一种环境大气条件对空气质量影响的综合参数化评测方法

摘要

本发明提供了一种环境大气条件对空气质量影响的综合参数化评测方法，方法包括以下步骤：获取影响空气质量的敏感大气环境参数，并将敏感大气环境参数表示为大气边界层小微尺度动力的参数化描述β(ζ)和大尺度环境大气条件的参数化描述α(m)；计算大气边界层小微尺度动力的参数化描述β(ζ)；计算大尺度环境大气条件的参数化描述α(m)；计算联接大气边界层小微尺度动力和大尺度环境大气条件的综合参数PLAM。通过本发明的方法计算得到的结果具有较高的准确率，对大气环境监测预警展示出较强的评测能力，因此具有重要的实际应用价值，适用于大气污染检测、评估、预警及防治等相关的科研与业务应用领域。

说明书

技术领域

本发明涉及影响空气质量的环境大气条件的诊断识别与预警。更具体地， 涉及一种环境大气条件对空气质量影响的综合参数化评测方法。

背景技术

当前，社会经济飞速发展，人类生存条件改善需求领域愈加深刻广泛。空 气质量问题直接影响人体健康，大气成分含量超标的长期效果会影响地球气候 环境变化。人类活动主要是在近地面的大气环境中，人类居住的1500米以下 低空大气空气质量及影响环境，包括霾-雾、沙尘等都是导致能见度降低，空 气混浊度加大，是人群生存环境中的空气质量转差的一种灾害天气现象。此现 象在大气流体边界层中形成，其特征是，微小颗粒物与水汽的物理化学作用与 混合过程密切联系，尤其在边界层中”静稳类”气团中，气流湍流混合过程有利 于气溶胶颗粒物的水化过程，导致气溶胶浓度在低空聚积加大，使污染物浓度 上升，人群生存环境空气质量变差。

空气质量通常以环境大气主要成分质量浓度(PM₁₀、PM_2.5、SO₂等)来标 定。空气质量的优劣主要受排放源和环境大气条件影响。在前者相对稳定少变 的情况下，环境大气条件的影响就至关重要了，从几公里小微尺度到几百乃至 数千公里的大尺度环境大气中，诸多因子产生不同影响，靠单一气象要素(如 气温、湿度、气压等)的贡献是有限。但事实上，多种大气要素对空气质量影 响贡献的测查结果往往千差万别，甚至相互矛盾。目前，有效定量评估由大气 环境条件对大气污染加重或减轻影响的方法和产品尚不多，且目前所使用的方 法的准确性有待提高。

因此，发展大气污染环境条件诊断测评方法以及相应的软件技术，提高空 气质量检测预警能力，一直是当今科学技术研究的前沿课题，并有重要的实际 应用价值。

发明内容

针对现有技术中的环境大气条件对空气质量影响的评测方法的准确性不 高的问题，本发明提供了一种环境大气条件对空气质量影响的综合参数化评测 方法。

本发明提供的环境大气条件对空气质量影响的综合参数化评测方法，包括 以下步骤：获取影响空气质量的敏感大气环境参数，并将敏感大气环境参数表 示为大气边界层小微尺度动力的参数化描述β(ζ)和大尺度环境大气条件的参 数化描述α(m)；通过公式1计算大气边界层小微尺度动力的参数化描述β(ζ)； 通过公式2计算大尺度环境大气条件的参数化描述α(m)；由公式3计算出联 接大气边界层小微尺度动力和大尺度环境大气条件的综合参数PLAM，公式1、 公式2和公式3如下：

β(ζ)＝1+(1-exp(-ζ²/2))         1

$\alpha \left(m\right)=\frac{{\theta }_e{f}_c}{\left({\mathrm{\delta \theta }}_e\right)C_{p}T}---2$

PLAM＝β(ζ)×α(m)         3

其中，ζ为大气边界层动力学综合影响参数，θ_e为湿相当位温、f_c为湿空气 凝结率、C_p为定压比热、T为气温。

在上述环境大气条件对空气质量影响的综合参数化评测方法中，还包括： 通过公式5计算ζ，其中，ζ为大气边界层动力学综合影响参数，

ζ＝∑ζ′_i/3(i＝1,2,3)       5

在上述环境大气条件对空气质量影响的综合参数化评测方法中，计算ζ还包 括通过公式6计算ζ′，

ζ′＝f(τ_zx，u^*，Ri^*)         6

其中，ζ′为边界层中，对气溶胶浓度升降有显著影响的一组敏感物理量系 列，τ_zx，u^*，Ri^*分别为边界层中湍流垂直输送应力、中性稳定条件的湍流摩 擦速度和湿李查逊数临界值。

在上述环境大气条件对空气质量影响的综合参数化评测方法中，通过公式 6计算ζ′还包括：通过公式7计算τ_zx

τ_zx＝ρU'W'           7

公式7中U'、W'分别为实际观测的扰动风速的水平和垂直分量，ρ为流体密 度；

通过公式8计算u^*

$u^{*}=\frac{\chi \bar{u}}{ln\left(\frac{z}{z_0}\right)}---8$

公式8中χ为卡曼常数0.4，为平均风速，Z为高度，z₀为粗糙度；

通过公式9计算Ri，临界参数Ri^*通过公式10计算

$Ri=\frac{g}{\theta e}\frac{\left(\frac{\partial \theta e}{\partial z}\right)}{{\left(\frac{\partial \bar{u}}{\partial z}\right)}^2}---9$

其中，当湿李查逊数Ri达到临界值，有利于边界层小尺度湍流混合过程得 到适当发展，引导霾雾天气发生。

在上述环境大气条件对空气质量影响的综合参数化评测方法中，其中，通 过公式11计算ζ′的标准化参数值：

ζ′_i＝(ζ′_i–ζ′_i,min)/(ζ′_i,max-ζ′_i,min)        11

其中，i＝1,2,3，分别对应(τ_zx，u^*，Ri^*)，ζ′_i,max和ζ′_i,min分别为各参数的最 大值和最小值。

在上述环境大气条件对空气质量影响的综合参数化评测方法中，其中，根 据公式12计算大尺度环境大气条件参数化描述α(m)：

$\alpha \left(m\right)={\mathrm{d\theta }}_e/dt=\frac{{\theta }_e{f}_c}{\left({\mathrm{\delta \theta }}_e\right)C_{p}T}---12$

公式12中，θ_e为湿相当位温、f_c为湿空气凝结率、L为水汽的凝结潜热、W 为空气的混合比、C_p为定压比热、T为气温。

在上述环境大气条件对空气质量影响的综合参数化评测方法中，计算包括： 根据公式13计算湿相当位温θ_e；根据公式14计算相当位温θ：

${\theta }_e=\theta \exp \left[\left(\frac{Lw}{CpT}\right)\right]---13$

$\theta =T\left[{\left(\frac{1000}{P}\right)}^{\frac{Rd}{Cp}}\right]---14$

其中，θ_e为湿相当位温，θ为相当位温，L为水汽的凝结潜热、W混合比、 C_p为定压比热、T为气温，R_d为干空气气体常数、P为气压。

在上述环境大气条件对空气质量影响的综合参数化评测方法中，计算包括： 根据公式15计算湿空气凝结率f_c；根据公式16计算干空气凝结率f_cd：

$f_c=f_{cd}/\left[{(1+\frac{L}{C_p}\frac{\partial q_s}{\partial T})}_p\right]---15$

$f_{cd}=[{\left(\frac{\partial q_s}{\partial P}\right)}_T+{\gamma }_d{\left(\frac{\partial q_s}{\partial T}\right)}_p]---16$

上式中：q_s为比湿、γ_d为干绝热直减率、T为气温、C_p为定压比热、P为 气压，其中，根据公式17计算干绝热直减率γ_d，通过公式18计算比湿q_s计 算：

${\gamma }_d=\frac{R_d}{C_p}\frac{T}{P}---17$

$q_s=\left[\left(\frac{0.622\times 6.11\times \exp [a(Td-273.16)/(Td-b)]}{P-0.278\times \exp [a(Td-273.16)/(Td-b)]}\right)\right]---18$

其中，R_d为干空气的比气体常数，T_d为露点温度，a和b为大气物理常系数。

在上述环境大气条件对空气质量影响的综合参数化评测方法中，由公式 19计算获取适应时空比对的标准化指数PLAMs：

PLAMs＝[(PLAM－PLAM_min)/(PLAM_max－PLAM_min)]×100   19

其中，PLAM_max为所计算地区PLAM的历史极大值，PLAM_min为计算地 区PLAM的历史极小值。

在上述环境大气条件对空气质量影响的综合参数化评测方法中，获取影响 空气质量的敏感大气环境参数包括：确认表征影响空气质量的基本变量，分别 筛选其待求相关敏感因子；各待筛选的敏感相关因子，通过公式20求相关系 数：

$r=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}\left(x_i-\bar{x}\right)\left(y_i-\bar{y}\right)}{\sqrt{\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{\left(x_i-\bar{x}\right)}^2}\sqrt{\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{\left(y_i-\bar{y}\right)}^2}}---20$

式中y_i，分别为根据权利要求1待确认的影响空气质量的相关基本变 量序列及其均值；x_i、分别为待筛选敏感因子序列及其均值；选取统计相 关显著水平达0.001的因子为影响空气质量的敏感大气环境参数。

本发明所提供的环境大气条件对空气质量影响的综合参数化评测方法，能 够客观定量描述环境大气条件对大气污染物的扩散稀释能力；且通过实例分析 证明，通过本发明方法计算得到的结果具有较高的准确率，对大气环境监测预 警展示出较强的评测能力，因此具有重要的实际应用价值，适用于大气污染检 测、评估、预警及防治等相关的科研与业务应用领域。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术方法中的技术方案，下面将对 实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅 仅是本发明的一些实施案例，对于本领域普通技术人员来讲，基于本原创性技 术，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1A为根据公式(12)～(14)计算得到的北京2009年1月至2011年 10月共计1006次观测计算的湿相当位温24小时变量σ(δθ_e)与参数PM’＝ (θ_e/δθ_e)趋大的定量关系曲线；图1B为北京2007-2008年冬半年实际观测资 料计算的湿相当位温24h变化标准差σ(δθ_e)与PM_2.5浓度观测分布的点聚图。

图2是由本发明方法计算得到2014年2月下旬(即2014年2月20～26日) 的PLAM 24h预测值与关联雾霾(污染)现象的大气水平能见度相关分析；

图3为由本发明方法计算得到的2008年1月1日-12月31日逐日24小时 预测与空气污染指数API实况值的相关分析。

图4是由本发明公式(1)～(18)计算得到的2015年5月10日09时四 川地区空气污染环境大气条件参数PLAM的分布。

图5A是由本发明方法计算得到的2007-2008年2年逐日(732天)的PLAM 指数24h预测与观测PM_2.5的相关分析；图5B是采用2009～2012年1465(日) 组实际观测资料，由本发明方法计算得到的标准化指数PLAMs与可吸入颗粒 物PM₁₀浓度实况值的相关分析。

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 晰、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案例，而不 是全部。基于本发明中的实施案例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实 施案例，都属于本发明保护的范围。

本发明通过研究环境大气多尺度与多要素对空气质量的影响机理，创立客 观定量描述基于环境大气条件对空气质量影响的综合参数化评测的一种新方 法。即提供一种称为联接(linking)空气质量小微尺度动力和大尺度环境大气 条件的综合参数化PLAM(Parameter Linking Air-quality and Meteorological  condition)方法；给出以百分数度量的标准化指数PLAMs(PLAMs∈(0，100))， 创建数字化定量评测环境大气条件对空气质量影响程度的新技术方法。

本发明提供的环境大气条件对空气质量影响的综合参数化评测方法，首先 获取影响空气质量的敏感大气环境参数(例如下文各个公式中涉及的气温、气 压、扰动风速的变量、湍流摩擦速度等)，然后由公式(1)给出联接(linking) 空气质量小微尺度动力诊断和大尺度环境大气条件识别的综合参数化PLAM：

PLAM＝β(ζ)×α(m)         (1)

(1)式中：β(ζ)为大气边界层小微尺度动力参数化描述，α(m)为影响空气 质量的大尺度环境大气条件的参数化描述，分别定义为：

β(ζ)＝1+(1-exp(-ζ²/2))        (2)

$\alpha \left(m\right)=\frac{{\theta }_e{f}_c}{\left({\mathrm{\delta \theta }}_e\right)C_{p}T}---\left(3\right)$

由此，(1)式PLAM表达为：

$PLAM=(1+(1-\exp (-{\zeta }^2/2)\left)\right)\times \frac{{\theta }_e{f}_c}{{\mathrm{\delta \theta }}_e{C}_{p}T}---\left(4\right)$

其中，θ_e为湿相当位温、f_c为湿空气凝结率、C_p为定压比热、T为气温。

通过公式(5)计算ζ，通过公式(6)计算ζ′，通过公式(7)计算τ_zx， 通过公式(8)计算u^*，通过公式(9)计算Ri，通过公式(10)计算Ri^*：

ζ＝∑ζ′_i/3  (i＝1,2,3)     (5)

(5)式中ζ为大气边界层动力学综合影响参数，ζ′为边界层中，对气溶胶浓 度升降有显著影响的一组敏感物理量系列，ζ′是τ_zx，u^*和Ri^*的函数，由公式 (6)计算ζ′：

ζ′＝f(τ_zx，u^*，Ri^*)        (6)

(6)式中，τ_zx为边界层中湍流垂直输送，u^*为中性稳定条件的湍流摩擦 速度，Ri^*为湿李查逊数临界值。计算公式分述如下：

根据公式(7)计算湍流垂直输送应力根据公式:

τ_zx＝ρU'W'         (7)

(7)式中U'、W'分别为扰动风速的水平和垂直分量，为实际观测值，ρ为流 体(大气)密度。

根据公式(8)计算中性稳定条件下的湍流摩擦速度：

$u^{*}=\frac{\chi \bar{u}}{\ln \left(\frac{z}{z_0}\right)}---\left(8\right)$

(8)式中χ为卡曼常数(＝0.4)，为平均风速，Z为高度，z₀为粗糙度。

根据公式(9)计算湿李查逊数Ri：

$Ri=\frac{g}{\theta e}\frac{\left(\frac{\partial \theta e}{\partial z}\right)}{{\left(\frac{\partial \bar{u}}{\partial z}\right)}^2}---\left(9\right)$

其中，当湿李查逊数达到临界值，湍流混合过程可得到适当发展，引导霾 雾天气发生，临界参数Ri^*为：

通过公式(11)计算ζ′的标准化参数值：

ζ′_i＝(ζ′_i–ζ′_i,min)/(ζ′_i,max-ζ′_i,min)(i＝1,2,3)        (11)

其中，(i＝1,2,3)分别对应(τ_zx，u^*，Ri^*)，ζ′_i,max和ζ′_i,min分别为各参数的最大值 和最小值，因采集指定观测地点和相应观测周期的观测数据而确定。

根据公式(12)计算大尺度环境大气条件参数化描述α(m)：

$\alpha \left(m\right)={\mathrm{d\theta }}_e/dt=\frac{{\theta }_e{f}_c}{\left({\mathrm{\delta \theta }}_e\right)C_{p}T}---\left(12\right)$

其物理意义在于大气物理量θ_e的全微分的观察视角，即采用拉格朗日方法 动态追踪(dθ_e/dt)诊断与参数化描述。

(12)式中，θ_e为湿相当位温、f_c为湿空气凝结率、L为水汽的凝结潜热、W 为空气的混合比、C_p为定压比热、T为气温。

根据公式(13)计算湿相当位温θ_e；根据公式(14)计算相当位温θ：

${\theta }_e=\theta \exp \left[\left(\frac{Lw}{CpT}\right)\right]---\left(13\right)$

$\theta =T\left[{\left(\frac{1000}{P}\right)}^{\frac{Rd}{Cp}}\right]---\left(14\right)$

其中，θ_e为湿相当位温，θ为相当位温，L为水汽的凝结潜热、W混合比、 C_p为定压比热、T为气温，R_d为干空气气体常数、P为气压。

根据公式(15)计算湿空气凝结率f_c；根据公式(16)计算干空气凝结 率f_cd：

$f_c=f_{cd}/\left[{(1+\frac{L}{C_p}\frac{\partial q_s}{\partial T})}_p\right]---\left(15\right)$

$f_{cd}=[{\left(\frac{\partial q_s}{\partial P}\right)}_T+{\gamma }_d{\left(\frac{\partial q_s}{\partial T}\right)}_p]---\left(16\right)$

上式中：q_s为比湿、γ_d为干绝热直减率、T为气温、C_p为定压比热、P为 气压。

根据公式(17)计算为干绝热直减率γ_d：

${\gamma }_d=\frac{R_d}{C_p}\frac{T}{P}---\left(17\right)$

(17)式中：γ_d为干绝热直减率、R_d为干空气的比气体常数、T为气温、 C_p为定压比热、P为气压。

根据公式(18)计算比湿q_s：

$q_s=\left[\left(\frac{0.622\times 6.11\times \exp [a(Td-273.16)/(Td-b)]}{P-0.278\times \exp [a(Td-273.16)/(Td-b)]}\right)\right]---\left(18\right)$

(18)式中：q_s为比湿、T_d为露点温度、a和b为大气物理常系数、P为 气压。

通过公式(19)计算获取适应时空比对的标准化评测指数PLAMs：

PLAMs＝[(PLAM－PLAM_min)/(PLAM_max－PLAM_min)]×100    (19)

(19)式中，PLAM_max为所计算地区PLAM的历史极大值，PLAM_min为 计算地区PLAM的历史极小值。

联合公式(1)～(19)，完成PLAM的全部定量计算。

其中，上述各式中所使用的影响空气质量的敏感大气环境参数是通过以下 方式获得的：确认表征影响空气质量的相关基本变量；分别筛选其敏感相关因 子；通过公式(20)求相关系数：

$r=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}(x_i-\bar{x})(y_i-\bar{y})}{\sqrt{\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{(x_i-\bar{x})}^2}\sqrt{\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{(y_i-\bar{y})}^2}}---\left(20\right)$

式中y_i，分别为待确认的影响空气质量的相关基本变量序列及其均值， x_i，分别为待筛选因子序列及其均值；选取统计相关显著水平达0.001的 因子为影响空气质量的敏感大气环境参数。

为展示本发明方法的实际应用效果，图1A至图5分别给出了本方法与目前 常用的三种独立表征空气污染程度的指标，即大气透明度指标(大气水平能见 度)、空气污染指数(API)以及大气污染气溶胶浓度(PM_2.5或PM₁₀)进行对 比分析。

图1A和图1B给出了本发明方法PLAM基本理论公式中，识别环境大气 “静稳”特征指标PM’与实际观测到的大气成分PM_2.5浓度之间的良好对应趋势 特征，显示本发明的方法中的大尺度参数系统的物理意义。

图1A为根据公式(12)-(14)计算得到的北京2009年1月至2011年 10月共计1006次观测计算的湿相当位温24小时变量σ(δθ_e)与参数PM’趋 大的定量关系曲线。图1A中纵坐标PM’为大尺度环境大气物理特征PM’＝ (θ_e/δθ_e)，由公式(12)中。PM’＝(θ_e/δθ_e)是描述在同一个类型大气系统控 制下，识别环境大气“静稳”特征变化的指标。其物理意义表现为：当局部大气 被同一个大气系统控制时，则(θ_e)保持不变，θ_e的变化δθ_e越小，大气系统 的物理特征参数(θ_e/δθ_e)越大，PLAM公式中表征环境大气“静稳”特征变化 的识别指标PM’趋势升高，表明环境大气条件变得不利于空气污染物扩散。图 1A中纵坐标是采用θ_e湿位温标准常量计算的PM’＝(θ_e/δθ_e)的常定大气系统 的PM’特征理论曲线。由图可见，湿相当位温变量(δθ_e)减小则PLAM公式 中表征环境大气“静稳”特征变化的识别指标PM’趋大，显示环境大气“静稳”特 征。

图1B为北京2007-2008年冬半年实际观测资料计算的湿相当位温24h变 化标准差σ(δθ_e)与PM_2.5浓度观测分布的点距图。由图1B，当湿相当位温 24h变化小于0.2(横坐标)，集中观测到PM_2.5浓度的高值(纵坐标)，PM_2.5为100～260μg m^-3，最高达360μg m^-3。

对比图1A和图1B，本例计算的湿相当位温24h变化趋小，对应于实际 观测到的大气成分PM_2.5浓度趋高，表明本发明PLAM公式中表征环境大气“静 稳”特征变化的识别指标PM’对空气质量影响(PM_2.5高值)具有显著诊断识别 能力。

图2给出由本发明方法计算得到的华北地区PLAM 24小时预测值与关联 雾霾(污染)现象的大气水平能见度具有高相关度，表明本发明方法对雾霾(污 染)产生的低能见度现象具有诊断和预测能力。

针对2014年2月下旬(即2014年2月20～26日)，席卷中国华北的一次历 史罕见冬季重雾霾过程，采用本发明的公式(1)-(18)计算得到华北区域670 余站的PLAM指数24小时预测值，并与表征大气水平透明度的实际观测能见 度进行相关性检验分析。检验分析结果在表1中列出。图2中，图2A和图2B 分别给出2014年2月20日08时和22日08时PLAM指数24h预测与能见度 的相关分析。

由图2和表1可以看到，相关性检验的确认系数(R²)分别为0.6529、0.5424、 0.6047、0.6040、0.4550和0.3887，显著性水平均超过0.001。表明本发明方法 对影响空气质量的雾霾低能见度现象具有诊断和预测能力，体现了本发明的实 际应用价值。

表1 2014年2月20～26日华北区域重雾霾全过程逐日PLAM/h指数24h预测与能见度的相关

图3为由本发明的方法计算得到的2008年1月1日-12月31日逐日24 小时预测结果，与空气污染指数API实况值的相关分析。由图所示，二者具 有良好的相关性，确认系数为R²＝0.7225，统计显著水平达0.001。表明本发明 提供的环境大气条件对空气质量影响的综合参数化评测新方法具有较好的预 测能力。

图4是由本发明方法的公式(1)～(18)计算得到的2015年5月10日 09时四川地区空气污染环境大气条件参数PLAM的区域分布。由图4可以清 楚地看到：西南地区PLAM值呈现出东部较高(对应污染(霾、雾)滞留区)， 西部较低(对应空气质量优良)的特征，与实际观测到污染的区域分布较为一 致。表明通过本发明的方法计算得到的结果很好地反映出了该地区影响空气污 染的环境大气条件的实际落区分布特征，表明通过本发明方法计算的结果具有 很高的准确性。

图5A和图5B给出由本发明方法计算得到的标准化指数PLAMs 24小时 预测值与所对应的实际观测到的气溶胶细颗粒物PM_2.5质量浓度之间具有良好 的相关；标准化PLAMs与PM₁₀的高相关性以及分级的合理性显示了本发明 的方法具有较高的准确性，有利于实际推广应用。

图5A是由公式(1)～(18)计算得到的2007-2008年2年逐日(732组)PLAM 指数24小时预测与所对应的实际观测到的气溶胶细颗粒物PM_2.5质量浓度的 相关分析。其中，确定性系数(determination)R²达到0.48，统计检验显著性 水平超过0.001，显示本发明给出的PLAM指数24小时预测与PM_2.5有良好相 关，表明本发明方法具有显著的预测能力。

图5B是对2009～2012年1465组资料计算标准化指数PLAMs值与实际观 测到的可吸入颗粒物PM₁₀的相关分析。其中，确定性系数(determination) R²达到0.9425，统计检验显著性水平超过0.001。二者的高相关性显示出 PLAMs的实际应用价值。

应用本发明的方法制作了实际案例，即选取不同地区(华北、北京，四川、 成都等)，不同年份、不同季节，对影响空气质量的环境大气条件进行了实况 数据的诊断和预测；并将计算结果分别与三种(水平大气能见度、空气污染指 数API、细颗粒物PM_2.5浓度)不同的衡量空气污染程度的指标作相关分析(图 1至图5)，结果显示统计检验显著性水平皆超过0.001，体现了本发明的方法 具有重要的实际应用价值。

将如图5B所示的以百分数度量的标准化指数PLAMs值由低到高划分6级， 如表2所示，等级越高表示环境大气条件越不利于大气污染物的扩散与稀释。

表2 PLAMs的百分数对应的6个等级

等级 PLAMs的取值范围 环境大气条件对大气污染物的影响特征 1 0～10 环境大气条件极有利于大气污染物的扩散与稀释 2 11～25 环境大气条件有利于大气污染物的扩散与稀释 3 26～55 环境大气条件较有利于大气污染物的扩散与稀释 4 56～68 环境大气条件较不利于大气污染物扩散与稀释 5 69～80 环境大气条件不利于大气污染物的扩散与稀释 6 81～100 环境大气条件极不利于大气污染物的扩散与稀释

综上，本发明通过研究环境大气多尺度与多要素对空气质量的影响机理， 创立客观定量描述环境大气条件对空气质量影响的综合参数化评测新方法。即 提供一种称为联接(linking)空气质量小微尺度动力诊断和大尺度环境大气条 件识别的综合参数化PLAM方法；并且给出以百分数度量的标准化指数 PLAMs(PLAMs∈(0，100))，创建数字化定量评测环境大气条件对空气质 量影响程度的技术方法。

本发明所提供的环境大气条件对空气质量影响的综合参数化评测方法，能 够客观定量描述环境大气条件对大气污染物的扩散稀释能力；且通过实例分析 证明，通过本发明方法计算得到的结果具有较高的准确率，对大气环境监测预 警展示出较强的评测能力，因此具有重要的实际应用价值，适用于大气污染检 测、评估、预警及防治等相关的科研与业务应用领域。

以上仅为本发明的较佳实施举例，并不用以限制本发明，凡在本发明的原 创技术和原则指导下，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发 明的保护范围之内。