一种基于城市尺度和风向通道的污染热点区域识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于城市尺度和风向通道的污染热点区域识别方法，包括：将全市尺度地表区域划分多个城市地表网格；计算每个城市地表网格的地表起伏度并汇集成数据集合，获得全市区域网格化地表起伏度集合；计算城市建筑网格空间单元的建筑迎风面和建筑用地面积总和之比并汇集成数据集合，获得主城区区域网格化建筑迎风面积比集合；基于全市区域网格化地表起伏度集合和主城区区域网格化建筑迎风面积比集合，计算不同风向上的风向通道频率矩阵；结合不同风向上的风向通道频率矩阵，计算重污染时段内的风向通道，进行城市空气污染热点区域识别；开发基于地形分析和建筑形态分析的城市风向通道构建技术；基于风向通道对污染热点区域进行识别。热点区域进行识别。热点区域进行识别。

【技术实现步骤摘要】
一种基于城市尺度和风向通道的污染热点区域识别方法


[0001]本专利技术涉及城市环保智能识别
，具体涉及一种基于城市尺度和风向通道的污染热点区域识别方法。

技术介绍

[0002]城市的大气环境日益受到重视；大气污染预防与治理是目前亟待解决的难题；现有的科研分析、政策管理大多基于数值模型模拟结果；但数值模拟在复杂地形下精确度不理想，复杂地形导致气象边界场变异度过大，无法精确逼近拟合，气象结果鲁棒性较低，模拟结果与实际情况差异大；另一方面，复杂的地形及建筑布局，会对局部气流、温湿度、边界层高度等气象条件产生重要影响，进而影响空气污染的形成、传输与扩散；例如山谷、盆地等地形极易形成湿度高、静风频率高、逆温现象频发的气象条件，进而导致空气污染扩散条件差、重污染频发、污染时空动态异质性高的现象；因此，采用新方法辅助数值模拟调优的需求亟待解决；研究显示，大气污染和气象、排放源、地形等因素相关，其中地形因素不仅会影响气象，如通过热交换等过程，导致能量、温度、湿度等天气情况变化；另一方面，地形的复杂度影响了近地面污染传输，不同颗粒度、复杂度、起伏度的地表参数影响下垫面流动的情况；其中，探究地表情况，纳入地形因素，是解译复杂大气污染变化规律的重要步骤；
[0003]现有技术仅仅提供了基于GIS的风向通道识别技术，并没有将风向通道应用于地形空气质量调优中；现有数值模型调优技术主要基于(1)观测数据(含气象数据、污染数据)同化；(2)排放清单精细化；(3)构建贴近现实的大气物理模型，调整参数化方案；(4)时空大数据分析调优；其中，以风向通道为基础进行调优的方案尚未存在；风向通道现有技术尚未将风向通道应用于基于地形的空气污染分析中；
[0004]现有数值模型调优技术的缺点包括：数据同化与排放清单精细化缺点：技术层面上，需要精细化大数据作为辅助，如高分辨率且统计详尽的污染排放清单，时空规律清晰的排放情况调研，高密度空间气象观测数据等；成本方面上，需要构建不同观测站，且需要对排放情况、气象情况进行详尽调研，人力物力成本高；而对于参数化方案调整，在成本方面，数值模拟需耗费人工精力进行超参设定及参数设定，模型运行过程中需使用大量运算资源，时间复杂度及空间复杂度高；技术方面，数值模拟适用于气象变化平稳的平原地区，对复杂地形、复杂气象场的应用效果不佳；效率方面，数值模型面向不同污染情景其参数化设置方案复杂，对参数的敏感性较高，需采用观测场进行二次同化提升精度，这大大降低了数值模型的运行效率；因此，有必要提出一种基于城市尺度和风向通道的污染热点区域识别方法，以至少部分地解决现有技术中存在的问题。

技术实现思路

[0005]在
技术实现思路
部分中引入了一系列简化形式的概念，这将在具体实施方式部分中进一步详细说明；本专利技术的
技术实现思路
部分并不意味着要试图限定出所要求保护的技术方案的关键特征和必要技术特征，更不意味着试图确定所要求保护的技术方案的保护范围。
[0006]为至少部分地解决上述问题，本专利技术提供了一种基于城市尺度和风向通道的污染热点区域识别方法，包括：
[0007]S100：将全市尺度地表区域划分多个城市地表网格；计算每个城市地表网格的地表起伏度并汇集成数据集合，获得全市区域网格化地表起伏度集合；
[0008]S200：计算城市建筑网格空间单元的建筑迎风面和建筑用地面积总和之比并汇集成数据集合，获得主城区区域网格化建筑迎风面积比集合；
[0009]S300：基于全市区域网格化地表起伏度集合和主城区区域网格化建筑迎风面积比集合，计算不同风向上的风向通道频率矩阵；
[0010]S400：结合不同风向上的风向通道频率矩阵，计算重污染时段内的风向通道，进行城市污染热点区域识别。
[0011]优选的，所述S100包括：
[0012]S101：按照设定城市地表尺度长宽，将全市尺度地表区域划分多个城市地表网格；城市地表网格包括：城市地表中心网格及城市地表相邻网格；所述网格长度*宽度包括：1km*1km；
[0013]S102：根据城市地表高程网格数据，计算每个城市地表网格的地表起伏度；
[0014]S103：将多个城市地表网格的多个网格地表起伏度汇集成数据集合，获得全市区域网格化地表起伏度集合。
[0015]优选的，所述S200包括：
[0016]S201：按照设定城市建筑区域长宽划分城市建筑网格空间单元；
[0017]S202：计算城市建筑网格空间单元的建筑迎风面和建筑用地面积总和之比，获得多个建筑迎风面和建筑用地面积总和之比数据；
[0018]S203：将多个建筑迎风面和建筑用地面积总和之比数据汇集成数据集合，获得主城区区域网格化建筑迎风面积比集合。
[0019]优选的，所述S300包括：
[0020]S301：基于全市区域网格化地表起伏度集合和主城区区域网格化建筑迎风面积比集合，进行最低成本路径分析；
[0021]S302：通过最低成本路径分析，估算16个风向上的全市风向通道和主城区风向通道，表征区域地表气流的运动路径；
[0022]S303：计算16个风向中每个风向上的传输通道频率矩阵，获得不同风向上的风向通道频率矩阵。
[0023]优选的，所述S400包括：
[0024]S401：结合不同风向上的风向通道频率矩阵，选择重污染时段；
[0025]S402：计算重污染时段内的风向通道及重污染时段内16个风向的频率；计算城市地表网格和城市建筑网格空间单元的风向通道概率；
[0026]S403：分别对城市地表网格和城市建筑网格空间单元的污染排放量和污染传输通道概率进行归一化，并进行城市污染热点区域识别。
[0027]优选的，所述S102包括：
[0028]S1021：选择地表起伏度作为下垫面粗糙度的指标；设置城市地表中心网格和城市地表相邻网格的位置比例；1个城市地表中心网格位于8个城市地表相邻网格的中心，构成9
宫格样式的城市地表网格；
[0029]S1022：根据城市地表高程网格数据，计算城市地表中心网格及城市地表相邻网格中的最高网格海拔高度和最低网格海拔高度的差值；
[0030]S1023：按照最高网格海拔高度和最低网格海拔高度的差值计算方法，计算每个城市地表网格的地表起伏度。
[0031]优选的，所述S202包括：
[0032]S2021：设定城市建筑网格空间单元内所有建筑沿风向上的投影面积之和，获得城市建筑网格空间单元的建筑迎风面；城市建筑网格空间单元的长*宽包括：200m*200m；
[0033]S2022：计算城市建筑网格空间单元内所有城市建筑用地面积总和；
[0034]S2023：计算城市建筑网格空间单元的建筑迎风面和建筑用地面积总和之比，获得多个建筑迎风面和建筑用地面积总和之比数据。
[0035]优选的，所述S302包括：
[0036]S3021：在全市区域内，将网格化地形起伏度作为成本权重表面，在主城本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于城市尺度和风向通道的污染热点区域识别方法，其特征在于，包括：S100：将全市尺度地表区域划分多个城市地表网格；计算每个城市地表网格的地表起伏度并汇集成数据集合，获得全市区域网格化地表起伏度集合；S200：计算城市建筑网格空间单元的建筑迎风面和建筑用地面积总和之比并汇集成数据集合，获得主城区区域网格化建筑迎风面积比集合；S300：基于全市区域网格化地表起伏度集合和主城区区域网格化建筑迎风面积比集合，计算不同风向上的风向通道频率矩阵；S400：结合不同风向上的风向通道频率矩阵，计算重污染时段内的风向通道，进行城市污染热点区域识别。2.如权利要求1所述的一种基于城市尺度和风向通道的污染热点区域识别方法，其特征在于，所述S100包括：S101：按照设定城市地表尺度长宽，将全市尺度地表区域划分多个城市地表网格；城市地表网格包括：城市地表中心网格及城市地表相邻网格；所述网格长度*宽度包括：1km*1km；S102：根据城市地表高程网格数据，计算每个城市地表网格的地表起伏度；S103：将多个城市地表网格的多个网格地表起伏度汇集成数据集合，获得全市区域网格化地表起伏度集合。3.如权利要求1所述的一种基于城市尺度和风向通道的污染热点区域识别方法，其特征在于，所述S200包括：S201：按照设定城市建筑区域长宽划分城市建筑网格空间单元；S202：计算城市建筑网格空间单元的建筑迎风面和建筑用地面积总和之比，获得多个建筑迎风面和建筑用地面积总和之比数据；S203：将多个建筑迎风面和建筑用地面积总和之比数据汇集成数据集合，获得主城区区域网格化建筑迎风面积比集合。4.如权利要求1所述的一种基于城市尺度和风向通道的污染热点区域识别方法，其特征在于，所述S300包括：S301：基于全市区域网格化地表起伏度集合和主城区区域网格化建筑迎风面积比集合，进行最低成本路径分析；S302：通过最低成本路径分析，估算16个风向上的全市风向通道和主城区风向通道，表征区域地表气流的运动路径；S303：计算16个风向中每个风向上的传输通道频率矩阵，获得不同风向上的风向通道频率矩阵。5.如权利要求1所述的一种基于城市尺度和风向通道的污染热点区域识别方法，其特征在于，所述S400包括：S401：结合不同风向上的风向通道频率矩阵，选择重污染时段；S402：计算重污染时段内的风向通道及重污染时段内16个风向的频率；计算城市地表网格和城市建筑网格空间单元的风向通道概率；S403：分别对城市地表网格和城市建筑网格空间单元的污染排放量和污染传输通道概率进行归一化，并进行城市污染热点区域识别。
6.如权利要求2所述的一种基于城市尺度和风向通道的污染热点区域识别方法，其特征在于，所述S102包括：S1021：选择地表起伏度...

【专利技术属性】
技术研发人员：屠星月，王维，康玉麟，王标，孙彩萍，
申请(专利权)人：中国环境科学研究院，
类型：发明
国别省市：