一种基于热点网格技术的大气污染物扩散轨迹追踪方法
技术领域
本发明涉及卫星遥感技术领域,是基于卫星遥感热点网格化生成 产品图为前提,利用大气污染物扩散条件的一种前向扩散轨迹、后向 溯源轨迹技术,特别是关于大气污染物短时扩散的预报及污染物溯源、 扩散轨迹的跟踪有良好的功能性,具体为一种基于热点网格技术的大 气污染物扩散轨迹追踪方法。
背景技术
近年来,随着大气污染问题的日益严峻,各种污染物的相互耦合 叠加,大气污染现象出现了压缩性、区域性和复合型,城市及区域大 气污染状况严重,重污染日发生频率高,利用环境遥感产品自动化生 产平台实现自动化生产大多数的大气和生态要素的基础遥感产品(少 部分无法自动化的利用现有人机交互方式获取),环境遥感产品自动 化生产平台与分布式卫星数据采集平台采集的数据进行实时对接,对 数据进行实时处理,获取后续应用所需要的基础遥感产品,将观测区 域划分为3千米×3千米的网格,利用卫星遥感技术,综合选取 PM2.5年均浓度相对较高网格,作为大气污染热点网格,进行观测和 筛选出污染物排放清单单位,同时利用卫星遥感和模式在涉气污染源 相对集中的热点网格内结合地面监测微站,实时监控污染变化,识别 选出PM2.5浓度异常的区域,范围缩小至2000米×2000米,计算 和分析大气污染物输送、扩散轨迹,指导开展监督执法。
目前,卫星遥感大气污染物监测只是将污染区域分为2KM*2KM 的网格,并用不同的色标表示区域污染浓度,但是本区域的污染物的 溯源(本地产生或外区域扩散)和扩散条件并无法得知,本次发明通 过前向扩散轨迹、后向溯源轨迹技术,能够实现区域污染物溯源和短 时扩散预报的功能,并实现污染物扩散轨迹追踪。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于热点网格技术的大气污染物扩 散轨迹追踪方法,以解决上述背景技术中提出的卫星遥感大气污染物 监测只是将污染区域分为2KM*2KM的网格,并用不同的色标表示区 域污染浓度,但是本区域的污染物的溯源和扩散条件并无法得知,本 次发明通过前向扩散轨迹、后向溯源轨迹技术,能够实现区域污染物 溯源和短时扩散预报的功能,并实现污染物扩散轨迹追踪的问题。
为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:一种基于热点网格 技术的大气污染物扩散轨迹追踪方法,包括以下步骤:
步骤S1:开始反演陆地气溶胶;
步骤S2:卫星观测的0.47、0.64/0.25μm表现反射率;
步骤S3:对查算表中不同的气溶胶类型做循环,如没找到最小 的残进行步骤S4,如找到最小的残差,直接到步骤S14进行操作,;
步骤S4:对查算表中的550nm的AOD做循环;
步骤S5:计算改气溶胶类型时,对应550nmAOD和2.25μm观测 值条件下的2.25μm的地表反射率;
步骤S6:根据“暗背景”条件下0.47和0.64μm的地表反射率 和2.25μm的经验关系确定红蓝通道的地表反射率;
步骤S7:验证(0.47、0.64、2.25μm通)地表反射率是否合理, 如验证合理直接进行步骤S8,如验证不合理直接跳至步骤S11;
步骤S8:通过确定的0.47μm的地表反射率,以及该循环条件 下的气溶胶类型和550nm的AOD计算0.47μm时大气层顶表现反射率;
步骤S9:观测到的0.47μm的表现反射率是否在这次和上次计 算的表现反射率之间,如果一致则直接进行步骤S10,如果不一致则 回到步骤S4;
步骤S10:线性插值得到550nm时的AOD,以及0.47、0.64、2.25 三个通道的地表反射率的值;
步骤S11:反演得到的550nm的AOD值是否合理,如果不合理侧 进行步骤S12,如果合理则调至步骤S13;
步骤S12:通过外插的方法得到550nm的AOD以及地表反射率的 值;
步骤S13:计算0.64μm通道大气层顶表现反射率的残值,计算 完成回到步骤S3;
步骤S14:选出残差最小时对应的气溶胶类型以及对应的气溶胶 光学厚度的值;
步骤S15:反演结束。
进一步的,选取了中国气象局发射的FY-4静止卫星数据、日本 气象厅发射的葵花-8号静止卫星数据、美国MODIS极轨微信数据、 欧洲NPP极轨卫星数据,通过卫星数据同化,进行大气AOD反演。
进一步的,利用地基观测的气溶胶物理参量信息对中国地区的气 溶胶类型进行分类,并将其应用到辐射传输模式中计算出包含大气透 过率、大气表观发射率等量的查算表;分析可见光通道0.47μm,0.66 μm波段的地表反射率与短波红外波段的地表反射率之间的关系,并 分析其相关关系的适用条件以及影响因素;开发云检测反演算法用以 获取晴空区范围;利用分析场资料中的水汽、臭氧等量对卫星的观测 量进行大气吸收订正;利用地表高程数据计算大气分子瑞利散射贡献; 将扣除分子散射、大气吸收后,晴空暗背景条件下的多通道卫星观测 值与查算表相结合,基于最优化方法获取大气气溶胶光学厚度、悬浮 颗粒物柱质量浓度,Angstrom指数等气溶胶光学参量。
进一步的,卫星遥感的气溶胶光学厚度代表的是垂直方向上大气 总的消光,而PM2.5代表的是地面可吸入颗粒物的浓度,因此要想 从卫星遥感的AOD中获得PM2.5的浓度,就必需将AOD的值转换 到地面,这就需要知道气溶胶的垂直分布结构,确定气溶胶廓线可以 采用假定的气溶胶模型、模式模拟(例如GEO-CHEM)和地面观测的方 法,由于激光雷达可以准确地反演气溶胶消光系数的垂直分布,所以 是目前获得气溶胶廓线最可靠的方法。在获得激光雷达反演气溶胶消 光系数的廓线后,则可以进行由气溶胶光学厚度到地面消光系数映射 的高度订正。但由于激光雷达数据仅能代表单点的廓线,因此在实际 的地面颗粒物浓度反演过程中采用了站点数更多的地面能见度数据 进行地面颗粒物反演的高度订正。大气气溶胶光学厚度τ可表示为气 溶胶消光系数在整层大气垂直方向上的积分:
其中βz代表垂直方向上的消光系数,m-1。通常情况下假定气溶胶 消光系数在垂直方向上按指数分布:
其中β0为地面消光系数,m-1;H为气溶胶的标高,m。一般情况下 气溶胶密度随指数递减,若粒子的谱分布不随高度改变,在消光系数 减小为地面消光系数的e-1时的高度,即称为气溶胶标高H。将(2) 式代入(1)式有:
在已知站点能见度的情况下,地面的水平消光系数可表示为:
β0=3.912/L (4)
其中L表示地面站点观测的水平能见度,结合相应站点卫星遥感的 大气气溶胶光学厚度,可得到对应站点的标高。利用这些离散站点的 标高内插为与卫星匹配的高分辨率的标高数据H(x,y)。将得到的标 高代入(3)式中,即可得到地面消光系数的空间分布。由于PM2.5测 得的是干气溶胶的质量浓度,因此在得到地面消光系数以后还需按(4) 式进行湿度订正。
βdry=β0/f(RH) (4)
根据米散射理论,气溶胶消光系数是粒子谱分布与消光特性的函数:
其中Qext(r,λ,m)是粒子的消光效率,m为复折射指数,与气溶胶 的化学成分有关,直接影响粒子的散射吸收特性。x/2对应PM10或 者PM2.5时粒子对应的半径。对于一定粒子谱分布的气溶胶,PM的 质量浓度可表示为:
联合(5)和(6)两式,有:
由(9)式可以看出,干气溶胶的消光系数与PM2.5的直接相关,其中 MEE即为质量消光效率,表示单位质量浓度的气溶胶的消光能力。因 此可通过对几个典型站点的PM2.5进行观测建立βdry和PM2.5的 相关关系,将得到的相关关系与βdry的空间分布相结合,即可得到 PM2.5产品。已有大气气溶胶光学厚度格点数据和地面能见度散点观 测数据,根据地面能见度与消光系数反相关的原理,以及气溶胶光学 厚度等于消光系数在垂直方向上的积分,先计算得到消光系数格点数 据,根据消光系数计算得到地面水平能见度。气溶胶光学厚度和消光 系数、标高三者之间的关系:
1)根据地面能见度散点观测数据计算消光系数在水平均一的条 件下,地面大气水平能见度(气象能见距)R和大气消光系数的关系为:
其中ε为人眼的对比感阈,取ε=0.02,这就是Koschmieder能 见度公式。
2)计算散点的边界层高度(标高)
利用消光系数和气溶胶光学厚度AOD数据,代入公式(3),得 到离散点的标高。
3)散点的标高数据做插值运算,得到标高格点数据;
利用散点的标高数据,做克里金插值运算,得到边界层高度(标 高)的格点数据。
利用边界层高度(标高)的格点数据和气溶胶光学厚度AOD数据,代入 公式(10),得到湿的消光系数
根据湿的消光系数,代入式(11),可计算得到能见度。
进一步的,采用online的空气质量预报模式WRF-CHEM来进行 空气质量预报。
进一步的,利用星-地一体化的监测资料选择空气质量预报模式 中合理的参数化方案,尤其是对颗粒物预报结果影响比较大的边界层 方案(PBL)。
进一步的,雾霾数值预报主要是初边值问题,由于排放源清单的 滞后和人为造成的不确定性,导致雾霾数值预报***在求解时初值很 不准确,其对同化的需求非常强烈,通过同化可以有效改善模式初值, 提高预报效率。国外较早开展了卫星资料在大气成分数值预报***中 的同化应用工作并取得了一定的应用成果,而我国大气成分资料同化 方面的工作开展的非常有限,还未在模式中同化静止卫星的气溶胶观 测产品,因此通过三维变分同化(3DVar)方法同化高频次的静止卫星 产品,也即在预报过程中不断利用卫星观测数据进行修正,这个新的 初始场优于原有模式预报场(分析场优于背景场),进而能对下一个时刻的预报结果起到改善效果。
进一步的,由于气象场和模式方案都有不确定性,因此会给最终 的模式预报结果带来很大的不确定性,因此考虑可以通过集合预报手 段来减小不确定性。事先给定与预报场误差分布的估计,在模式区域 内每一个格点上,大气状态量被依据所处位置上对应物理量的预报误 差猜值来给定一个基于高斯分布的随机扰动量,通过添加这种随机扰 动来产生集合(ensemble)成员。每个集合成员进行预报,最后将众模 式结果利用多模式输出集成技术给出最优的空气质量预报结论。集合 成员之间的差异可用来模拟初值场的不确定性;多物理方案的模拟结 果也可用来评估模式方案的不确定性。
进一步的,前向溯源轨迹、后向扩散轨迹方法结合了大气水平和 垂直运动,在污染物传输、扩散和沉降等方面具有完整的参考价值。 前向溯源轨迹、后向扩散轨迹统计方法有很多,如潜在源区贡献法(PSCF)、浓度权重贡献法(CWT)、保留时间权重浓度发(RTWC)和定量输送偏差分析(QTBA)。前向溯源轨迹、后向扩散轨迹方法产生 的结果会随着推算局里和时间的增加而变大。所以讲轨迹所覆盖区域 进行分层网格化处理,网格标准采用2KM*2KM。基于前向溯源轨迹、 后向扩散轨迹方法聚类分析结果,计算每类轨迹对应时间的PM2.5 质量浓度平均值,以表征该轨迹来源方向的气团对监测区域浓度水平 的影响。因为氮氧化物扩散速度与颗粒物扩散速度相差在3小时以 上。我们通过同一网格内的氮氧化物与颗粒物的扩散值得到污染物是 否为本地产生。通过数据可视化,将每10分钟一频次的颗粒物监测 结果在生成的PM2.5产品上图进行标点。从而得到一个连续的扩散 条件分析。从而实现溯源与扩散的功能。
本发明针对重污染状况提供预警发布、应急响应,同时应用源解 析技术实现区域及城市污染成因分析,为制定科学的污染减排措施提 供保障支持。建立大气污染物在空气中的输送扩散模型,预报大气污 染物浓度在空气中的动态分布和变化趋势。能够实现局部大气污染物 成因及扩散分析,最终以产品图的形式生成,可以为环保部门提供执 法依据。
附图说明
图1为本发明一种基于热点网格技术的大气污染物扩散轨迹追 踪方法的静止卫星陆地气溶胶反演流程图;
图2为本发明一种基于热点网格技术的大气污染物扩散轨迹追 踪方法的卫星遥感地面颗粒物浓度算法流程图;
图3为本发明一种基于热点网格技术的大气污染物扩散轨迹追 踪方法的热点网格2KM*2KM产品图;
图4为本发明一种基于热点网格技术的大气污染物扩散轨迹追 踪方法的后向扩散轨迹图;
图5为本发明一种基于热点网格技术的大气污染物扩散轨迹追 踪方法的前向轨迹溯源图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方 案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部 分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普 通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例, 都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-5,本发明提供一种技术方案:一种基于热点网格技 术的大气污染物扩散轨迹追踪方法,包括以下步骤:
步骤S1:开始反演陆地气溶胶;
步骤S2:卫星观测的0.47、0.64/0.25μm表现反射率;
步骤S3:对查算表中不同的气溶胶类型做循环,如没找到最小 的残进行步骤S4,如找到最小的残差,直接到步骤S14进行操作,;
步骤S4:对查算表中的550nm的AOD做循环;
步骤S5:计算改气溶胶类型时,对应550nmAOD和2.25μm观测 值条件下的2.25μm的地表反射率;
步骤S6:根据“暗背景”条件下0.47和0.64μm的地表反射率 和2.25μm的经验关系确定红蓝通道的地表反射率;
步骤S7:验证(0.47、0.64、2.25μm通)地表反射率是否合理, 如验证合理直接进行步骤S8,如验证不合理直接跳至步骤S11;
步骤S8:通过确定的0.47μm的地表反射率,以及该循环条件 下的气溶胶类型和550nm的AOD计算0.47μm时大气层顶表现反射率;
步骤S9:观测到的0.47μm的表现反射率是否在这次和上次计 算的表现反射率之间,如果一致则直接进行步骤S10,如果不一致则 回到步骤S4;
步骤S10:线性插值得到550nm时的AOD,以及0.47、0.64、2.25 三个通道的地表反射率的值;
步骤S11:反演得到的550nm的AOD值是否合理,如果不合理侧 进行步骤S12,如果合理则调至步骤S13;
步骤S12:通过外插的方法得到550nm的AOD以及地表反射率的 值;
步骤S13:计算0.64μm通道大气层顶表现反射率的残值,计算 完成回到步骤S3;
步骤S14:选出残差最小时对应的气溶胶类型以及对应的气溶胶 光学厚度的值;
步骤S15:反演结束。
本发明中,选取了中国气象局发射的FY-4静止卫星数据、日本 气象厅发射的葵花-8号静止卫星数据、美国MODIS极轨微信数据、 欧洲NPP极轨卫星数据,通过卫星数据同化,进行大气AOD反演。
本发明中,利用地基观测的气溶胶物理参量信息对中国地区的气 溶胶类型进行分类,并将其应用到辐射传输模式中计算出包含大气透 过率、大气表观发射率等量的查算表;分析可见光通道0.47μm,0.66 μm波段的地表反射率与短波红外波段的地表反射率之间的关系,并 分析其相关关系的适用条件以及影响因素;开发云检测反演算法用以 获取晴空区范围;利用分析场资料中的水汽、臭氧等量对卫星的观测 量进行大气吸收订正;利用地表高程数据计算大气分子瑞利散射贡献; 将扣除分子散射、大气吸收后,晴空暗背景条件下的多通道卫星观测 值与查算表相结合,基于最优化方法获取大气气溶胶光学厚度、悬浮 颗粒物柱质量浓度,Angstrom指数等气溶胶光学参量。
本发明中,卫星遥感的气溶胶光学厚度代表的是垂直方向上大气 总的消光,而PM2.5代表的是地面可吸入颗粒物的浓度,因此要想 从卫星遥感的AOD中获得PM2.5的浓度,就必需将AOD的值转换 到地面,这就需要知道气溶胶的垂直分布结构,确定气溶胶廓线可以 采用假定的气溶胶模型、模式模拟(例如GEO-CHEM)和地面观测的方 法,由于激光雷达可以准确地反演气溶胶消光系数的垂直分布,所以 是目前获得气溶胶廓线最可靠的方法。在获得激光雷达反演气溶胶消 光系数的廓线后,则可以进行由气溶胶光学厚度到地面消光系数映射 的高度订正。但由于激光雷达数据仅能代表单点的廓线,因此在实际 的地面颗粒物浓度反演过程中采用了站点数更多的地面能见度数据 进行地面颗粒物反演的高度订正。大气气溶胶光学厚度τ可表示为气 溶胶消光系数在整层大气垂直方向上的积分:
其中βz代表垂直方向上的消光系数,m-1。通常情况下假定气溶胶 消光系数在垂直方向上按指数分布:
其中β0为地面消光系数,m-1;H为气溶胶的标高,m。一般情况下 气溶胶密度随指数递减,若粒子的谱分布不随高度改变,在消光系数 减小为地面消光系数的e-1时的高度,即称为气溶胶标高H。将(2) 式代入(1)式有:
在已知站点能见度的情况下,地面的水平消光系数可表示为:
β0=3.912/L (4)
其中L表示地面站点观测的水平能见度,结合相应站点卫星遥感的 大气气溶胶光学厚度,可得到对应站点的标高。利用这些离散站点的 标高内插为与卫星匹配的高分辨率的标高数据H(x,y)。将得到的标 高代入(3)式中,即可得到地面消光系数的空间分布。由于PM2.5测 得的是干气溶胶的质量浓度,因此在得到地面消光系数以后还需按(4) 式进行湿度订正。
βdry=β0/f(RH) (4)
根据米散射理论,气溶胶消光系数是粒子谱分布与消光特性的函数:
其中Qext(r,λ,m)是粒子的消光效率,m为复折射指数,与气溶胶 的化学成分有关,直接影响粒子的散射吸收特性。x/2对应PM10或 者PM2.5时粒子对应的半径。对于一定粒子谱分布的气溶胶,PM的 质量浓度可表示为:
联合(5)和(6)两式,有:
由(9)式可以看出,干气溶胶的消光系数与PM2.5的直接相关,其中 MEE即为质量消光效率,表示单位质量浓度的气溶胶的消光能力。因 此可通过对几个典型站点的PM2.5进行观测建立βdry和PM2.5的 相关关系,将得到的相关关系与βdry的空间分布相结合,即可得到 PM2.5产品。已有大气气溶胶光学厚度格点数据和地面能见度散点观 测数据,根据地面能见度与消光系数反相关的原理,以及气溶胶光学 厚度等于消光系数在垂直方向上的积分,先计算得到消光系数格点数 据,根据消光系数计算得到地面水平能见度。气溶胶光学厚度和消光 系数、标高三者之间的关系:
2)根据地面能见度散点观测数据计算消光系数在水平均一的条 件下,地面大气水平能见度(气象能见距)R和大气消光系数的关系为:
其中ε为人眼的对比感阈,取ε=0.02,这就是Koschmieder能 见度公式。
2)计算散点的边界层高度(标高)
利用消光系数和气溶胶光学厚度AOD数据,代入公式(3),得 到离散点的标高。
3)散点的标高数据做插值运算,得到标高格点数据;
利用散点的标高数据,做克里金插值运算,得到边界层高度(标 高)的格点数据。
利用边界层高度(标高)的格点数据和气溶胶光学厚度AOD数 据,代入公式(10),得到湿的消光系数
根据湿的消光系数,代入式(11),可计算得到能见度。
本发明中,采用online的空气质量预报模式WRF-CHEM来进行 空气质量预报。
本发明中,利用星-地一体化的监测资料选择空气质量预报模式 中合理的参数化方案,尤其是对颗粒物预报结果影响比较大的边界层 方案(PBL)。
本发明中,雾霾数值预报主要是初边值问题,由于排放源清单的 滞后和人为造成的不确定性,导致雾霾数值预报***在求解时初值很 不准确,其对同化的需求非常强烈,通过同化可以有效改善模式初值, 提高预报效率。国外较早开展了卫星资料在大气成分数值预报***中 的同化应用工作并取得了一定的应用成果,而我国大气成分资料同化 方面的工作开展的非常有限,还未在模式中同化静止卫星的气溶胶观 测产品,因此通过三维变分同化(3DVar)方法同化高频次的静止卫星 产品,也即在预报过程中不断利用卫星观测数据进行修正,这个新的 初始场优于原有模式预报场(分析场优于背景场),进而能对下一个时刻的预报结果起到改善效果。
本发明中,由于气象场和模式方案都有不确定性,因此会给最终 的模式预报结果带来很大的不确定性,因此考虑可以通过集合预报手 段来减小不确定性。事先给定与预报场误差分布的估计,在模式区域 内每一个格点上,大气状态量被依据所处位置上对应物理量的预报误 差猜值来给定一个基于高斯分布的随机扰动量,通过添加这种随机扰 动来产生集合(ensemble)成员。每个集合成员进行预报,最后将众模 式结果利用多模式输出集成技术给出最优的空气质量预报结论。集合 成员之间的差异可用来模拟初值场的不确定性;多物理方案的模拟结 果也可用来评估模式方案的不确定性。
本发明中,前向溯源轨迹、后向扩散轨迹方法结合了大气水平和 垂直运动,在污染物传输、扩散和沉降等方面具有完整的参考价值。 前向溯源轨迹、后向扩散轨迹统计方法有很多,如潜在源区贡献法(PSCF)、浓度权重贡献法(CWT)、保留时间权重浓度发(RTWC)和定量输送偏差分析(QTBA)。前向溯源轨迹、后向扩散轨迹方法产生 的结果会随着推算局里和时间的增加而变大。所以讲轨迹所覆盖区域 进行分层网格化处理,网格标准采用2KM*2KM。基于前向溯源轨迹、 后向扩散轨迹方法聚类分析结果,计算每类轨迹对应时间的PM2.5 质量浓度平均值,以表征该轨迹来源方向的气团对监测区域浓度水平 的影响。因为氮氧化物扩散速度与颗粒物扩散速度相差在3小时以 上。我们通过同一网格内的氮氧化物与颗粒物的扩散值得到污染物是 否为本地产生。通过数据可视化,将每10分钟一频次的颗粒物监测 结果在生成的PM2.5产品上图进行标点。从而得到一个连续的扩散 条件分析,从而实现溯源与扩散的功能。
基于热点网格前向扩散轨迹、后向溯源轨迹将应用于异常大气污 染网格区域内用于计算和分析大气污染物输送、扩散轨迹的专业模型。 该模型具有处理多种气象要素输入场、多种物理过程和不同类型污染 物排放源功能的较为完整的输送、扩散和沉降模式,包括沙尘、对流 层臭氧、EC、二氧化硫、苯、火山喷发、森林火灾、汞、PM2.5的扩 散模拟,该模式是一种欧拉拉格朗日混合计算模式,其平流和扩散计 算采用拉格朗日方法。HYSPLIT轨迹模型通常用来跟踪气流所携带的 粒子或气体移动方向,可以实时预报风场形势,分析降水,研究轨迹, 基于流体力学的轨迹方程,HYSPLIT轨迹模式分为前向轨迹和后向轨 迹两类,后向轨迹分析气流溯源;前向轨迹分析发展路径追踪,其可 用轨迹预报,气流三维轨迹模式模拟分析气团路径的思路是假设空气 中的粒子随风飘动,则其移动轨迹就是时间和空间上位置矢量的积分, 其中气象场采用美国国家环境预报中心和美国国家大气研究中心全 球再分析资料,每日有4个时次,垂直方向为17层,从地面到 10hPa,要素场包括温、湿、压、高度以及水平和垂直风速场等,轨 迹模式每天计算4个时次,起始点高度为地面,范围覆盖欧亚大陆, 轨迹方法能够定性地分析特定观测点影响其团的来向和源地,理解特定的气溶胶浓度分布和变化,能够给出合理解释,可在更大范围内理 解影响气流的来向,得出影响受点气团的源地、移动轨迹和移动速度, 同时通过逐条轨迹所占比例的计算可以给出气团移动的主次路径,为 外推污染物发展起到指导作用,利用机器学习方法提供6小时以内 的临近预警预报空气质量指数(AQI)范围;利用空气质量预报模式 提供6–72小时的短期空气质量预报结果,产品信息包括:空气质量 级别、范围和首要污染物及含量,利用地基观测的气溶胶物理参量信 息对中国地区的气溶胶类型进行分类,并将其应用到辐射传输模式中 计算出包含大气透过率、大气表观发射率等量的查算表;分析可见光 通道0.47μm,0.66μm波段的地表反射率与短波红外波段的地表反 射率之间的关系,并分析其相关关系的适用条件以及影响因素;开发 云检测反演算法用以获取晴空区范围;利用分析场资料中的水汽、臭 氧等量对卫星的观测量进行大气吸收订正;利用地表高程数据计算大气分子瑞利散射贡献;将扣除分子散射、大气吸收后,晴空暗背景条 件下的多通道卫星观测值与查算表相结合,基于最优化方法获取大气 气溶胶光学厚度、悬浮颗粒物柱质量浓度,Angstrom指数等气溶胶 光学参量,利用地基及卫星的相关监测产品以及其他辅助数据,基于 气象数据及污染物排放清单,应用集成,化天气预报模式(WRF)、 排放源处理模式(Smoke)、空气质量数值预报模式***(WRF-Chem等)、 空气质量统计预报模式***,实现环境空气质量数值预报运算及展示 并提供环境空气质量数值预报服务的产品。并通过卫星及地面等观测 资料的三维变分同化以及集合预报的方法不断提升预报,精度。针对 重污染状况提供预警发布、应急响应,同时应用源解析技术实现区域 及城市污染成因,分析,为制定科学的污染减排措施提供保障支持。 建立大气污染物在空气中的输送扩散模型,预报大气污染物浓度在空 气中的动态分布和变化趋势,实施大同市及周边的空气质量预报,并在符,合相关标准时提供预警信息。按照预报时效主要分为两个部分: 基于统计方法的临近预报采用Convolutional LSTM Network(卷积 长短时记忆网络)进行空气质量预报,并考虑以区分局地污染源与未 来污染源要素提高预报精度,利用星-地一体化外的监测资料,将污 染源分为外来污染和本地污染。对于外来污染源,通过泰勒冻结假设 和关键点匹配追踪到未来一段时间染物流场速度矢量,通过外插未来 每个坐标点的运动轨迹,推测出未来位于目标站点上方的污染物来源 区域。然后将此外来污染源的作为卷积神经网络的输入,对于局地的 污染源通过将属地污染物作为卷积LSTM的输入,结合外来污染源的, 对局地的的历史数据和外来污染物历史数据作为数据集输入模型训 练网络,提高预报精度,基于空气质量预报模式的短期预报拟采用 online的空气质量预报模式WRF-CHEM来进行空气质量预报。并考 虑从以下三个方面来提升预报精度:参数化方案的选择利用星-地一 体化的监测资料选择空气质量预报模式中合理的参数化方案,尤其是 对颗粒物预报结果影响比较大的边界层方案(PBL),高频次卫星观测 资料的同化,雾霾数值预报主要是初边值问题,由于排放源清单的滞 后和人为造成的不确定性,导致雾霾数值预报***在求解时初值很不 准确,其对同化的需求非常强烈,通过同化可以有效改善模式初值, 提高预报效率。国外较早开展了卫星资料在大气成分数值预报***中 的同化应用工作并取得了一定的应用成果,而我国大气成分资料同化 方面的工作开展的非常有限,还未在模式中同化静止卫星的气溶胶观 测产品,因此通过三维变分同化(3DVar)方法同化高频次的静止卫星产品,也即在预报过程中不断利用卫星观测数据进行修正,这个新的 初始场优于原有模式预报场(分析场优于背景场),进而能对下一个 时刻的预报结果起到改善效果,基于WRF-CHEM的集合预报由于气象 场和模式方案都有不确定性,因此会给最终的模式预报结果带来很大 的不确定性,因此考虑可以通过集合预报手段来减小不确定性。事先 给定与预报场误差分布的估计,在模式区域内每一个格点上,大气状 态量被依据所处位置上对应物理量的预报误差猜值来给定一个基于 高斯分布的随机扰动量,通过添加这种随机扰动来产生集合 (ensemble)成员。每个集合成员进行预报,最后将众模式结果利用多 模式输出集成技术给出最优的空气质量预报结论,集合成员之间的差 异可用来模拟初值场的不确定性;多物理方案的模拟结果也可用来评 估模式方案的不确定性。
本发明针对重污染状况提供预警发布、应急响应,同时应用源解 析技术实现区域及城市污染成因分析,为制定科学的污染减排措施提 供保障支持。建立大气污染物在空气中的输送扩散模型,预报大气污 染物浓度在空气中的动态分布和变化趋势。能够实现局部大气污染物 成因及扩散分析,最终以产品图的形式生成,可以为环保部门提供执 法依据。
需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅 仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定 要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺 序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排 他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备 不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还 包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例,对于本领域的普通技术 人员而言,可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这 些实施例进行多种变化、修改、替换和变型,本发明的范围由所附权 利要求及其等同物限定。