【技术实现步骤摘要】
区域污染源排放总量预测方法
[0001]本专利技术涉及环境监测
，具体为一种区域污染源排放总量预测方法。
技术介绍
[0002]随着社会经济的快速发展和资源环境压力的上升，因为排污的影响，环境已经受到严重威胁，许多环境不安全的因素和区域已经显现，若预警能力跟不上，就可能在出现突发污染事件时措手不及、应对无方，给人民群众生命健康安全、经济生活运行、以及社会安定和环境安全带来严重的威胁和损害，甚至造成重大社会影响。
[0003]排放清单的准确核算是有效模拟空气污染控制政策的重要前提，但由于污染源繁多，并且其排放量不断变化，因此基于传统“自下而上”的排放源调查效率十分低下，而且传统方法严重依赖于宏观统计数据，缺乏时效性及精度保障，这种不准确的排放清单也成为了当前影响空气质量预测与模拟精度的主要限制因素，故而提出了一种区域污染源排放总量预测方法来解决上述问题。
技术实现思路
[0004]针对现有技术的不足，本专利技术提供了区域污染源排放总量预测方法，具备能够对污染源的排放总量进行精准精确的预测等优点，解...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.区域污染源排放总量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：首先接收待预测区域当前的综合实况数据，对所述综合实况数据进行特征提取，获得时空张量；步骤二：构建以神经网络为基础的化学传输模型NN
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CTM，以模拟大气污染物的生成过程，结合光照、地理和气象信息，模拟出最终空气中的污染物浓度；步骤三：基于训练好的NN
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CTM来准确反映排放清单与污染物浓度之间的关系，进而在模型中输入地表和卫星观测的污染物浓度数据，通过误差反向传播的方法来估算新的排放清单；步骤四：通过新的排放清单与原始清单进行比较，得出新的排放清单与原始清单之间的变化率，选取典型区域，将使用调整后的排放清单的污染物浓度模拟值与该区域观测站的数据进行对比；步骤五：将经过修正的各个状态下的污染物排放数据进行分析，形成完整的污染源排放总量数据，预测未来污染的排放值。2.根据权利要求1所述的区域污染源排放总量预测方法，其特征在于，所述气象信息包括风力数据和风向数据，所述光照信息包括光照时间数据以及光照角度数据，所述地理信息包括地方因素以及地物因素。3.根据权利要求1所述的区域污染源排放总量预测方法，其特征在于，所述时空张量用于表征所述综合实况数据对应的特征元素在所述待预...
【专利技术属性】
技术研发人员：龚浩，张维，余江宇，
申请(专利权)人：深圳市汉宇环境科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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