【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及大气污染防治，尤其涉及一种基于道路积尘负荷走航监测的城市道路扬尘动态排放清单的制备方法。
技术介绍
1、随着近年来，空气污染现象严重，其中，由大气颗粒物浓度增加引起的雾霾污染不仅能造成大气能见度降低，给人们的生产生活带来诸多不便之外，还直接影响人体健康。大气中的颗粒物来源主要包括工业排放、机动车尾气排放、生物质燃烧和道路扬尘排放等。研究指出，随着城市机动车保有量的增加，交通道路建设的不断加快，道路扬尘已成为城市大气颗粒物的重要来源之一。
2、因此，道路环境污染物的快速监测是城市大气精细化治理的基础，但是城市道路分布范围广，很难采用固定点位的空气质量监测站进行监测。目前针对道路扬尘的监测方法主要有降尘法、ap-42法；其中降尘法采样周期长，易受到气象因素影响，且降尘缸中易混入其他来源的大气颗粒物，造成道路扬尘排放量被高估。ap-42法则需要在实际路面上以一定间隔采样，费时费力成本较高，且其排放系数中的参数是根据美国测试的结果确定，不符合我国的国情。
3、此外，随着传感器技术的兴起，车载式道路积尘负荷走航监测技术运应而生，它基于车载颗粒物检测仪的方式，通过车顶进样口获得环境背景浓度，通过车底轮胎处的进样口获取车辆激发的道路扬尘浓度，并通过经验公式，计算得出道路积尘负荷。道路积尘负荷走航监测优点：①能够快速检测，操作简单。②实现对道路连续监测。然而目前国内外研究对道路积尘负荷走航监测的数据质量、应用形式的探索甚少，多数城市只是盲目的应用，缺少科学正确的方法与评估，对其监测的大量数据，也只是简单的分
4、道路扬尘排放清单是政府部门制定各种控制方案和进行环境管理的重要基础。国内道路扬尘排放清单研究一般以道路类型为单位进行分类研究，且排放系数采用《扬尘源颗粒物排放清单编制技术指南》，为国家统一系数。但城市中不同道路类型、不同采样季节，车流量、平均车重、积尘负荷等参数方面可能存在着显著差异，采用国家统一系数，计算结果不准确，且不具备动态更新的功能，仅能计算上一年度的数据。
5、因此，本专利技术提出的方法，提高了道路积尘负荷走航监测获取的道路积尘负荷的准确性；并基于改进的道路积尘负荷走航监测法，提出了一种新的城市道路扬尘动态排放清单制备方法，拓展了道路积尘负荷走航监测法应用范围。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种基于道路积尘负荷走航监测的城市道路扬尘动态排放清单的制备方法，本专利技术得到的结果较传统方法更为准确，且对制备城市道路扬尘清单的制作更简单，更新速度更快，空间分辨率更高，能够具体到城市的每一条道路，能够解决传统方法清单制作复杂，人力成本高，更新频率低，无法分辨时间跟空间的排放特征，只能制作城市整体排放清单的缺点。
2、具体技术方案如下：
3、一种基于道路积尘负荷走航监测的城市道路扬尘动态排放清单的制备方法，包括：
4、(1)使用标准空气站颗粒物监测设备和走航车车载颗粒物监测设备在相同地点对大气颗粒物进行浓度监测，获取大气的颗粒物浓度数据以及气象数据；
5、(2)以步骤(1)的数据为输入，构建不同气象条件下适用于走航车车载式颗粒物监测设备的颗粒物浓度校准模型；
6、(3)利用走航车对城市各条道路进行走航监测，得到原始颗粒物浓度数据和走航速度数据，并将获得的原始颗粒物浓度数据输入至步骤(2)的颗粒物浓度校准模型中，获得校准后的颗粒物浓度数据；
7、(4)以步骤(3)获得的城市各条道路对应的校准后颗粒物浓度数据和走航速度，以及实测的道路积尘负荷数据作为输入，构建道路积尘负荷模型；
8、(5)利用走航车对待测城市道路进行实时走航监测，获得待测城市道路的原始颗粒物浓度数据以及气象数据，输入至步骤(2)获得的颗粒物浓度校准模型中，获得校准后的颗粒物浓度数据，再输入至步骤(4)获得的道路积尘负荷模型中，获得待测城市道路所对应的道路积尘负荷；
9、(6)收集待测城市道路的道路积尘负荷数据，计算道路扬尘数据，建立城市道路的扬尘动态排放清单。
10、进一步地，步骤(1)中，所述大气的颗粒物浓度数据包括：pm2.5颗粒物浓度数据、pm10颗粒物浓度数据；所述气象数据包括：温度数据、湿度数据、风速数据、大气压数据。
11、进一步地，步骤(1)中的颗粒物浓度数据和气象数据分为训练集与测试集，训练集用于输入构建不同气象条件下适用于走航车车载式颗粒物监测设备的颗粒物浓度校准模型，测试集用于对构建后的校准模型进行测试验证改善情况。
12、进一步地，步骤(2)中，构建所述颗粒物浓度校准模型的方法，包括：
13、(2-1)对步骤(1)中获取到的气象数据作为输入，采用决策树模型分析识别出关键气象因素；
14、(2-2)以步骤(2-1)中得到的关键气象因素作为分类标准，使用k-prototype模型对步骤(1)获取的大气的颗粒物浓度数据进行聚类分析，得到基于关键气象因素不同数值区间的颗粒物浓度数据的分类集合；
15、(2-3)对关键气象因素的每个数值区间所对应的分类集合分别进行拟合，得到走航车车载颗粒物浓度与标准空气站颗粒物浓度之间校准系数，依据校准系数，建立校准公式，得到走航车车载颗粒物浓度的校准模型。
16、进一步地，步骤(2-1)中，识别出关键气象因素的方法为：以标准空气站颗粒物监测设备得到的颗粒物数据作为标准，得到影响车载颗粒物监测设备获得的颗粒物数据偏差的关键气象因素，将气象数据作为自变量，分别将车载pm2.5颗粒物浓度数值与pm2.5标准站颗粒物浓度数值的差值、车载pm10颗粒物浓度数值与pm10标准站颗粒物浓度数值的差值作为因变量进行决策树建模，输出决策数结构图以及特征权重表，得出关键因素；
17、步骤(2-1)中，识别出的关键气象因素为相对湿度；步骤(2-2)中，相对湿度的不同数值区间分为低、中、高三个区间，依次为：10％-68％、69％-85％、86％-100％；
18、进一步地，步骤(2-3)中，所述校准公式如下：
19、低区间：
20、y＝x+a； (1)
21、式(1)中，x表示通过走航车车载颗粒物浓度监测设备获得的车载pm2.5或pm10颗粒物浓度数值；y表示校准后的车载pm2.5或pm10颗粒物浓度数值；a为校准系数；
22、中区间：
23、y＝x+brh； (2)
24、式(2)中，rh为相对湿度的值；b为校准系数；x表示通过走航车车载颗粒物浓度监测设备获得的pm2.5或pm10颗粒物浓度数值；y表示与x所对应的校准后的车载pm2.5或pm10颗粒物浓度数值；
【技术保护点】
1.一种基于道路积尘负荷走航监测的城市道路扬尘动态排放清单的制备方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于道路积尘负荷走航监测的城市道路扬尘动态排放清单的制备方法，其特征在于，步骤(1)中，所述大气的颗粒物浓度数据包括：PM2.5颗粒物浓度数据、PM10颗粒物浓度数据；所述气象数据包括：温度数据、湿度数据、风速数据、大气压数据。
3.如权利要求1所述的基于道路积尘负荷走航监测的城市道路扬尘动态排放清单的制备方法，其特征在于，步骤(2)中，构建所述颗粒物浓度校准模型的方法，包括：
4.如权利要求3所述的基于道路积尘负荷走航监测的城市道路扬尘动态排放清单的制备方法，其特征在于，步骤(2-1)中，识别出的关键气象因素为相对湿度；步骤(2-2)中，相对湿度的不同数值区间分为低、中、高三个区间，依次为：10％-68％、69％-85％、86％-100％；
5.如权利要求1所述的基于道路积尘负荷走航监测的城市道路扬尘动态排放清单的制备方法，其特征在于，步骤(4)中，道路积尘负荷实测数据的测定方法为：
6.如权利要求5所述的基
7.如权利要求6所述的基于道路积尘负荷走航监测的城市道路扬尘动态排放清单的制备方法，其特征在于，步骤(4-3)中所述相关性公式为：
8.如权利要求1所述的基于道路积尘负荷走航监测的城市道路扬尘动态排放清单的制备方法，其特征在于，步骤(4)中，所述道路积尘负荷模型的公式为：
9.如权利要求1所述的基于道路积尘负荷走航监测的城市道路扬尘动态排放清单的制备方法，其特征在于，步骤(5)中，原始颗粒物浓度数据经异常数据剔除处理后再输入至颗粒物浓度校准模型中；
10.如权利要求1所述的基于道路积尘负荷走航监测的城市道路扬尘动态排放清单的制备方法，其特征在于，步骤(6)中，城市道路扬尘动态排放清单的建立步骤为：
...【技术特征摘要】
1.一种基于道路积尘负荷走航监测的城市道路扬尘动态排放清单的制备方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于道路积尘负荷走航监测的城市道路扬尘动态排放清单的制备方法，其特征在于，步骤(1)中，所述大气的颗粒物浓度数据包括：pm2.5颗粒物浓度数据、pm10颗粒物浓度数据；所述气象数据包括：温度数据、湿度数据、风速数据、大气压数据。
3.如权利要求1所述的基于道路积尘负荷走航监测的城市道路扬尘动态排放清单的制备方法，其特征在于，步骤(2)中，构建所述颗粒物浓度校准模型的方法，包括：
4.如权利要求3所述的基于道路积尘负荷走航监测的城市道路扬尘动态排放清单的制备方法，其特征在于，步骤(2-1)中，识别出的关键气象因素为相对湿度；步骤(2-2)中，相对湿度的不同数值区间分为低、中、高三个区间，依次为：10％-68％、69％-85％、86％-100％；
5.如权利要求1所述的基于道路积尘负荷走航监测的城市道路扬尘动态排放清单...
【专利技术属性】
技术研发人员：郑炜，万梅，庞星龙，徐锴，张征宇，
申请(专利权)人：浙江清华长三角研究院，
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。