【技术实现步骤摘要】
本申请涉及大气污染监测，具体涉及一种挥发性有机污染物扩散模拟与溯源方法及系统。
技术介绍
1、寻求一种可靠、可行的方法来模拟工业园区大气污染物排放的扩散和溯源，成为了当前我国工业园区大气污染监管的热点问题。
2、为有效控制污染，必须先确定污染源，从源头上进行治理。目前常用的污染源溯源与扩散模拟方法主要有静力环流反演法、半解析pistexprass模型法、拖拽船舶法等。这些方法存在溯源和模拟精确度较低的问题。
技术实现思路
1、本申请提供一种挥发性有机污染物扩散模拟与溯源方法及系统，用以提高挥发性有机污染物扩散模拟与溯源的精度。
2、第一方面，本申请提供了一种挥发性有机污染物扩散模拟与溯源方法，方法包括：
3、基于多点污染物成分分析数据及浓度实时监测数据，确定污染物排放特征，并根据污染物排放特征，确定污染物排放源类型；
4、获取微尺度气象模型和污染物扩散模型；
5、获取大气气象数据，并将大气气象数据输入微尺度气象模型，得到监测范围内的高精度气象数据；
6、将高精度气象数据、污染物排放源类型和浓度实时监测数据输入污染物扩散模型，得到污染物的扩散路径；
7、基于污染物的扩散路径，确定污染物源。
8、通过采用上述技术方案，基于多点污染物成分分析数据及浓度实时监测数据，可以实时准确判断污染物的排放特征，确定污染源类型，这提高了对复杂污染源的识别精度。采用实时大气气象数据，通过微尺度气象模型可以模拟
9、可选的，基于多点污染物成分分析数据及浓度实时监测数据，确定污染物排放特征，并根据污染物排放特征，确定污染物排放源类型，包括：
10、基于多点污染物成分分析数据，确定污染物成分；
11、基于污染物成分，确定不同污染物成分对应的密度特征；
12、基于污染物成分、不同污染物成分对应的密度特征和浓度实时监测数据，确定污染物排放特征。
13、通过采用上述技术方案，基于多点获取的污染物成分分析数据，来确定污染物排放特征。通过对监测区域多个点位的污染物样本进行成分分析，可以得到各点位污染物中的具体成分类型，判断出当前区域内存在哪些污染物成分。然后，根据这些被确定的污染物成分，可以查表获得不同污染物成分所对应的密度参数。最后，将各点位的污染物成分类型和密度参数，以及实时监测得到的污染物浓度数据，综合分析判断，可以确定出当前区域内污染物的具体排放特征。这种多点实时监测污染物成分的方式，可以快速判断区域内存在的污染物类别，并结合成分对应的参数以及浓度监测数据，从而可以准确分析污染物的排放特征。相比单点监测，多点可以更全面反映区域污染情况。而实时监测又可以及时获取最新污染物成分数据，实现对复杂多源污染物的排放特征的动态判断，为后续溯源与治理提供精确依据。
14、可选的，大气气象数据包括监测范围内的实时气象数据、监测范围内的历史气象数据和天气预报数据。
15、通过采用上述技术方案，采用的大气气象数据包括了监测范围内的实时气象数据、历史气象数据以及天气预报数据。其中，实时气象数据可以反映出当前监测范围内的最新气象状况。历史气象数据可以分析区域历史上不同时段的气象规律。而天气预报数据可以预测出未来一定时间内区域的气象趋势。将这三类气象数据综合起来，可以全面了解目标区域内气象元素的过去状态、当前状态以及未来变化趋势。当获得完整的区域气象数据后，输入到微尺度气象模型，该模型可以综合分析三类气象数据的特征，模拟出不同时段内监测范围的高精度气象信息。其中，实时气象数据的加入，可以有效提高模拟结果对当前时段气象状况的精确反映能力。通过采用包含实时气象数据的大气数据，可以大幅提高微尺度气象模型输出的气象信息精度，使后续基于这些信息的污染物扩散模拟更加准确，最终可以实现对复杂多源污染的精确溯源与治理。
16、可选的，高精度气象数据包括实时高精度气象数据、历史高精度气象数据和预报高精度气象数据。
17、具体的，采用的大气气象数据包括了监测范围内的实时气象数据、历史气象数据以及天气预报数据。其中，实时气象数据可以反映出当前监测范围内的最新气象状况。历史气象数据可以分析区域历史上不同时段的气象规律。而天气预报数据可以预测出未来一定时间内区域的气象趋势。将这三类气象数据综合起来，可以全面了解目标区域内气象元素的过去状态、当前状态以及未来变化趋势。当获得完整的区域气象数据后，输入到微尺度气象模型，该模型可以综合分析三类气象数据的特征，模拟出不同时段内监测范围的高精度气象信息。其中，实时气象数据的加入，可以有效提高模拟结果对当前时段气象状况的精确反映能力。通过采用包含实时气象数据的大气数据，可以大幅提高微尺度气象模型输出的气象信息精度，使后续基于这些信息的污染物扩散模拟更加准确，最终可以实现对复杂多源污染的精确溯源与治理。
18、可选的，获取微尺度气象模型，包括：
19、获取高精度气象数据影响因素的历史数据，其中，影响因素包括监测范围内的建筑数据和天气数据；
20、通过灰色关联度分析法对高精度气象数据影响因素的历史数据进行预处理得到预处理后的高精度气象数据影响因素的历史数据；
21、基于预处理后的高精度气象数据影响因素的历史数据计算高精度气象数据类型与高精度气象数据影响因素之间的关联度值，其中，将高精度气象数据影响因素中的关联度值大于等于关联度阈值的历史数据作为训练数据集；
22、构建初始高精度气象数据预测模型并利用训练数据集对高精度气象数据预测模型进行训练，当高精度气象数据预测模型的预测准确度达到阈值时，得到高精度气象数据预测模型。
23、通过采用上述技术方案，采用了一种基于数据驱动的方法来获取微尺度气象模型。首先，收集历史时期高精度气象数据影响因素的数据，包括区域内建筑数据和不同时段的天气数据。然后利用灰色关联度分析对这些历史数据进行预处理，提取出与高精度气象数据相关的特征。在此基础上，计算出高精度气象数据与各影响因素之间的关联度。将关联度高于阈值的影响因素历史数据作为模型的训练数据。最后，构建初始预测模型，用训练数据不断迭代优化模型，直到其预测准确度达到要求，最终得到可靠的微尺度气象预测模型。这种数据驱动的方法充分利用了丰富的历史数据，通过数据模型迭代训练，可以获取更加精确的微尺度气象模型。相比纯理论模型，这种模型可以提供对本地区气象变化规律的精确把握，大幅提高气象模拟和预测的精度，为后续的污染本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种挥发性有机污染物扩散模拟与溯源方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种挥发性有机污染物扩散模拟与溯源方法，其特征在于，所述基于多点污染物成分分析数据及浓度实时监测数据，确定污染物排放特征，并根据所述污染物排放特征，确定污染物排放源类型，包括：
3.根据权利要求1所述的一种挥发性有机污染物扩散模拟与溯源方法，其特征在于，所述大气气象数据包括监测范围内的实时气象数据、监测范围内的历史气象数据和天气预报数据。
4.根据权利要求1所述的一种挥发性有机污染物扩散模拟与溯源方法，其特征在于，所述高精度气象数据包括实时高精度气象数据、历史高精度气象数据和预报高精度气象数据。
5.根据权利要求1所述的一种挥发性有机污染物扩散模拟与溯源方法，其特征在于，获取所述微尺度气象模型，包括：
6.根据权利要求5所述的一种挥发性有机污染物扩散模拟与溯源方法，其特征在于，获取所述监测范围内的建筑数据，包括：
7.根据权利要求1所述的一种挥发性有机污染物扩散模拟与溯源方法，其特征在于，获取污染物扩散模型，包括：
8.一种挥发性有机污染物扩散模拟与溯源系统，其特征在于，包括：
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有多条指令，所述指令适用于由处理器加载并执行如权利要求1~7任意一项所述的方法。
10.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、存储器和收发器，所述存储器用于存储指令，所述收发器用于和其他设备通信，所述处理器用于执行所述存储器中存储的指令，以使所述电子设备执行如权利要求1~7任意一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种挥发性有机污染物扩散模拟与溯源方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种挥发性有机污染物扩散模拟与溯源方法，其特征在于，所述基于多点污染物成分分析数据及浓度实时监测数据，确定污染物排放特征，并根据所述污染物排放特征，确定污染物排放源类型，包括：
3.根据权利要求1所述的一种挥发性有机污染物扩散模拟与溯源方法，其特征在于，所述大气气象数据包括监测范围内的实时气象数据、监测范围内的历史气象数据和天气预报数据。
4.根据权利要求1所述的一种挥发性有机污染物扩散模拟与溯源方法，其特征在于，所述高精度气象数据包括实时高精度气象数据、历史高精度气象数据和预报高精度气象数据。
5.根据权利要求1所述的一种挥发性有机污染物扩散模拟与溯源方法，其特征在于，获取所...
【专利技术属性】
技术研发人员：阮文刚，吴雯倩，莫志安，莫蓁蓁，赵艳，罗耐华，陶宏林，
申请(专利权)人：广东智环创新环境科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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