基于拉格朗日粒子模型的后向溯源技术可追溯到所有的污染潜在源区，但其并不能区分出是哪种源排放。可见，现有技术并不能实现针对监测站点周边非稳态源的来源追溯。
[0004]综上，本专利技术拟通过结合正后向溯源模型建立一种大气污染物溯源方法，通过正向模型识别已知稳态源排放贡献及其位置，并结合后向模型溯源结果实现对监测站点周边的非稳态源排放进行来源追溯，进而实现精细化管控。对从源头上治理大气污染问题，从整体上提高大气环境质量有着重要作用。

技术实现思路
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[0005]针对现有技术中存在的上述问题，提出了基于正后向模型结合的大气污染物溯源方法。本研究的目的在于发生非稳态源(未知的突发排放的污染源)排放造成的污染事件时，通过正后向溯源模型结合对非稳态源的位置进行快速辨识，进而为制定管控措施提供科学依据，这对改善空气质量意义重大。
[0006]本专利技术公开一种正后向模型结合的大气污染物溯源方法，实现对突发性的非稳态源排放污染事件的污染来源快速精准识别，包括以下步骤：
[0007]步骤一、收集研究区域内已知的稳态源(已知的稳定排放的污染源)排放源信息，建立研究区域稳态源排放信息库；
[0008]步骤二、以研究区域内监测站点为研究目标地，确定监测站点位置信息，包括经度、纬度、站点高度，并基于站点空气质量数据确定突发性的非稳态源排放污染事件导致的污染物浓度突发高值时段；
[0009]步骤三、通过气象模型模拟，获取研究区域精细化气象数据；
[0010]步骤四、基于后向溯源模型对监测站点进行后向轨迹计算，得到污染来源轨迹；并基于污染来源轨迹进行潜在源贡献因子分析，确定后向溯源法污染潜在来源区域，在此后向溯源法污染潜在来源区域内存在可能的突发性的非稳态源排放污染染区域；
[0011]步骤五、基于稳态源排放信息库和精细化气象数据进行正向的空气质量扩散模型模拟，识别稳态源排放贡献浓度并获取其主要稳态排放源位置；
[0012]步骤六、基于步骤四中污染物潜在来源区域以及步骤五中获取的稳态源位置，获得非稳态源潜在区域。
[0013]所述步骤一中研究区域稳态源排放信息库的建立方法是：收集研究区域统计年鉴、污染物排放活动水平数据以及排放因子以及其他的稳态源排放信息，稳态源可分为工业源、居民源、移动源、餐饮源等，排放信息主要包括排放源位置、排放速率、排放污染物、排放时间、排放高度等，建立研究区域稳态源排放信息库。
[0014]所述步骤二中站点污染物浓度突发高值时段选取方法如下：首先获取监测站点污染物浓度突然变大化的一段时间(在时段内依次包括污染物浓度逐渐增加之后污染物浓度逐渐减小的时段)，计算污染物浓度逐小时的变化率，其中污染物浓度变化率计算公式如下：
[0015][0016]式中：Δc
‑
污染物浓度变化率
[0017]t
‑
时刻，t小时；
[0018]c
‑
污染物浓度；
[0019]在计算污染物浓度逐小时变化率后，高值时段的起始时刻为变化率大于50％的时刻(即开始突增时刻)，终止时刻为变化率小于
‑
50％的时刻(骤减结束时刻)，从一个突增时刻到与之间隔时间最短的骤减时刻所包含的时段为一个突发高值时段。若选取的多个高值时段为连续的时间，则将其合并为一个高值时段；突发高值时段的时间段记为tl
‑
t2；
[0020]所述步骤三中精细化气象数据的获取方法如下：通过NECP气象数据以及精细化的下垫面地形数据进行WRF气象模型模拟，并结合四维变分同化技术，得到空间分辨率为几百米～几千米，时间分辨率为小时的三维网格化精细气象数据，包括风向、风速、温度、湿度、边界层高度等气象要素；并使用HYSPLIY模型中将NC格式的WRF模拟结果转换为后向模型所需要的ARL格式；
[0021]所述步骤四中污染来源轨迹的获取方法是：由于在不同的高度层，污染物来源方向是不同的，故而选取不同的高度层(高度层的选取可基于WRF模拟时高度层的设置或经验所得)分别获取污染来源轨迹，以研究站点高度为起始位置向上每经过一段高度的研究站点上方物理位置污染来源轨迹，每一物理位置对应一组污染来源轨迹；每一组污染来源轨迹的计算：基于步骤三得到的精细气象数据，通过拉格朗日粒子模型(如后向气流轨迹模型HYSPLIT模型等)对突发高值时段t1
‑
t2内每间隔一定的时间段Δx如一个小时作为进行后向轨迹计算的时间起始点(如分别以t1、t1+Δx、t1+2Δx、tl+3Δx、
……
t2)，得到同一物理位置不同时刻起点即同一物理位置不同污染浓度对应的污染来源轨迹，最后并通过地理处理软件(如ArcGIS等)将不同高度层的所有污染来源轨迹进行合并，得到研究站点的污染来源轨迹；其中，以某一个时刻为起始点后向轨迹计算方法如下：
[0022]假设污染来源为一个气团，后向时长为T小时，后向时间步长为Δt
′
小时(如0.5
‑
1小时中的任意时长)，若在ti时刻，气团位置为Pt
i
，基于Pt
i
点气象场数据计算得出前一个时间步长后t(i
‑
1)＝ti
‑
Δt
′
时刻的气团位置P
t(i
‑
1)
，以此类推得到后一时刻的气团位置；其中的后向时长T小时可以根据需要设置或试验，使得最后一时刻的气团位置刚好位于所研究的区域内，在推后一个Δt
′
步长对应的时刻时气团位置超出所研究的区域；
[0023]基于获取的污染来源轨迹，选取合适的网格分辨率，将研究区域分为多个网格，使用HYSPLIT模型中潜在源贡献因子分析模块来计算每个网格的贡献率，并通过贡献率大小来确定污染潜在源区(为多个网格状区域)；网格(i，j)贡本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种正后向模型结合的大气污染物溯源方法，实现对突发性的非稳态源排放污染事件的污染来源快速精准识别，包括以下步骤：步骤一、收集研究区域内已知的稳态源排放源信息，建立研究区域稳态源排放信息库；步骤二、以研究区域内监测站点为研究目标地，确定监测站点位置信息，包括经度、纬度、站点高度，并基于站点空气质量数据确定突发性的非稳态源排放污染事件导致的污染物浓度突发高值时段；步骤三、通过气象模型模拟，获取研究区域精细化气象数据；步骤四、基于后向溯源模型对监测站点进行后向轨迹计算，得到污染来源轨迹；并基于污染来源轨迹进行潜在源贡献因子分析，确定后向溯源法污染潜在来源区域，在此后向溯源法污染潜在来源区域内存在可能的突发性的非稳态源排放污染染区域；步骤五、基于稳态源排放信息库和精细化气象数据进行正向的空气质量扩散模型模拟，识别稳态源排放贡献浓度并获取其主要稳态排放源位置；步骤六、基于步骤四中污染物潜在来源区域以及步骤五中获取的稳态源位置，获得非稳态源潜在区域。2.按照权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤一中研究区域稳态源排放信息库的建立方法是：收集研究区域统计年鉴、污染物排放活动水平数据以及排放因子以及其他的稳态源排放信息，稳态源可分为工业源、居民源、移动源、餐饮源等，排放信息主要包括排放源位置、排放速率、排放污染物、排放时间、排放高度等，建立研究区域稳态源排放信息库。3.按照权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤二中站点污染物浓度突发高值时段选取方法如下：首先获取监测站点污染物浓度突然变大化的一段时间，计算污染物浓度逐小时的变化率，其中污染物浓度变化率计算公式如下：式中：Δc
‑
污染物浓度变化率t
‑
时刻，t小时；c
‑
污染物浓度；在计算污染物浓度逐小时变化率后，高值时段的起始时刻为变化率大于50％的时刻(即开始突增时刻)，终止时刻为变化率小于
‑
50％的时刻(骤减结束时刻)，从一个突增时刻到与之间隔时间最短的骤减时刻所包含的时段为一个突发高值时段。若选取的多个高值时段为连续的时间，则将其合并为一个高值时段；突发高值时段的时间段记为t1
‑
t2。4.按照权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤三中精细化气象数据的获取方法如下：通过NECP气象数据以及精细化的下垫面地形数据进行WRF气象模型模拟，并结合四维变分同化技术，得到空间分辨率为几百米～几千米，时间分辨率为小时的三维网格化精细气象数据，包括风向、风速、温度、湿度、边界层高度等气象要素。5.按照权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤四中污染来源轨迹的获取方法是：由于在不同的高度层，污染物来源方向是不同的，故而选取不同的高度层(高度层的选取可基于WRF模拟时高度层的设置或经验所得)分别获取污染来源轨迹，以研究站点高度为起始位置向上每经过一段高度的研究站点上方物理位置污染来源轨迹，每一物理位置对应一组污染来源轨迹；每一组污染来源轨迹的计算：基于步骤三得到的精...

【专利技术属性】
技术研发人员：周颖，李彦荣，玄博元，郎建垒，
申请(专利权)人：北京工业大学，
类型：发明
国别省市：