一种基于细颗粒物达标估算大气自净容量的方法

摘要

本发明提供了一种基于颗粒物达标估算大气自净容量的方法，该方法攻克了现有大气容量算法存在的将源‑受体关系考虑为线性关系、为考虑完善的化学过程、计算结果与实际情况严重不符等的缺陷，以细颗粒物达标为约束，从污染物的物理化学时空演变过程核算大气的自净能力，可实现大气自净容量高时空分辨率精细化动态计算。本方法主要服务于国家大气污染防治领域，为确定大气环境承载上限，有效制定措施，及在时间和空间上优化配置大气自净容量，推动大气环境质量进一步改善提供技术支持。

说明书

技术领域

本发明涉及大气污染防治技术领域，尤其涉及一种基于细颗粒物达标估算大气自净容量的方法。

背景技术

大气自净容量指在给定空气质量控制目标下，一定空间边界内大气自身运动(如扩散、稀释、沉降、化学转化等物理化学过程)对污染物的清除能力。大气自净容量指在给定空气质量控制目标下，一定空间边界内大气自身运动(如扩散、稀释、沉降、化学转化等物理化学过程)对污染物的清除能力。大气自净容量体现了大气的自然净化能力，主要受气象条件(风、温度、湿度、降水、边界层高度)、地形和下垫面类型等影响，与源排放空间格局无关。比如，大风可增强大气扩散稀释能力，降水可清除大气污染物，污染物清除能力变强，大气自净容量较大；逆温导致大气垂直交换受阻，污染物清除能力变弱，大气自净容量较小。大气自净容量主要用于描述污染过程中不同阶段各个单元的大气自净能力差异，通过将大气自净容量和排放量进行比较，能够细致分辨出不同阶段排放、输送、气象条件等各方面因素对大气污染的主要影响。目前鲜有对大气自净容量的研究，而多是对大气环境容量的核算方法。

目前，大气环境容量的核算方法是伴随环境问题的演变以及环境理论认知水平的提高而不断改进和提升，目前常见的核算方法包括A值法、线性优化方法、模型模拟法等。

A值法基于箱式模型原理：假设环境容量与大气环境自净能力、地区面积呈正比关系，仅考虑自然因素，未反映排放源特征、化学转化过程，适用于核定理想状态下的大气环境容量，不适用于PM

线性优化方法：基于线性优化理论计算大气环境容量，将污染源及其扩散过程与控制点联系起来，以目标控制点的浓度达标作约束，通过多源模型与数学规划法等确定源的最大允许排放量。线性优化方法主要适用于尺度较小的区域，能够反映“排放-受体”的响应关系，可以对大气环境容量进行优化配置，但该方法受到线性假设的制约，不能处理具有非线性特征的二次大气污染问题。

迭代模拟优化法：基于动态的空间传输矩阵、行业贡献矩阵、前体物贡献矩阵，建立多目标非线性优化模型，获得多个优化减排方案，通过迭代模拟，获得满足空气质量达标对应的污染物排放量，即为大气环境容量。该方法可以兼顾气象、地形等自然因素和污染源等人为因素对于大气环境容量的影响，有效克服了传统方法的不足，可以反映复杂的大气物理化学过程，但最初该方法是建立在污染源排放的空间与行业分布特征等不发生显著变化的理想假设基础上，不能对大气环境容量进行优化配置，且技术复杂、计算量巨大。

大气环境容量模式算法：认为大气环境容量是指满足细颗粒物达标的最大允许排放量，通过空气质量模式计算获得基于细颗粒物达标的细颗粒物及前体物的大气环境容量。该方法将大气环境容量分为大气动态容量和静态容量两个部分，动态容量考虑了实际污染物浓度与给定的污染物浓度约束阈值共同作用于输送、扩散、沉降、化学转化等过程。该方法的计算结果代表最大允许排放量，不是自然条件赋予的清除能力。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于细颗粒物达标估算大气自净容量的方法，从而解决现有技术中存在的前述问题。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

一种基于细颗粒物达标估算大气自净容量的方法，包括以下步骤：

S1，获取待估算目标区域的植被类型以及下垫面内容，将获取到的植被类型数据以及下垫面资料输入WRF中尺度天气模式中；

S2，对待估算目标区域建立目标区域立体模型，获取目标区域的水平面面积S

S3，由WRF中尺度天气模式模拟输出风廓线及边界层高度，然后获取目标区域内任意网格的气象参数，包括水平风分量v，垂直风速w以及湍流垂直扩散系数k

S4，将大气观测数据以及大气污染物排放源数据输入嵌套网格空气质量模式，结合步骤S3中获取的气象参数，得到大气污染物的干沉降速率v

S5，基于上述参数，分别获取目标区域边界层内部大气污染物向目标区域外的水平输送通量∫∫(c·v·S

S6，采用如下公式计算得到大气自净容量A

其中，t

优选的，步骤S3中获取的水平风分量v和垂直风速w，当风向吹离目标区域时，所述水平风分量为正值，反之为0；当风垂直向上吹时，所述垂直风速w为正值，反之为0。

优选的，步骤S1中的植被类型分为24种：

城市和建筑用地、旱地农田和牧场、灌溉农田和牧场、水旱混合农田和牧场、耕地和草地混合用地、耕地和林地混合用地、草地、灌木、灌木和草地混合用地、热带稀树草原、落叶阔叶林、常绿阔叶林、常绿针叶林、混合森林、水体、草本沼泽、森林沼泽、荒芜稀疏的植被、草本植物苔原、木本植物苔原、赤裸的地面冻原、雪地或冰面

优选的，本方法还可对目标区域中任一区域进行大气自净容量，包括以下步骤：

1)将目标区域立体模型进行网格划分，将水平面划分为m个网格，再将已经网格化的水平面划分为n层；对任意一个水平编号为i，垂直编号为j的网格对象，计算该网格对象的网格内边界长度Δl

2)获取该网格的气象参数，包括垂直边界线的水平风分量v

3)采用下列公式计算该网格的大气自净容量：

其中，c

本发明的有益效果是：

本发明提供了一种基于颗粒物达标估算大气自净容量的方法，该方法攻克了现有大气容量算法存在的将源-受体关系考虑为线性关系、为考虑完善的化学过程、计算结果与实际情况严重不符等的缺陷，以细颗粒物达标为约束，从污染物的物理化学时空演变过程核算大气的自净能力，可实现大气自净容量高时空分辨率精细化动态计算。本方法主要服务于国家大气污染防治领域，为确定大气环境承载上限，有效制定措施，及在时间和空间上优化配置大气自净容量，推动大气环境质量进一步改善提供技术支持。

附图说明

图1是实施例1中所提供的基于细颗粒物达标估算大气自净容量的方法流程图；

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施方式仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

实施例1

本实施例提供了一种基于细颗粒物达标估算大气自净容量的方法，如图1所示，包括以下步骤：

S1，获取待估算目标区域的植被类型以及下垫面内容，将获取到的植被类型数据以及下垫面资料输入WRF中尺度天气模式中；

S2，对待估算目标区域建立目标区域立体模型，获取目标区域的水平面面积S

S3，由WRF中尺度天气模式模拟输出风廓线及边界层高度，然后获取目标区域内任意网格的气象参数，包括水平风分量v，垂直风速w以及湍流垂直扩散系数k

S4，将大气观测数据以及大气污染物排放源数据输入嵌套网格空气质量模式，结合步骤S3中获取的气象参数，得到大气污染物的干沉降速率v

S5，基于上述参数，分别获取目标区域边界层内部大气污染物向目标区域外的水平输送通量∫∫(c·v·S

S6，采用如下公式计算得到大气自净容量A

其中，t

本实施例中的步骤S3中获取的水平风分量v和垂直风速w，当风向吹离目标区域时，所述水平风分量为正值，反之为0；当风垂直向上吹时，所述垂直风速 w为正值，反之为0。

本实施例中的步骤S1中的植被类型分为24种：

城市和建筑用地、旱地农田和牧场、灌溉农田和牧场、水旱混合农田和牧场、耕地和草地混合用地、耕地和林地混合用地、草地、灌木、灌木和草地混合用地、热带稀树草原、落叶阔叶林、常绿阔叶林、常绿针叶林、混合森林、水体、草本沼泽、森林沼泽、荒芜稀疏的植被、草本植物苔原、木本植物苔原、赤裸的地面冻原、雪地或冰面。

由于植被类型不同，因此采用WRF中尺度天气模式输出的风廓线和边界层高度有所区别。

实施例2

本实施例中提供了一种对目标区域中任一区域进行大气自净容量估算的方法，包括以下步骤：

1)获取待估算目标区域的植被类型以及下垫面内容，将获取到的植被类型数据以及下垫面资料输入WRF中尺度天气模式中；

将目标区域立体模型进行网格划分，将水平面划分为m个网格，再将已经网格化的水平面划分为n层；对任意一个水平编号为i，垂直编号为j的网格对象，计算该网格对象的网格内边界长度Δl

2)由WRF中尺度天气模式模拟输出风廓线及边界层高度，获取该网格的气象参数，包括垂直边界线的水平风分量v

3)采用下列公式计算该网格的大气自净容量：

其中，c

通过采用本发明公开的上述技术方案，得到了如下有益的效果：

本发明提供了一种基于颗粒物达标估算大气自净容量的方法，该方法攻克了现有大气容量算法存在的将源-受体关系考虑为线性关系、为考虑完善的化学过程、计算结果与实际情况严重不符等的缺陷，以细颗粒物达标为约束，从污染物的物理化学时空演变过程核算大气的自净能力，可实现大气自净容量高时空分辨率精细化动态计算。

本方法能够服务于国家大气污染防治领域，为确定大气环境承载上限，有效制定措施，及在时间和空间上优化配置大气自净容量，推动大气环境质量进一步改善提供技术支持。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视本发明的保护范围。