一种基于高斯扩散模型大气污染溯源扩散分析系统及方法

摘要

本发明公开了一种基于高斯扩散模型大气污染溯源扩散分析系统及方法,本发明采用的仿真模拟模块包括GIS信息、污染扩散模拟和可视化渲染，通过信息对区域环境进行模拟，形成GIS地图，根据监测数据，结合地形修正后的高斯扩散模型，通过图像处理技术，在GIS地图上叠加污染扩散浓度变化，根据地形数据和气象数据得到地形修正后的风场分布，再选择高斯扩散模型公式，获得各污染源对评估区网格中心点的浓度影响，计算累积浓度值，根据计算得到网格中心点的污染物浓度值，在GIS地图上进行可视化渲染，可视化结果与评估区域基础地理信息底图叠加，实现预测结果的直观显示。

说明书

技术领域

本发明涉及工业园区大气污染溯源技术领域，具体为一种基于高斯扩散模型大气污染溯源扩散分析系统及方法。

背景技术

随着工业活动的不断发展，人类向大气环境中排放了大量的气态污染物和颗粒物，对生态环境和人类健康都带来了极大的危害。当前，规模化工业园区越来越多的出现，园区企业的废气排放成为引发周边居民投诉量上升的重要原因，也是影响园区生态环境考核的重要因素。由于园区内排放源众多且密集，管理者常常无法确定污染物的来源，致使监管不及时或没有针对性。

目前，一些具有代表性的模型如AERMOD、CALPUFF、CMAQ等，此类推荐模型主要适用于城市或更大尺度的污染预测，需要基于大量的地形数据、地表参数，对于一般的工业园区而言很难应用。针对当前园区管理的现状，利用园区环境质量在线监测基础设施，因地制宜，研究一种基于高斯扩散模型和可视化技术的大气污染溯源扩散分析系统及方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于高斯扩散模型大气污染溯源扩散分析系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于高斯扩散模型大气污染溯源扩散分析系统,包括监测模块、溯源模块、仿真模拟模块，所述监测模块包括气象监测和特征污染因子监测，所述溯源模块通过两套数据驱动模型和两套机理模型，构建“2+2”多模型集合分析模块，两套机理模型包括溯源模型和大气扩散模型，所述数据驱动模型包括气象分析模型和污染组分分析模型，所述仿真模拟模块包括GIS信息、污染扩散模拟和可视化渲染。

优选的，所述监测模块以高密度、高分辨率的网格化布点，7*24小时的连续监测为依托，构建多维数据模型，结合数据仓库、OLAP、数据挖掘技术，提供一种精细化、动态化的监测网络。

优选的，所述溯源模块将多套溯源模型进行整合，以不断缩小疑似污染源范围，最终锁定最有可能的污染源头。

优选的，所述大气扩散模型采用高斯扩散模型，大空间连续点源的高斯扩散模式为：

式中，扩散系数σy、σz与大气稳定度和水平距离x有关，并随x的增大而增加。当x→∞，σy及σz→∞，则C→0，表明污染物在大气中得以完全扩散。

在点源的实际扩散中，污染物可能受到地面障碍物的阻挡，因此应当考虑地面对扩散的影响。

式中，源高H＝h＋Δh，其中h为排放口的有效高度，Δh是热烟流的浮升力和烟气以一定速度竖直离开排放口的冲力使烟流抬升的一个附加高度。

实际中，高架点源扩散问题中最关心的是地面浓度的分布状况，尤其是地面最大浓度值和它离源头的距离。令z＝0，可得高架点源的地面浓度公式：

对于地面点源，则有效源高度H＝0。当污染物到达地面后被全部反射时，可令公式中H＝0，即得出地面连续点源的高斯扩散公式:

当污染物沿一水平方向连续排放时，可将其视为一线源，线源在横风向排放的污染物浓度相等，可将点源扩散的高斯模式对变量y积分，即可获得线源的高斯扩散模式，但由于线源排放路径相对固定，具有方向性，若取平均风向为x轴，则线源与平均风向未必同向，应当考虑线源与风向夹角以及线源的长度等问题。

对于横风向的有限长线源，应以污染物接受点的平均风向为x轴。若线源的范围是从y1到y2，且y1＜y2，则有限长线源地面浓度分布为：

式中，s1＝y1/σy，s2＝y2/σy，积分值可从正态概率表中查出。

优选的，所述仿真模拟模块包括GIS信息、污染扩散模拟和可视化渲染。

优选的，一种基于高斯扩散模型大气污染溯源扩散分析系统，其监测方法包括以下步骤：

A、在单一污染源评价的基础上，研究了评价区域内多污染源的污染扩散和空间可视化；

B、根据地形数据和气象数据得到地形修正后的风场分布，然后选择高斯扩散模型公式，获得各污染源的对评估区网格中心点的浓度影响，计算累积浓度值；

C、根据计算得到的网格中心点的污染物浓度值，通过相对应的坐标值，在GIS地图上进行可视化渲染；

D、可视化结果与评估区域基础地理信息底图叠加，实现了预测结果的直观显示。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

本发明采用的仿真模拟模块包括GIS信息、污染扩散模拟和可视化渲染，通过信息对区域环境进行模拟，形成GIS地图，根据监测数据，结合地形修正后的高斯扩散模型，模拟大气污染物空间分布特征，通过图像处理技术，在GIS地图上叠加污染扩散浓度变化，该大气污染溯源扩散分析系统在单一污染源评价的基础上，研究了评价区域内多污染源的污染扩散和空间可视化，根据地形数据和气象数据得到地形修正后的风场分布，再选择高斯扩散模型公式，获得各污染源对评估区网格中心点的浓度影响，计算累积浓度值，根据计算得到网格中心点的污染物浓度值，在GIS地图上进行可视化渲染，可视化结果与评估区域基础地理信息底图叠加，实现预测结果的直观显示。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中，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。

本发明提供一种技术方案：一种基于高斯扩散模型大气污染溯源扩散分析系统,包括监测模块、溯源模块、仿真模拟模块，监测模块包括气象监测和特征污染因子监测，监测模块以高密度、高分辨率的网格化布点，7*24小时的连续监测为依托，构建多维数据模型，结合数据仓库、OLAP、数据挖掘技术，提供一种精细化、动态化的监测网络。

溯源模块通过两套数据驱动模型和两套机理模型，构建“2+2”多模型集合分析模块，溯源模块将多套溯源模型进行整合，以不断缩小疑似污染源范围，最终锁定最有可能的污染源头，两套机理模型包括溯源模型和大气扩散模型，数据驱动模型包括气象分析模型和污染组分分析模型，仿真模拟模块包括GIS信息、污染扩散模拟和可视化渲染。

大气扩散模型采用高斯扩散模型，大空间连续点源的高斯扩散模式为：

式中，扩散系数σy、σz与大气稳定度和水平距离x有关，并随x的增大而增加。当x→∞，σy及σz→∞，则C→0，表明污染物在大气中得以完全扩散。

在点源的实际扩散中，污染物可能受到地面障碍物的阻挡，因此应当考虑地面对扩散的影响。

式中，源高H＝h＋Δh，其中h为排放口的有效高度，Δh是热烟流的浮升力和烟气以一定速度竖直离开排放口的冲力使烟流抬升的一个附加高度。

实际中，高架点源扩散问题中最关心的是地面浓度的分布状况，尤其是地面最大浓度值和它离源头的距离。令z＝0，可得高架点源的地面浓度公式：

对于地面点源，则有效源高度H＝0。当污染物到达地面后被全部反射时，可令公式中H＝0，即得出地面连续点源的高斯扩散公式:

当污染物沿一水平方向连续排放时，可将其视为一线源，线源在横风向排放的污染物浓度相等，可将点源扩散的高斯模式对变量y积分，即可获得线源的高斯扩散模式，但由于线源排放路径相对固定，具有方向性，若取平均风向为x轴，则线源与平均风向未必同向，应当考虑线源与风向夹角以及线源的长度等问题。

对于横风向的有限长线源，应以污染物接受点的平均风向为x轴。若线源的范围是从y1到y2，且y1＜y2，则有限长线源地面浓度分布为：

式中，s1＝y1/σy，s2＝y2/σy，积分值可从正态概率表中查出。

仿真模拟模块包括GIS信息、污染扩散模拟和可视化渲染。

基于高斯扩散模型大气污染溯源扩散分析系统的监测方法：在单一污染源评价的基础上，研究了评价区域内多污染源的污染扩散和空间可视化，根据地形数据和气象数据得到地形修正后的风场分布，然后选择高斯扩散模型公式，获得各污染源的对评估区网格中心点的浓度影响，计算累积浓度值，根据计算得到的网格中心点的污染物浓度值，通过相对应的坐标值，在GIS地图上进行可视化渲染，可视化结果与评估区域基础地理信息底图叠加，实现了预测结果的直观显示。

本发明采用的仿真模拟模块包括GIS信息、污染扩散模拟和可视化渲染，通过信息对区域环境进行模拟，形成GIS地图，根据监测数据，结合地形修正后的高斯扩散模型，模拟大气污染物空间分布特征，通过图像处理技术，在GIS地图上叠加污染扩散浓度变化，该大气污染溯源扩散分析系统在单一污染源评价的基础上，研究了评价区域内多污染源的污染扩散和空间可视化，根据地形数据和气象数据得到地形修正后的风场分布，再选择高斯扩散模型公式，获得各污染源对评估区网格中心点的浓度影响，计算累积浓度值，根据计算得到网格中心点的污染物浓度值，在GIS地图上进行可视化渲染，可视化结果与评估区域基础地理信息底图叠加，实现预测结果的直观显示。

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。