CN113281264B - 一种基于卫星遥感确定环境大气污染点源一氧化碳排放通量的方法 - Google Patents
一种基于卫星遥感确定环境大气污染点源一氧化碳排放通量的方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113281264B CN113281264B CN202110498849.6A CN202110498849A CN113281264B CN 113281264 B CN113281264 B CN 113281264B CN 202110498849 A CN202110498849 A CN 202110498849A CN 113281264 B CN113281264 B CN 113281264B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- carbon monoxide
- flux
- point source
- wind field
- mass
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- UGFAIRIUMAVXCW-UHFFFAOYSA-N Carbon monoxide Chemical compound [O+]#[C-] UGFAIRIUMAVXCW-UHFFFAOYSA-N 0.000 title claims abstract description 45
- 229910002091 carbon monoxide Inorganic materials 0.000 title claims abstract description 45
- 230000004907 flux Effects 0.000 title claims abstract description 40
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 21
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 title claims abstract description 9
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims abstract description 12
- 239000000779 smoke Substances 0.000 claims description 21
- 238000009792 diffusion process Methods 0.000 claims description 6
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims description 5
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 abstract description 5
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 abstract description 3
- 230000002265 prevention Effects 0.000 abstract description 2
- 238000011002 quantification Methods 0.000 abstract 1
- 239000003344 environmental pollutant Substances 0.000 description 4
- 231100000719 pollutant Toxicity 0.000 description 4
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 2
- 238000007716 flux method Methods 0.000 description 2
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 239000000443 aerosol Substances 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000002329 infrared spectrum Methods 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
- G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
- G01N21/35—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light
- G01N21/3504—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light for analysing gases, e.g. multi-gas analysis
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N2021/178—Methods for obtaining spatial resolution of the property being measured
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N2021/1793—Remote sensing
- G01N2021/1795—Atmospheric mapping of gases
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于卫星遥感确定环境大气污染点源一氧化碳排放通量的方法，基于卫星遥感观测的一氧化碳大气时空分布，采用截面积分通量算法并结合风场信息识别和量化点源排放烟羽。这一方法应用了截面积分通量算法计算工业源一氧化碳排放通量及其不确定度和长时间变化规律。结合大气环流、气象要素、地形地貌及源区污染特征，可获得工业源一氧化碳排放的传输规模、空间分布规律和时空演变特征。与传统的排放通量量化方法相比，基于卫星遥感的截面积分通量算法可实现任意区域点源排放通量的高精度计算，在大气污染精准防治领域具有重要意义。
Description
技术领域
本发明属于环境影响评价技术领域，涉及一种基于卫星遥感确定环境大气污染点源一氧化碳排放通量的方法，尤其是能识别和量化任意区域点源排放通量。
背景技术
一氧化碳是我国《环境空气质量标准》中六项基本控制污染物之一。目前大气污染物一氧化碳观测存在缺乏高密度的立体观测数据、缺乏高精度的工业点源排放监测手段及缺乏高效能的评估优化方法等瓶颈问题。使得污染气体一氧化碳传输和排放通量计算变得困难。如何构建高精度工业点源排放通量计算方法是一个关键挑战。
发明内容
为了克服现有的缺乏高密度的立体观测数据和缺乏高精度的工业点源排放监测手段的不足,本发明提供一种基于卫星遥感确定环境大气污染点源一氧化碳排放通量的方法。所述方法是基于卫星遥感量化工业点源一氧化碳排放通量的方法，获取主要工业点源一氧化碳排放通量长时间序列数据集，明晰工业排放的规模和规律，揭示局地精细化时空特征和污染机理。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案如下：
一种基于卫星遥感确定环境大气污染点源一氧化碳排放通量的方法，其特征在于，基于卫星遥感观测的一氧化碳大气时空分布，采用截面积分通量算法并结合风场信息识别和量化点源排放烟羽。
优选地，所述的截面积分通量算法是根据质量守恒定律，沿风场垂直方向积分烟羽相对于背景值的增量。
优选地，所述的截面积分通量算法是采用大气化学传输模型来模拟风场信息，由于沿风场垂直方向的一氧化碳柱质量增量积分与风场方向上点源的扩散距离无关，因此通过截面积分通量法对不同的值进行计算，获得距离排放源不同位置的通量分布，最终获取的点源排放通量是不同位置通量结果的数值平均。
优选地，所述的风场信息为精细的风场信息。
优选地，根据质量守恒定律，点源一氧化碳排放通量P由式(1)计算得出：
其中v(x，y)表示风场向量，y代表垂直于风场方向上烟羽的扩散宽度；对于实际卫星观测的烟羽，式(1)的积分为风场和质量增量在能够观测到的烟羽宽度的离散之和；式中ΔΩ(x.y)表示卫星遥测的大气一氧化碳柱质量增量，由下式计算得出：
卫星观测的一氧化碳柱浓度为干空气摩尔混合比浓度，用XCO(ppb)表示；ΔXCO表示扣除背景浓度的一氧化碳浓度增量；通过式(2)将卫星观测到的浓度增量转换为质量增量，单位是kg/m2；式中MCO和Ma分别表示一氧化碳的摩尔质量和干空气的摩尔质量(kg/mol)，Ωa为干空气柱质量(kg/m2)。
本发明首先基于高分辨率卫星遥感的红外光谱开展高气溶胶背景下大气一氧化碳垂直柱浓度高精度反演研究，获取高精度工业点源一氧化碳污染物排放的时空分布信息。其次结合大气化学传输模型WRF-Chem模拟的高精度风场，通过截面积分通量算法计算典型工业源一氧化碳排放通量。最后结合大气环流、气象要素、地形地貌及源区污染特征，研究工业源一氧化碳排放的传输规模、空间分布规律和时空演变特征，并与地面清单资料进一步对比验证，实现大气一氧化碳排放精准监测。
本发明的有益效果是，建立了基于卫星遥感量化工业点源一氧化碳排放通量和误差评估的方法，可获取任意区域工业点源一氧化碳排放通量数据集，为我国大气污染精准防治战略提供科学数据支持。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明型进一步说明。
图1是应用本发明的实例，点源烟羽排放通量算法原理图；
图2是应用本发明的实例，获得了距离排放源不同位置的通量分布。
具体实施方式
下面结合附图及具体实施例详细介绍本发明。但以下的实施例仅限于解释本发明，本发明的保护范围应包括权利要求的全部内容，而且通过以下实施例的叙述，本领域的技术人员是可以完全实现本发明权利要求的全部内容。
利用高分辨率卫星遥感观测的一氧化碳大气时空分布并结合精细的风场信息精准识别和量化点源烟羽排放通量。由于风场作用，卫星遥感的工业点源一氧化碳烟羽羽流会呈现出多种形状，本发明采用截面积分通量法量化工业点源排放通量，即沿风场垂直方向积分烟羽相对于背景值的增量。根据质量守恒定律，点源排放通量P由式(1)计算得出：
其中v(x，y)表示风场向量，y代表垂直于风场方向上烟羽的扩散宽度。对于实际卫星观测的烟羽，式(1)的积分可近似为风场和质量增量在烟羽宽度上(可观测到的烟羽宽度)的离散之和。式中ΔΩ(x.y)表示卫星遥测的大气一氧化碳柱质量增量，由下式计算得出：
卫星观测的一氧化碳柱浓度通常为干空气摩尔混合比浓度，通常用XCO(ppb)表示。ΔXCO表示扣除背景浓度的一氧化碳浓度增量。通过式(2)即可将卫星观测到的浓度增量转换为质量增量，单位是kg/m2。式中MCO和Ma分别表示一氧化碳的摩尔质量和干空气的摩尔质量(kg/mol)，Ωa为干空气柱质量(kg/m2)。基于卫星遥感测算工业点源一氧化碳排放通量的优势在于卫星遥感能够探测到烟羽浓度分布的整个范围，不足之处是无法获取水平和垂直方向上各个位置的风场信息。针对此问题，本发明采用大气化学传输模型来模拟精细的风场信息。由于沿风场垂直方向(y轴)的一氧化碳柱质量增量积分P与风场方向上点源的扩散距离x无关，因此通过截面积分通量法对不同的x值进行计算，获得了距离排放源不同位置的通量分布。最终获取的点源排放通量是不同位置通量结果的数值平均。
在图1中，首先通过式(2)将卫星观测到的浓度增量转换为质量增量，图中直线为积分路径，由此获得卫星遥测的大气一氧化碳柱质量增量。
在图2所示实施例中，根据等式(1)沿图1直线，即沿风场垂直方向积分烟羽相对于背景值的增量。对于实际卫星观测的烟羽，式(1)的积分可近似为风场和质量增量在烟羽宽度上(可观测到的烟羽宽度)的离散之和。沿风场垂直方向(y轴)的一氧化碳柱质量增量积分P与风场方向上点源的扩散距离x无关，因此通过截面积分通量法对不同的x值进行计算，获得了距离排放源不同位置的通量分布。最终获取的点源排放通量是不同位置通量结果的数值平均。其中精细的风场信息最好采用大气化学传输模型来模拟。
以上所述的实施例仅是对本发明的优选实施方式进行描述，优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案做出的各种变形和改进，均应落入本发明权利要求书确定的保护范围内。
Claims (2)
1.一种基于卫星遥感确定环境大气污染点源一氧化碳排放通量的方法，其特征在于，基于卫星遥感观测的一氧化碳大气时空分布，采用截面积分通量算法并结合风场信息识别和量化点源排放烟羽；所述的截面积分通量算法是根据质量守恒定律，沿风场垂直方向积分烟羽相对于背景值的增量；根据质量守恒定律，点源一氧化碳排放通量P由式(1)计算得出：
其中v(x，y)表示风场向量，y代表垂直于风场方向上烟羽的扩散宽度；对于实际卫星观测的烟羽，式(1)的积分为风场和质量增量在能够观测到的烟羽宽度的离散之和；式中ΔΩ(x.y)表示卫星遥测的大气一氧化碳柱质量增量，由下式计算得出：
卫星观测的一氧化碳柱浓度为干空气摩尔混合比浓度，用XCO(ppb)表示；ΔXCO表示扣除背景浓度的一氧化碳浓度增量；通过式(2)将卫星观测到的浓度增量转换为质量增量，单位是kg/m2；式中MCO和Ma分别表示一氧化碳的摩尔质量和干空气的摩尔质量(kg/mol)，Ωa为干空气柱质量(kg/m2)。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的截面积分通量算法是采用大气化学传输模型来模拟风场信息，由于沿风场垂直方向的一氧化碳柱质量增量积分与风场方向上点源的扩散距离无关，因此通过截面积分通量法对不同的值进行计算，获得距离排放源不同位置的通量分布，最终获取的点源排放通量是不同位置通量结果的数值平均。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110498849.6A CN113281264B (zh) | 2021-05-08 | 2021-05-08 | 一种基于卫星遥感确定环境大气污染点源一氧化碳排放通量的方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110498849.6A CN113281264B (zh) | 2021-05-08 | 2021-05-08 | 一种基于卫星遥感确定环境大气污染点源一氧化碳排放通量的方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113281264A CN113281264A (zh) | 2021-08-20 |
| CN113281264B true CN113281264B (zh) | 2022-11-25 |
Family
ID=77278171
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202110498849.6A Active CN113281264B (zh) | 2021-05-08 | 2021-05-08 | 一种基于卫星遥感确定环境大气污染点源一氧化碳排放通量的方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113281264B (zh) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114324780B (zh) * | 2022-03-03 | 2022-08-02 | 阿里巴巴达摩院(杭州)科技有限公司 | 大气污染物排放通量处理方法、存储介质以及计算机终端 |
| CN115201074B (zh) * | 2022-06-30 | 2023-03-17 | 中国科学院大气物理研究所 | 气溶胶组分分布的遥感反演方法、***、设备和计算机可读存储介质 |
Family Cites Families (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8010300B1 (en) * | 2008-11-24 | 2011-08-30 | Itt Manufacturing Enterprises, Inc. | Determination of gas flux using airborne dial lidar |
| IT1401884B1 (it) * | 2010-10-06 | 2013-08-28 | Tea Sistemi S P A | Metodo per quantificare un flusso di gas fuggitivo mediante misure verticali di concentrazione |
| JP5131400B1 (ja) * | 2011-08-16 | 2013-01-30 | 新日鐵住金株式会社 | 降下煤塵の非定常発塵源位置の探索方法 |
| CA3088983A1 (en) * | 2018-02-01 | 2019-08-08 | Bridger Photonics, Inc. | Apparatuses and methods for gas flux measurements |
| CN110031412A (zh) * | 2019-04-25 | 2019-07-19 | 中国科学技术大学 | 基于移动ahsa观测的大气污染物排放通量获取方法 |
| CN110568163A (zh) * | 2019-10-02 | 2019-12-13 | 上海安馨信息科技有限公司 | 基于船舶尾气监测数据的一种高精度船舶燃油硫含量计算方法 |
| CN111257506B (zh) * | 2020-01-15 | 2021-02-02 | 交通运输部天津水运工程科学研究所 | 一种燃油硫含量的自动识别算法 |
-
2021
- 2021-05-08 CN CN202110498849.6A patent/CN113281264B/zh active Active
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| A quantitative approach to evaluate risks of spontaneous combustion in longwall gobs based on CO emissions at upper corner;Wei Liu et al.;《Fuel》;20170831;全文 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN113281264A (zh) | 2021-08-20 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN113281264B (zh) | 一种基于卫星遥感确定环境大气污染点源一氧化碳排放通量的方法 | |
| CN114280695A (zh) | 一种空气污染物监测预警方法及云平台 | |
| CN112711002B (zh) | 一种基于co2-dial模拟测量的点源co2排放的新型估算方法 | |
| CN111257180B (zh) | 一种空间分布式空气质量走航监测传感器的动态校准方法 | |
| CN104181276A (zh) | 一种基于无人机的企业碳排放量检测方法 | |
| Shi et al. | An inversion method for estimating strong point carbon dioxide emissions using a differential absorption Lidar | |
| CN114817825B (zh) | 一种基于超光谱遥感的排放源co2快速成像方法 | |
| CN114077798B (zh) | 估算小尺度区域大气污染物网格浓度的方法 | |
| RU2503042C1 (ru) | Способ пространственной количественной оценки уровня загрязнения атмосферного воздуха | |
| JP4206024B2 (ja) | 大気物質指標分布解析装置 | |
| CN116227990A (zh) | 无人机生态环境碳收支评估方法、***及监测数据采集设备 | |
| Khlaifi et al. | Pollution source identification using a coupled diffusion model with a genetic algorithm | |
| CN116258101B (zh) | 一种基于气体浓度监测数据快速计算排放源强的方法 | |
| Barbano et al. | Performance evaluation of MeteoTracker mobile sensor for outdoor applications | |
| Famulari et al. | Development of a low-cost system for measuring conditional time-averaged gradients of SO 2 and NH 3 | |
| CN112668166A (zh) | 一种建立随时空变化大气温度模型的方法 | |
| AU2021100706A4 (en) | An Integrated Assessment Method of Climate Change Based on Multi-Source Carbon Data | |
| CN106767422A (zh) | 基于神经网络的动车车体关键尺寸检测***解决方案 | |
| Dietrich et al. | Greenhouse gas emission estimate using a fully-automated permanent sensor network in Munich | |
| CN112540052B (zh) | 测算待测储罐的污染物排放量的测算方法及*** | |
| CN207410366U (zh) | 大气网格化精准监控*** | |
| Zhang et al. | Use of Weight Estimation in Vertical Radial Plume Mapping Method | |
| Ren et al. | A Low-cost UAV Coordinated Carbon observation Network (LUCCN): an analysis of environment impact on ground base measurement node | |
| KR102538345B1 (ko) | 원격분광측정차량을 이용한 미세먼지 원인 물질 배출원 추적방법 | |
| KR102538352B1 (ko) | 원격분광측정차량을 이용한 미세먼지 원인 물질 배출원 추적 시스템 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |