一种融合大气数值模拟的污染过程智能预警方法与流程

本发明涉及大气污染预警，具体而言，涉及一种融合大气数值模拟的污染过程智能预警方法。

背景技术：

1、随着生态环境治理工作的持续推进，大气污染防治已逐渐由末端治理向源头防控和全过程管理转变。为实现污染事件的提前发现、提前预警和提前干预，对大气污染过程进行准确预测和智能预警已成为环境监测领域的重要发展方向。目前，大气环境监测体系主要由固定空气质量监测站、移动监测设备、遥感监测平台以及气象观测系统构成，能够实现对污染物浓度、气象参数及区域环境状态的实时监测，为环境管理提供基础数据支撑。

2、现有技术中，大气污染预警主要依赖历史监测数据和气象预报信息，通过统计分析模型、经验模型或传统机器学习算法对未来空气质量变化趋势进行预测，并依据预测结果发布相应等级的预警信息。然而，由于大气污染的形成与演化过程受到污染排放、气象条件、区域传输以及地形地貌等多种因素共同影响，具有明显的时空耦合特征和非线性特征，传统统计模型难以准确刻画复杂污染过程的演变规律，在区域传输污染、持续积累污染以及突发污染事件等场景下预测精度有限，难以满足精细化环境管理需求。

3、然而为提高预测能力，目前研究广泛采用大气数值模拟技术，通过构建大气动力学模型、污染物扩散模型及化学反应模型，对污染物的生成、传输、扩散和转化过程进行模拟分析，从而预测未来污染物浓度的时空分布情况。虽然该类方法具有较强的物理机理解释能力，能够反映污染过程的演变规律，但由于需要求解大量复杂的偏微分方程，存在计算量大、模型运行周期长以及对输入参数敏感等问题，导致预测结果更新频率较低，难以满足实时或准实时预警场景的应用需求。

4、与此同时，随着人工智能技术的发展，深度学习、图神经网络以及长短期记忆网络等数据驱动模型逐渐被应用于空气质量预测领域。该类方法能够从海量历史数据中自动学习污染变化规律，在短期预测任务中表现出较好的预测能力。然而，由于缺乏对大气扩散、污染传输及化学反应等物理机制的约束，模型在面对复杂气象条件、异常污染事件或训练数据覆盖不足的场景时，容易出现预测偏差增大、稳定性下降以及泛化能力不足的问题。

5、此外，现有大气污染预警系统大多以污染物浓度预测结果为基础进行阈值判断和等级划分，仅关注污染程度的变化，缺乏对污染过程演变阶段的识别与分析能力，无法有效区分污染积累阶段、区域传输阶段、峰值爆发阶段以及污染消散阶段等不同过程特征。同时，预警信息通常采用统一标准进行发布，缺乏对区域差异、污染来源及发展趋势的综合分析，难以为环境监管部门提供具有针对性的污染防控决策依据，从而限制了预警系统在精细化环境管理中的应用效果。

6、因此，如何构建一种能够融合大气数值模拟与人工智能预测技术、兼顾物理机理约束与数据驱动优势、实现污染过程动态识别与智能预警的大气污染预测预警方法，已成为本领域亟待解决的技术问题。

技术实现思路

1、鉴于此，本发明提出了一种融合大气数值模拟的污染过程智能预警方法，旨在解决现有大气污染预警方法缺乏对污染过程演变阶段的智能识别能力、无法实现物理机理约束与数据驱动优势融合、以及预警信息精细化程度不足的问题。

2、本发明提出了一种融合大气数值模拟的污染过程智能预警方法，包括：

3、获取目标区域的多源监测数据、气象预报数据和企业排放数据；

4、根据多源监测数据构建区域污染浓度空间分布模型，并根据区域污染浓度空间分布模型确定污染集群区域与重点排放源之间的空间关联关系；

5、根据多源监测数据、气象预报数据和企业排放数据确定对应的污染演变阶段类型；

6、基于数据同化算法与空间插值方法联合对多源监测数据进行融合处理，生成高精度初始场数据；

7、将高精度初始场数据输入至轻量化大气扩散模型中进行污染扩散模拟，并通过深度学习代理模型对模拟计算过程进行加速处理；

8、根据污染扩散模拟结果及污染演变阶段信息生成分级分区域的差异化预警信息。

9、进一步的，多源监测数据至少包括卫星遥感反演数据、地面监测站数据、移动监测数据和激光雷达探测数据；

10、进一步的，气象预报数据至少包括风场数据、温度数据、湿度数据、气压数据和边界层高度数据；

11、进一步的，企业排放数据至少包括排放源位置数据、排放污染物类型数据、排放速率数据和排放高度数据。

12、进一步的，根据多源监测数据构建区域污染浓度空间分布模型时，包括：

13、根据多源卫星遥感数据获取目标区域的大气光学厚度数据和气溶胶光学厚度数据，并基于历史监测浓度数据建立气溶胶光学厚度与污染物浓度之间的反演关系；

14、根据反演关系确定目标区域各空间位置对应时刻的基础污染浓度值；

15、基于气溶胶消光系数对基础污染浓度值进行校正，以表征大气颗粒物对光传播过程的影响；

16、根据污染物排放源强度衰减因子对校正后的污染浓度进行衰减修正，以表征污染物在传播扩散过程中的浓度变化特征；

17、根据经校正和衰减修正后的污染浓度结果，生成目标区域污染浓度空间分布模型，获得目标区域各空间位置在对应时刻的污染物浓度分布情况。

18、进一步的，基于数据同化算法与空间插值方法联合对多源监测数据进行融合处理，生成高精度初始场数据，包括：

19、基于卡尔曼滤波算法对各监测点观测数据进行误差分析，估计对应的观测误差协方差矩阵，以确定不同监测数据源的可信度权重；

20、将卫星遥感数据与地面监测站数据进行空间插值融合，对监测盲区和数据缺失区域进行补全，获得连续空间分布的污染浓度场；

21、结合气象预报数据对融合后的污染浓度场进行时间一致性修正，以消除不同时间尺度数据之间的偏差，生成时空一致的高精度初始场数据；

22、对高精度初始场数据进行质量控制，将各空间位置的融合浓度值与其空间相邻节点的浓度平均值进行比较，其中：

23、当融合浓度值与浓度平均值之间的差值小于预先设定的预设异常值判定阈值时，则将融合浓度值确定为质量控制后的最终初始场浓度值；

24、当融合浓度值与浓度平均值之间的差值大于或等于预设异常值判定阈值时，则判定融合浓度值为异常值，并基于空间相邻节点的浓度平均值对其进行替换修正，获得质量控制后的最终初始场浓度值。

25、进一步的，将高精度初始场数据输入至轻量化大气扩散模型中进行污染扩散模拟，并通过深度学习代理模型对模拟计算过程进行加速处理时，包括：

26、对传统大气扩散模型进行结构简化和参数降维，保留核心扩散输运模块；

27、基于历史模拟数据与实际观测数据训练深度学习代理模型，建立输入参数与扩散结果之间的非线性映射关系；

28、在轻量化大气扩散模型运行过程中，将计算复杂度较高的对流项和扩散项替换为深度学习代理模型的预测结果；

29、根据污染类型选择相应的扩散参数配置，其中颗粒物扩散采用重力沉降修正系数，臭氧等气态污染物采用光化学衰减系数。

30、进一步的，根据多源监测数据、气象预报数据和企业排放数据确定对应的污染演变阶段类型时，包括：

31、根据气象预报数据中的风场信息和边界层高度变化判断大气扩散条件；根据企业排放数据的时序变化判断排放源强度变化趋势；

32、根据污染浓度的时空演变特征判断污染过程所处阶段；

33、根据污染过程阶段识别模型，结合扩散条件、排放强度变化和浓度演变特征确定对应的污染演变阶段；

34、其中，污染积累阶段对应静风稳定天气条件下浓度持续上升特征，区域传输阶段对应主导风向切变条件下高值区沿风向移动特征，污染消散阶段对应扩散条件转好条件下浓度逐步回落特征。

35、进一步的，根据污染扩散模拟结果及污染演变阶段信息生成分级分区域的差异化预警信息时，包括：

36、根据污染浓度预测阈值确定预警等级，其中：

37、黄色预警对应小时浓度超过150μg/m3；

38、橙色预警对应小时浓度超过250μg/m3；

39、红色预警对应小时浓度超过350μg/m3；

40、根据污染演变阶段类型调整预警发布策略，其中：

41、处于积累阶段时强化区域联防联控措施，处于传输阶段时加强上下游协同预警，处于消散阶段时逐步解除管控措施；

42、根据污染源解析结果确定重点管控区域，并向相应区域定向发布预警信息。

43、进一步的，根据污染类型选择相应的扩散参数配置时，包括：

44、获取污染物类型信息，并将污染物划分为颗粒物污染物和气态污染物；

45、当所述污染物为颗粒物污染物时，根据颗粒物密度、颗粒物粒径、重力加速度、坎宁汉修正系数以及空气动力粘度计算对应的重力沉降修正系数，以表征颗粒物在重力作用下的沉降扩散特性；

46、其中，所述重力沉降修正系数与颗粒物密度、颗粒物粒径平方、重力加速度以及坎宁汉修正系数呈正相关，与空气动力粘度呈负相关；

47、根据所述重力沉降修正系数对颗粒物扩散过程进行修正，获得颗粒物污染扩散参数；

48、当所述污染物为气态污染物时，根据太阳辐射强度、氮氧化物浓度以及挥发性有机物浓度确定光化学衰减系数；

49、根据所述光化学衰减系数表征气态污染物在光化学反应过程中的衰减特征，并生成对应的气态污染扩散参数；

50、根据所述颗粒物污染扩散参数或气态污染扩散参数构建对应的污染扩散参数配置方案。

51、进一步的，还包括形成闭环优化，具体为：

52、实时采集多源监测数据和气象预报数据，更新初始场数据；

53、将更新后的初始场数据输入至轻量化大气扩散模型中进行滚动预测；

54、获取实际观测数据与预测结果的偏差数据，反馈至数据同化模块修正同化参数；

55、获取预警发布后的环境管理效果数据，评估预警有效性并优化预警决策模型参数；

56、其中，环境管理效果数据包括管控措施落实情况、污染浓度变化响应情况和公众健康影响评估数据。

57、进一步的，还包括校验预警效果数据，其中：

58、若预测浓度与实际观测浓度偏差超过预设阈值，则增加数据同化模块的观测权重；

59、若污染演变阶段识别准确率下降，则引入更多特征参数至阶段识别模型；

60、若预警等级与实际污染程度不匹配，则基于历史统计偏差修正预警阈值。

61、与现有技术相比，本发明的有益效果在于：通过多源监测数据与气象预报数据的同化融合，实现了污染初始场的高精度构建，为模型预测提供了准确的边界条件；通过轻量化大气扩散模型与深度学习代理模型的融合架构，在保证物理机理约束的前提下大幅降低了计算复杂度，实现了高频次运行的可行性；通过污染演变阶段识别方法，实现了对污染积累、区域传输和逐步消散等不同过程的智能判别，为精细化预警提供了阶段特征支撑；通过分级分区域的差异化预警生成机制，根据不同区域的污染特征和演变阶段发布针对性的预警信息，提高了预警信息的实用价值；通过“数据采集—同化融合—模型预测—阶段识别—预警发布—效果评估”的闭环优化机制，持续提升预测预警系统的准确性和可靠性；通过融合物理机理与数据驱动双方面优势，形成了兼具解释性和预测能力的技术体系，为环境管理决策提供了科学依据。通过上述处理，可以实现从卫星识别污染集群到多源监测定位污染企业再到数值模拟预测污染演变的一体化技术体系，推动大气污染预警从“事后响应”向“事前预警”的转变，显著提升环境管理的前瞻性与主动性。