【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于环保，涉及遥感监测和二氧化碳排量估计技术，具体涉及一种基于遥感检测的多排放源二氧化碳排放量检测方法。
技术介绍
1、开展温室气体监测研究是研究温室气体排放特征及其对气候变化产生影响的重要手段。排放源监测是温室气体监测研究中较为底层，更加接近排放源头的研究类型。通过排放源监测可以实现对温室气体排放源头的精准控制，提高对温室气体排放的监管效率。传统的温室气体和大气污染物排放量的研究一般采用“自下而上”的研究手段。如清单方法是一种自下而上的方法，它利用各种信息来源，如作物生产调查和企业排放信息收集等，来估计覆盖一个研究区域的二氧化碳排量。由于缺乏高精度的监测和计量手段，自下而上方法很难客观精准地反映温室气体的分布排放特征。此外，自下而上方法由于需要大量的信息收集，效率低下。与自下而上方法相比，自上而下方法利用遥感监测设备对二氧化碳排量进行估计，具有较强的客观性以及高效率的特点。
2、文献“一种结合自下而上和自上而下二氧化碳通量估计的约束最小二乘法”给出了一种结合自下而上(清单)和自上而下的二氧化碳通量估计方法，通过将自下而上和自上而下的方法相结合对区域二氧化碳通量进行估计，试图互补两类方法的优缺点。该研究采用约束最小二乘的统计方法来处理来自自下而上和自上而下两种模型的输出数据。文献“基于自上而下方法的长江三角洲人为ch4排放监测”介绍了在中国江苏省无锡市附近某湖区对ch4和二氧化碳进行的一项监测研究。该研究利用文献“美国东北部人为向大气排放汞”中的大气示踪方法(atmospheric tracermethod
3、以上述文献为代表的研究仅考虑了大空间尺度下二氧化碳排放的量化问题，对例如学校企业等小尺度下的二氧化碳排放量化方法则没有涉及。针对小尺度下的二氧化碳排放量化问题，文献“全球监测发电厂空间二氧化碳排放的遥感技术及其相关应用”将二氧化碳排放量监测的范围聚焦到具体的排放源上，提出了一种量化发电厂二氧化碳排量的遥感监测方法。通过建立烟气传输模型对二氧化碳排放源的排放速率进行估计，并计算排放量。
4、目前，基于遥感监测的二氧化碳排量量化方法大多聚焦于单一排放源，而在实际场景中，一片研究区域中的主要排放源往往不是唯一的，所以对多排放源的二氧化碳排量进行同时监测，以及自下而上清单计算方法效率低、客观性不足是亟待解决的问题。
技术实现思路
1、为了克服现有技术中存在的自下而上二氧化碳排量估计方法客观性不足以及效率过低的问题，提供一种基于遥感检测的多排放源二氧化碳排放量检测方法，实现了多排放源二氧化碳排放量的自上而下估计，利用遥感数据同时拟合多个排放源的排放量，解决了自下而上清单计算方法效率低、客观性不足的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供一种基于遥感检测的多排放源二氧化碳排放量检测方法，包括如下步骤：
3、利用遥感设备对二氧化碳排放源下风处的二氧化碳浓度进行监测，获取排放源下风处一定范围内的二氧化碳浓度增量数据；
4、根据获得的二氧化碳浓度增量数据，利用准平稳高斯排放模型建立多排放源排放速率与浓度增量的数学模型；
5、根据所述多排放源排放速率与浓度增量的数学模型，以及各排放源的的二氧化碳浓度增量数据，通过最小二乘估计方法拟合各排放源二氧化碳的排放速率；
6、在需要估计排放量的时间范围内对多个排放速率进行的周期性监测，将大时间尺度分割为多个小时间尺度后，分别进行各排放速率的估计；
7、平均各小时间尺度的排放速率后，得到平均各排放速率，集合多个小时间尺度计算大时间尺度内的排放量，得到总排放量。
8、进一步地，所述利用遥感设备对二氧化碳排放源下风处的二氧化碳浓度进行监测时，，取上风处的某点为原点建立直角坐标系，将风向的方向设为x轴正方向，将风向的垂直方向设为y轴的正方向。
9、进一步地，所述浓度增量数据的获取方法包括以下步骤：
10、遥感设备观测得到的各点的浓度数据，同时监测得到上风处一定范围内的二氧化碳浓度平均值作为不受排放源排放影响的背景浓度；
11、将各点的浓度数据减去背景浓度数据，得到各点受排放源排放影响引起的浓度增量数据。
12、进一步地，所述浓度增量的数学模型的构建，包括以下步骤：
13、所述准平稳高斯排放模型表示单个排放源所引起的下风处浓度增量变化的影响关系，通过二氧化碳浓度增量的数学模型即公式(1)，
14、
15、
16、式中，v(x,y)是点(x,y)处的二氧化碳浓度增量，u为风速，f为排放速率，xo＝1000m为一个特定的长度，a是大气稳定性参数，a取决于地面风速、云量等信息，a的取值仅考虑了风速的因素，并被分为几个等级：u<2m/s(a＝213)、u＝2～3m/s(a＝213或156)、u＝3～5m/s(a＝156)、u>5m/s(a＝104)。
17、所述多排放源排放速率模型的构建，包括以下步骤：
18、所述准平稳高斯排放模型模拟排放源所排放气体在大气中的扩散，利用加权线性最小二乘法对排放速率f进行估计，基于该模型估计单个排放源排放速率的过程为：
19、将式(1)表示为：
20、v(x,y)＝α(x,y)f(3)
21、其中，
22、
23、浓度增量的观测方程为：
24、l＝hf+w(5)
25、其中，l表示二氧化碳浓度增量遥感观测值构成的向量，通过将v(x,y)降成一维获得，h表示一维观测矩阵，通过将α(x,y)降成一维获得，w表示噪声；
26、根据最小二乘法可知，满足最小误差平方和指标的排放速率估计值应使得如(6)所示的目标函数最小。
27、
28、其中，s为权重矩阵，其对角线元素为不确定性量化值的倒数，从而使不确定性大的数据拥有小的权重；若无法得到不确定性的量化信息，则可去除关于s的权重因素；
29、由于使得目标函数j最小的排放速率估计值具有最小的误差平方和，因此将目标函数对求偏导，并令其为零：
30、
31、可得：
32、
33、为二氧化碳排放速率的估计值，单位为g/s。
34、还包括，所述多排放源排放速率引起浓度增量变化的数学模型的构建，包括以下步骤：：
35、将式(1)中的浓度增量扩展为多个排放源的形式
36、
37、fi是第i个排放源的排放速率，(xi,yi)是第i个排放源的坐标。
38、进一步地，所述利用最小二乘估计拟合各排放源二氧化碳排放速率的方法为：
39、将式(9)表示为：
40、
41、其中，
42、
43、浓度增量的观测方程可以描述为：
44、
4本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于遥感检测的多排放源二氧化碳排放量检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于遥感检测的多排放源二氧化碳排放量检测方法，其特征在于，所述利用遥感设备对二氧化碳排放源下风处的二氧化碳浓度进行监测时，取上风处的某点为原点建立直角坐标系，将风向的方向设为X轴正方向，将风向的垂直方向设为Y轴的正方向。
3.根据权利要求1所述的一种基于遥感检测的多排放源二氧化碳排放量检测方法，其特征在于，所述二氧化碳的浓度增量数据的获取方法包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于遥感检测的多排放源二氧化碳排放量检测方法，其特征在于，所述浓度增量的数学模型构建，包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的一种基于遥感检测的多排放源二氧化碳排放量检测方法，其特征在于，还包括：所述多排放源排放速率引起浓度增量变化的数学模型的构建，包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的一种基于遥感检测的多排放源二氧化碳排放量检测方法，其特征在于，所述利用最小二乘估计拟合各排放源二氧化碳排放速率，包括以下步骤：
【技术特征摘要】
1.一种基于遥感检测的多排放源二氧化碳排放量检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于遥感检测的多排放源二氧化碳排放量检测方法，其特征在于，所述利用遥感设备对二氧化碳排放源下风处的二氧化碳浓度进行监测时，取上风处的某点为原点建立直角坐标系，将风向的方向设为x轴正方向，将风向的垂直方向设为y轴的正方向。
3.根据权利要求1所述的一种基于遥感检测的多排放源二氧化碳排放量检测方法，其特征在于，所述二氧化碳的浓度增量数据的获取方法包括以下步...
【专利技术属性】
技术研发人员：耿宏锁，郭交，
申请(专利权)人：陕西龙翔四维空间信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。