CN107193056A - 空气污染物监测预警方法及云平台 - Google Patents

Abstract

本发明一种空气污染物监测预警方法及云平台，所述的云平台，包括：数据采集模块，用于空气中污染物浓度、风向、风速；数据处理平台，用于获取数据采集模块输出的数据，采用烟团轨迹模型进行三维流场模拟，利用拟合历史污染物浓度及风速监测数据，纠正错误数据；预测未来一固定地点的污染物浓度，计算空气污染指数；利用各监测点污染物浓度和风速监测数据，通过烟团轨迹模型进行三维流场模拟得到污染物浓度平面分布精确追踪污染源；通信模块，用于通过有线或无线的方式连接管理***，通过无线的方式连接用户终端，定期向用户终端发布空气质量检测报告、预测报告、污染物分布等值图及可能污染源位置。

Description

空气污染物监测预警方法及云平台

技术领域

本发明涉及一种空气污染物监测预警方法及云平台。

背景技术

随着经济的迅速发展，人们生活水平不断提升，然而环境污染问题却逐渐突出。可吸入颗粒物、有毒气体严重威胁人们的生命健康。为了解决这一问题，相关部门出台了一系列环境监测标准，如《环境空气质量标准》、《环境空气质量监测规范(试行)》、《环境空气质量监测规范(试行)》等。成熟的检测技术、蓬勃发展的互联网和云计算技术，为实现空气污染的实时监测、无线传输、智能分析、准确预警和及时发布提供了全面的技术保障。

现在的空气污染预测机构和应用软件琳琅满目，但它们发布的结果只有固定地点污染物浓度监测结果的列表信息。预测结果为未来某一固定地区的污染物浓度，数据利用率较低。

发明内容

本发明的目的是提供一种能够实时检测空气质量，进行大数据分析，追踪污染源、预测空气质量，并利用通过移动终端发布预报的空气污染物监测预警方法及云平台。

为达到上述发明目的，本发明空气污染物监测预警方法，包括：

设置多个监测点，各监测点分别采集污染物浓度、气温、风向及风速的历史参数；

建立城市空气流动通道、地面反射率、风速和温度分布三维场；

获取各污染物的扩散参数、沉降参数；

建立三维烟团轨迹模型：在不均匀流畅中，污染物扩散采用积分烟团模型：

式中：C_p(x,y,z,T)——T时刻第p个源在(x,y,z)处的浓度,单位mg/m³；

σ_x、σ_y、σ_z——不同稳定度下的扩散系数,单位m²/s；

u、v、ω——流场在x，y，z方向的分量，单位m/s；

H_e——第p个源的有效高度，单位m；

V_S——污染物颗粒沉降速度，气态污染物为0，单位m/s；

T——污染物排放时间，单位hr；

Q_p——第p个点源的强度，单位mg/s，

α₁——地面反射率；

预测污染源，调整污染源位置、强度排放时间，拟合获取的各监测点的污染物浓度数据，拟合精度达到80％以上，将偏离计算结果的检测数据纳入存疑数据库，并对监测点进行检查维修，达到拟合精度的污染源位置、强度和排放时间作为污染源的预测结果，完成拟合的三维烟团轨迹模型，得到反映污染物的三维分布场图；

还包括通过增加时间步，预测未来污染物浓度分布，计算空气污染指数。

进一步地，空气流动通道：根据城市地形和建筑物的分布建立流动通道的三维分布网格；

地面反射率分布：测量不同区域的地面反射率，并赋值给各个网格，得到地面反射率分布；

风速场：风场连续方程：

u^*＝u·ΔH(x·y),

v^*＝v·ΔH(x·y),

ΔH(x,y)＝H(x,y)-h'

式中：u^*、v^*、w^*——坐标调整后的风场,m/s；

σ——调整后的垂向坐标,单位m；

h'_s＝h_s(x,y)+10

H(x,y)＝2000+h_s(x,y)/2

式中：z——坐标铅直高度,单位m；

h_s(x,y)——地形高度,单位m；

H(x,y)——模式上边界,单位m；

为了便于在x,y,σ坐标上插值风场满足风场连续方程，同时使得风场改变值最小，问题归结为求泛函的最小值：

式中：E(U^*,V^*,ω^*,λ)——任一点的泛函值；

——初始风场,单位m/s；

λ——拉格朗日乘值；

a1——水平方向观测误差；

a2——垂直方向观测误差；

——观测误差方差；

地面风场初始化：

用加权插值法将地面各观测点的风速实测值按其u,v分量分别插到模式的各地面格点上，得到地面初始场；

式中：U——u,v的分量，m/s；

i,j——表示(i,j)网格点；

r——第K各观测点至(I,j)网格点的平均距离，单位m；

n——检测点数量；

R_E——影响半径(以网格点为中心)，单位m；

上层风场初始化：

上层风场利用风速幂次律的外推及地转风资料获得，具体包括；从地面至 200m的各层风速改变而风向不变，风速改变遵循：

式中：U——风速，单位m/s；

U₁₀——地面10米风标观测风速，单位m/s；

200m以上各高度风场由上层地转风和地面外推的200m层风场线内插而得；

温度场

将各检测点得到温度数据赋值给三维网格中，没有检测点的网格通过线性插值得到温度场。

进一步地，还包括：定期向用户终端发布空气质量检测报告、预测报告、污染物分布图及预测污染源位置。

为达到上述发明目的，本发明空气污染物监测预警云平台，包括：

数据采集模块，用于采集污染物浓度、气温、风向及风速的历史参数；

数据处理平台，用于获取各污染物的扩散参数、沉降参数；

建立三维烟团轨迹模型：在不均匀流畅中，污染物扩散采用积分烟团模型：

式中：C_p(x,y,z,T)——T时刻第p个源在(x,y,z)处的浓度,单位mg/m³；

σ_x、σ_y、σ_z——不同稳定度下的扩散系数,单位m²/s；

u、v、ω——流场在x，y，z方向的分量，单位m/s；

H_e——第p个源的有效高度，单位m；

V_S——污染物颗粒沉降速度，气态污染物为0，单位m/s；

T——污染物排放时间，单位hr；

Q_p——第p个点源的强度，单位mg/s，

α₁——地面反射率；

预测污染源，调整污染源位置、强度排放时间，拟合获取的各监测点的污染物浓度数据，拟合精度达到80％以上，将偏离计算结果的检测数据纳入存疑数据库，并对监测点进行检查维修，达到拟合精度的污染源位置、强度和排放时间作为污染源的预测结果，完成拟合的三维烟团轨迹模型，得到反映污染物的三维分布场图；

数据处理平台，还用于通过增加时间步，预测未来污染物浓度分布，计算空气污染指数；

管理***，通过光纤与数据处理平台通讯连接，用于获取数据处理平台输出的反映污染物的三维分布场图以及未来污染物浓度分布，空气污染指数；

用户终端，通过GPRS传输模块与数据处理平台通讯连接，用于定期接收数据处理平台输出的反映污染物的三维分布场图以及未来污染物浓度分布，空气污染指数；或者用于向数据处理平台输出请求，接收数据处理平台输出的反映污染物的三维分布场图以及未来污染物浓度分布，空气污染指数。

进一步地，所述数据采集模块，包括流量调节器、PLC控制器、存储器及传感器；其中传感器包含二氧化硫、二氧化氮、一氧化碳、臭氧、PM10、PM2.5、总悬浮颗粒物、氮氧化物、铅、苯并芘污染物浓度检测器。

本发明空气污染物监测预警方法及云平台相对于现有技术的优点。

1、本发明能够智能处理污染物浓度监测，数据传输、分析与发布。

2、本发明能够精确追踪污染源，预测未来某一固定地点污染物浓度。

3、本发明能够发布精确的污染物分布图。

4、本发明结合了互联网技术和云计算技术充分利用检测数据，能够及时、准确地追踪污染源，预测未来污染物浓度。

附图说明

图1是本发明平台拓扑图；

图2是本发明数据采集模块结构图。

具体实施方式

实施例1

本实施例空气污染物监测预警方法，包括：

(1)设置多个监测点，采集各监测点分别采集污染物浓度、气温、风向及风速的历史参数；污染物浓度、气温、风向及风速作为模型输入参数；

(2)建立城市空气流动通道、地面反射率、风速和温度分布三维场；

1)流动通道

根据城市地形和建筑物的分布建立流动通道的三维分布网格。

2)地面反射率分布

测量不同区域的地面反射率，并赋值给各个网格，得到地面反射率分布。

3)风速场

为了准确描述污染物浓度的分布，建立风速场，结合前述点源烟团轨迹模型可预测变化风场下的污染物分布情况。

a.风场连续方程：

u^*＝u·ΔH(x·y),

v^*＝v·ΔH(x·y),

ΔH(x,y)＝H(x,y)-h'

式中：u^*、v^*、w^*——坐标调整后的风场,m/s；

σ——调整后的垂向坐标,m。

h'_s＝h_s(x,y)+10

H(x,y)＝2000+h_s(x,y)/2

式中：z——坐标铅直高度,m；

h_s(x,y)——地形高度,m；

H(x,y)——模式上边界,m。

为了便于在x,y,σ坐标上插值风场满足风场连续方程，同时使得风场改变值最小，问题归结为求泛函的最小值：

式中：E(U^*,V^*,ω^*,λ)——任一点的泛函值,；

——初始风场,m/s；

λ——拉格朗日乘值；

a1——水平方向观测误差；

a2——垂直方向观测误差；

——观测误差方差。

b.地面风场初始化：

用加权插值法将地面各观测点的风速实测值按其u,v分量分别插到模式的各地面格点上，得到地面初始场。

式中：U——u,v的分量，m/s；

i,j——表示(i,j)网格点；

r——第K各观测点至(I,j)网格点的平均距离，m；

n——检测点数量；

R_E——影响半径(以网格点为中心)，m；

c.上层风场初始化：

上层风场利用风速幂次律的外推及地转风资料获得。

具体说，从地面至200m的各层风速改变而风向不变，风速改变遵循：

式中：U——风速，m/s；

U₁₀——地面10米风标观测风速，m/s；

200m以上各高度风场由上层地转风和地面外推的200m层风场线内插而得。

4)温度场

将各检测点得到温度数据赋值给三维网格中，没有检测点的网格通过线性插值得到温度场。

(3)输入各污染物的扩散参数、沉降参数；

(4)建立三维烟团轨迹模型：

在不均匀流畅中，污染物扩散采用积分烟团模型：

式中：C_p(x,y,z,T)——T时刻第p个源在(x,y,z)处的浓度,mg/m³；

σ_x、σ_y、σ_z——不同稳定度下的扩散系数,m²/s；

u、v、ω——流场在x，y，z方向的分量，m/s；

H_e——第p个源的有效高度，m；

V_S——污染物颗粒沉降速度，气态污染物为0，m/s；

T——污染物排放时间，hr；

Q_p——第p个点源的强度，mg/s，

α₁——地面反射率。

在污染物浓度较高的区域预测污染源，调整污染源位置、强度排放时间，拟合获取的的历史参数(各监测点的浓度数据)，历史拟合精度达到80％以上，将偏离计算结果的检测数据纳入存疑数据库，并对监测点进行检查维修。达到拟合精度的污染源位置、强度和排放时间作为污染源的预测结果。完成拟合的三维烟团轨迹模型，得到准确反映污染物的三维分布场图；

(5)还包括通过增加时间步，预测未来污染物浓度分布，计算空气污染指数。

实施例2

本实施例空气污染物监测预警方法，在实施例1的基础上，还包括：定期向用户终端发布空气质量检测报告、预测报告、污染物分布图及预测污染源位置。

实施例3

本实施例空气污染物监测预警云平台，包括：

数据采集模块，用于采集污染物浓度、气温、风向及风速的历史参数；

数据处理平台，用于获取各污染物的扩散参数、沉降参数；

建立三维烟团轨迹模型：在不均匀流畅中，污染物扩散采用积分烟团模型：

式中：C_p(x,y,z,T)——T时刻第p个源在(x,y,z)处的浓度,单位mg/m³；

σ_x、σ_y、σ_z——不同稳定度下的扩散系数,单位m²/s；

u、v、ω——流场在x，y，z方向的分量，单位m/s；

H_e——第p个源的有效高度，单位m；

V_S——污染物颗粒沉降速度，气态污染物为0，单位m/s；

T——污染物排放时间，单位hr；

Q_p——第p个点源的强度，单位mg/s，

α₁——地面反射率；

预测污染源，调整污染源位置、强度排放时间，拟合获取的各监测点的污染物浓度数据，拟合精度达到80％以上，将偏离计算结果的检测数据纳入存疑数据库，并对监测点进行检查维修，达到拟合精度的污染源位置、强度和排放时间作为污染源的预测结果，完成拟合的三维烟团轨迹模型，得到反映污染物的三维分布场图；

数据处理平台，还用于通过增加时间步，预测未来污染物浓度分布，计算空气污染指数；

管理***，通过光纤与数据处理平台通讯连接，用于获取数据处理平台输出的反映污染物的三维分布场图以及未来污染物浓度分布，空气污染指数；

用户终端，通过GPRS传输模块与数据处理平台通讯连接，用于定期接收数据处理平台输出的反映污染物的三维分布场图以及未来污染物浓度分布，空气污染指数；或者用于向数据处理平台输出请求，接收数据处理平台输出的反映污染物的三维分布场图以及未来污染物浓度分布，空气污染指数。

所述空气污染检测器通过GPRS传输模块和光纤与数据处理平台连接；所述数据处理平台通过光纤与管理***连接，同时通过GPRS传输模块与用户终端连接。本发明所述的GPRS传输模块用于在正常工况下将数据采集模块得到的数据处理平台。所述的光纤传输是在GPRS传输模块失效的条件下将数据采集模块得到的数据处理平台

本发明所述的数据处理平台是基于Hadoop平台，采用烟团轨迹模型进行三维流场模拟，利用拟合历史污染物浓度及风速监测数据，纠正错误数据，并预测未来某一固定地点的污染物浓度，计算空气污染指数；利用各监测点污染物浓度和风速监测数据，通过烟团轨迹模型进行三维流场模拟得到污染物浓度平面分布精确追踪污染源；并定期向用户终端发布空气质量检测报告、预测报告、污染物分布等值图及可能污染源位置。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，并不用于限制本发明，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变型，这些改进和变型也应视为本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种空气污染物监测预警方法，其特征在于，包括：

设置多个监测点，各监测点分别采集污染物浓度、气温、风向及风速的历史参数；

建立城市空气流动通道、地面反射率、风速和温度分布三维场；

获取各污染物的扩散参数、沉降参数；

建立三维烟团轨迹模型：在不均匀流畅中，污染物扩散采用积分烟团模型：

式中：C_p(x,y,z,T)——T时刻第p个源在(x,y,z)处的浓度,单位mg/m³；

σ_x、σ_y、σ_z——不同稳定度下的扩散系数,单位m²/s；

u、v、ω——流场在x，y，z方向的分量，单位m/s；

H_e——第p个源的有效高度，单位m；

V_S——污染物颗粒沉降速度，气态污染物为0，单位m/s；

T——污染物排放时间，单位hr；

Q_p——第p个点源的强度，单位mg/s，

α₁——地面反射率；

预测污染源，调整污染源位置、强度排放时间，拟合获取的各监测点的污染物浓度数据，拟合精度达到80％以上，将偏离计算结果的检测数据纳入存疑数据库，并对监测点进行检查维修，达到拟合精度的污染源位置、强度和排放时间作为污染源的预测结果，完成拟合的三维烟团轨迹模型，得到反映污染物的三维分布场图；

还包括通过增加时间步，预测未来污染物浓度分布，计算空气污染指数。

2.根据权利要求1所述的空气污染物监测预警方法，其特征在于，

空气流动通道：根据城市地形和建筑物的分布建立流动通道的三维分布网格；

地面反射率分布：测量不同区域的地面反射率，并赋值给各个网格，得到地面反射率分布；

风速场：风场连续方程：

u*＝u·ΔH(x·y),

v*＝v·ΔH(x·y),

ΔH(x,y)＝H(x,y)-h'

式中：u*、v*、w*——坐标调整后的风场,m/s；

σ——调整后的垂向坐标,单位m；

h′_s＝h_s(x,y)+10

H(x,y)＝2000+h_s(x,y)/2

式中：z——坐标铅直高度,单位m；

h_s(x,y)——地形高度,单位m；

H(x,y)——模式上边界,单位m；

为了便于在x,y,σ坐标上插值风场满足风场连续方程，同时使得风场改变值最小，问题归结为求泛函的最小值：

式中：E(U*,V*,ω*,λ)——任一点的泛函值；

——初始风场,单位m/s；

λ——拉格朗日乘值；

a1——水平方向观测误差；

a2——垂直方向观测误差；

——观测误差方差；

地面风场初始化：

用加权插值法将地面各观测点的风速实测值按其u,v分量分别插到模式的各地面格点上，得到地面初始场；

式中：U——u,v的分量，m/s；

i,j——表示(i,j)网格点；

r——第K各观测点至(I,j)网格点的平均距离，单位m；

n——检测点数量；

R_E——影响半径(以网格点为中心)，单位m；

上层风场初始化：

上层风场利用风速幂次律的外推及地转风资料获得，具体包括；从地面至200m的各层风速改变而风向不变，风速改变遵循：

式中：U——风速，单位m/s；

U₁₀——地面10米风标观测风速，单位m/s；

200m以上各高度风场由上层地转风和地面外推的200m层风场线内插而得；

温度场

将各检测点得到温度数据赋值给三维网格中，没有检测点的网格通过线性插值得到温度场。

3.根据权利要求1所述的空气污染物监测预警方法，其特征在于，还包括：

定期向用户终端发布空气质量检测报告、预测报告、污染物分布图及预测污染源位置。

4.一种空气污染物监测预警云平台，其特征在于，包括：

数据采集模块，用于采集污染物浓度、气温、风向及风速的历史参数；

数据处理平台，用于获取各污染物的扩散参数、沉降参数；

建立三维烟团轨迹模型：在不均匀流畅中，污染物扩散采用积分烟团模型：

式中：C_p(x,y,z,T)——T时刻第p个源在(x,y,z)处的浓度,单位mg/m³；

σ_x、σ_y、σ_z——不同稳定度下的扩散系数,单位m²/s；

u、v、ω——流场在x，y，z方向的分量，单位m/s；

H_e——第p个源的有效高度，单位m；

V_S——污染物颗粒沉降速度，气态污染物为0，单位m/s；

T——污染物排放时间，单位hr；

Q_p——第p个点源的强度，单位mg/s，

α₁——地面反射率；

预测污染源，调整污染源位置、强度排放时间，拟合获取的各监测点的污染物浓度数据，拟合精度达到80％以上，将偏离计算结果的检测数据纳入存疑数据库，并对监测点进行检查维修，达到拟合精度的污染源位置、强度和排放时间作为污染源的预测结果，完成拟合的三维烟团轨迹模型，得到反映污染物的三维分布场图；

数据处理平台，还用于通过增加时间步，预测未来污染物浓度分布，计算空气污染指数；

管理***，通过光纤与数据处理平台通讯连接，用于获取数据处理平台输出的反映污染物的三维分布场图以及未来污染物浓度分布，空气污染指数；

用户终端，通过GPRS传输模块与数据处理平台通讯连接，用于定期接收数据处理平台输出的反映污染物的三维分布场图以及未来污染物浓度分布，空气污染指数；或者用于向数据处理平台输出请求，接收数据处理平台输出的反映污染物的三维分布场图以及未来污染物浓度分布，空气污染指数。

5.根据权利要求4所述的空气污染物监测预警方法及云平台，其特征在于，所述数据采集模块，包括流量调节器、PLC控制器、存储器及传感器；其中传感器包含二氧化硫、二氧化氮、一氧化碳、臭氧、PM10、PM2.5、总悬浮颗粒物、氮氧化物、铅、苯并芘污染物浓度检测器。