一种秸秆焚烧对大气细颗粒物浓度影响评估方法与流程

1.本发明涉及大气环境质量评估技术领域，尤其涉及一种秸秆焚烧对大气细颗粒物浓度影响评估方法。


背景技术：

2.我国是农业大国，每年产生大量的农作物秸秆，露天焚烧的秸秆排放大量的一次细颗粒物及其形成的二次气溶胶往往容易导致大气细颗粒物浓度急剧升高，大气环境质量严重恶化。近年来，我国农业与生态环境等部门采取了一系列措施进行秸秆禁烧管控和提高综合利用率，但由于秸秆焚烧一般量大面广，不仅禁烧监管难度较大，秸秆焚烧对区域大气环境质量影响准确评估也存在一定困难。卫星遥感作为一种新兴技术，为秸秆焚烧火点等大气污染源监测及其对大气环境质量影响评估提供了重要手段，它具有宏观、动态、客观、准确等特点，在信息获取方面与传统的地面监测手段相比，在空间范围上具有其独特的优势，可以连续获取大范围区域的秸秆焚烧火点以及区域大气细颗粒物浓度分布时空变化，因此可以有效地反映区域的秸秆焚烧火点对大气细颗粒物浓度影响程度。目前，国内外主流的秸秆焚烧火点监测能够实现最高每10分钟1次、空间分辨率最高达到375米，大气细颗粒物浓度则最高能达到1公里的分辨率，监测频次能够达到一天一次，可以满足评估区域秸秆焚烧火点对大气细颗粒物浓度影响的月度、季度、年度状况的需要。
3.目前，主要基于地面监测站点实时测量或者大气化学模式模拟技术开展秸秆焚烧对区域大气细颗粒物浓度影响研究分析，但是难以进行准确的评估，一方面只是基于主要分布在城市建成区的地面有限站点数据，而秸秆焚烧主要发生在农村地区，在区域覆盖程度上存在不足；另一方面大气化学模式在评价方法上只是基于本部分卫星遥感监测火点，没有考虑到污染源清单的动态变化以及大气细颗粒物浓度空间分布变化，因此，传统的评估方法中源排放清单不及时以及监测覆盖面不足导致无法准确评估区域大气细颗粒物浓度贡献的局限性。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于提出一种秸秆焚烧对大气细颗粒物浓度影响评估方法，通过融合大气污染源和大气细颗粒物浓度空间分布构建了大气细颗粒物浓度网格化评估方法模型，来准确计算秸秆焚烧对大气环境质量影响评估方法，不仅能够反映区域的秸秆焚烧强度情况，还能反映秸秆焚烧对大气细颗粒物浓度变化的影响，从而弥补传统的评估方法源排放清单不及时以及监测覆盖面不足导致无法准确评估区域大气细颗粒物浓度贡献的局限性。
5.为实现上述目的，本发明提出如下技术一种秸秆焚烧对大气细颗粒物浓度影响评估方法，其特征在于，该方法包括步骤：
6.s1.根据卫星遥感监测结果，统计区域每天的秸秆焚烧火点数量，选取确定秸秆集中焚烧时段；
7.s2.根据卫星遥感监测结果，反演获取区域大气细颗粒物颗粒物浓度分布结果，并根据秸秆焚烧时段进行合成计算；
8.s3.根据气象条件，将研究区域进行网格划分；
9.s4.逐网格计算细颗粒物浓度背景值；
10.s5.定量计算每个网格内秸秆焚烧对空气质量影响贡献百分比。
11.优选的，所述步骤s1进一步包括：
12.s1.1所述卫星遥感监测包括轨卫星遥感检测，利用极轨卫星遥感在中红外 4μm处和热红外11μm处波段的多光谱监测数据，根据上下文算法，获取评估区域每日热异常像元信息；
13.s1.2以每个热异常像元坐标为中心，以获取热异常的多光谱卫星遥感数据空间分辨率的倍为半径制作热异常缓冲区；
14.s1.3将每日热异常缓冲区叠加2m且1年内过境的高分辨率卫星影像，通过目视解译对热异常像元缓冲区范围内的土地利用类型进行判断；
15.s1.4统计区域每天单位耕地面积秸秆焚烧火点数量，根据每天的秸秆焚烧火点确定秸秆集中焚烧期，其中所述秸秆集中焚烧期包括秸秆集中焚烧前期、秸秆集中焚烧期间和秸秆集中焚烧后期。
16.优选的，所述步骤s2进一步包括：
17.s2.1所述卫星遥感监测包括多光谱卫星遥感监测，根据多光谱卫星遥感监测数据，利用地理加权回归方法构建如下卫星遥感大气细颗粒物浓度遥感反演方法模型：
18.lnpm2.5(ui,vi)＝β0(ui,vi) β1(ui,vi)lnaod β2(ui,vi)lnhpbl
19.β3(ui,vi)ln(1
‑
rh/100)
20.其中，β0(ui,vi)为常数项在观测点(ui,vi)处的回归系数，β1(ui,vi) 为所述aod在观测点(ui,vi)处的回归系数，β2(ui,vi)为所述hpbl在观测点 (ui,vi)处的回归系数，β3(ui,vi)为所述rh在观测点(ui,vi)处的回归系数， pm2.5(ui,vi)为观测点(ui,vi)处的pm2.5浓度。
21.s2.2评估区域pm2.5浓度遥感反演：
22.采用加权最小二乘法，根据所述地理加权回归模型获取权重函数矩阵，所述权重函数矩阵如下：
23.β(ui,vi)＝[xt w(ui,vi)x]
‑
1xt w(ui,vi)y
[0024]
其中，β为回归系数，w为权重函数矩阵，y为pm2.5浓度矩阵，x为输入参数矩阵，输入参数包括：常数项、aod、hpbl以及rh；
[0025]
采用交叉验证法，根据所述权重函数矩阵获取每个地面站点的最优带宽，并根据所述最优带宽获取各输入参数的权重函数矩阵；
[0026]
对各输入参数的权重函数矩阵和与所述输入参数对应的地面站点的地理位置进行空间匹配，获取空间函数权重矩阵；
[0027]
通过克里金空间插值法，根据所述空间函数权重矩阵分别获取常数项、aod、 hpbl以及rh的回归系数；
[0028]
根据所述卫星遥感数据中每个像元对应的aod、hpbl、rh以及所述回归系数，结合
所述地理加权回归模型获取所述评估区域每个像元的pm2.5浓度。
[0029]
s2.3评估区域pm2.5浓度合成计算：
[0030]
根据秸秆集中焚烧前期、秸秆集中焚烧期间和秸秆集中焚烧后期每天的区域pm2.5浓度，合成计算三个时段的区域平均pm2.5浓度。
[0031]
优选的，所述步骤s3进一步包括：
[0032]
s3.1所述气象条件包括区域平均风速，统计所述区域平均风速，按照秸秆集中焚烧期风场1小时影响范围计算秸秆焚烧对空气质量平均影响半径，如下：
[0033][0034]
其中，r为影响半径(单位为km)，u
10
为评估区域地面10m风场纬向分量风速(单位为m/s)，v
10
评估区域地面10m风场经向分量风速(单位为m/s)，m、n 为评估区域的模拟风场网格行列数，t为模拟天数；
[0035]
s3.2以影响半径r为网格大小，将评估区域等间隔划分为r*r大小网格。
[0036]
4、如权利要求1所述的基于卫星遥感的秸秆焚烧对大气细颗粒物浓度影响评估方法，其特征在于，所述步骤s4进一步包括：
[0037]
s4.1根据所述步骤s3划定的网格，叠加评估区域秸秆焚烧火点，统计每个区域秸秆焚烧火点的数量。
[0038]
s4.2根据所述步骤s2计算得到的秸秆集中焚烧前期、秸秆集中焚烧期间和秸秆集中焚烧后期的区域大气细颗粒物浓度，叠加所述步骤3划定的网格，对不同时期的每个网格的大气细颗粒物浓度平均值分别统计；
[0039]
s4.3计算秸秆集中焚烧期间秸秆焚烧影响网格的大气细颗粒物浓度背景值，所述大气细颗粒物浓度背景值计算公式如下：
[0040][0041]
其中，为秸秆集中焚烧期间第k个网格的大气细颗粒物浓度背景值，和为秸秆集中焚烧前期和秸秆焚烧后期第k个网格的大气细颗粒物浓度值，η1和η2分别为评估区域秸秆集中焚烧前期和秸秆集中焚烧后期对秸秆焚烧期间网格背景浓度平均影响权重因子，根据非秸秆焚烧影响网格大气细颗粒物浓度比例确定，计算公式如下：
[0042][0043]
其中，为秸秆集中焚烧期间非秸秆焚烧影响网格大气细颗粒物浓度，和分别为秸秆焚烧前期和秸秆焚烧后期非秸秆焚烧影响网格的大气细颗粒物浓度。
[0044]
优选的，所述步骤s5进一步包括：
[0045]
根据所述步骤4计算获取的秸秆集中焚烧期间秸秆焚烧影响网格大气细颗粒浓度背景值，计算区域内每个网格秸秆焚烧对大气细颗粒物浓度变化贡献百分比，计算公式如
下：
[0046][0047]
其中，c
k
为秸秆集中焚烧期间第k个网格秸秆焚烧对大气细颗粒物浓度贡献百分比，和为秸秆集中焚烧期间秸秆焚烧影响网格大气细颗粒物遥感监测浓度和背景浓度。
[0048]
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
[0049]
构建一种基于卫星遥感的区域秸秆焚烧对大气细颗粒物浓度评估方法，通过融合大气污染源和大气细颗粒物浓度空间分布构建了大气细颗粒物浓度网格化评估方法模型，来准确计算秸秆焚烧对大气环境质量影响评估方法，不仅能够反映区域的秸秆焚烧强度情况，还能反映秸秆焚烧对大气细颗粒物浓度变化的影响，从而弥补传统的评估方法中源排放清单不及时以及监测覆盖面不足导致无法准确评估区域大气细颗粒物浓度贡献的局限性，本发明可以客观地定量化表征区域秸秆焚烧对大气环境质量影响。
附图说明
[0050]
图1为本发明一种秸秆焚烧对大气细颗粒物浓度影响评估方法流程图。
具体实施方式
[0051]
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。
[0052]
请参阅图1，一种秸秆焚烧对大气细颗粒物浓度影响评估方法，其特征在于，该方法包括步骤：
[0053]
s1.根据卫星遥感监测结果，统计区域每天的秸秆焚烧火点数量，选取确定秸秆集中焚烧时段；
[0054]
s2.根据卫星遥感监测结果，反演获取区域大气细颗粒物颗粒物浓度分布结果，并根据秸秆焚烧时段进行合成计算；
[0055]
s3.根据气象条件，将研究区域进行网格划分；
[0056]
s4.逐网格计算细颗粒物浓度背景值；
[0057]
s5.定量计算每个网格内秸秆焚烧对空气质量影响贡献百分比。
[0058]
在本实施例中：所述步骤s1进一步包括：
[0059]
s1.1利用极轨卫星遥感在中红外(4μm附近)和热红外(11μm附近)波段的多光谱监测数据，根据上下文算法，获取评估区域每日热异常像元信息；
[0060]
s1.2以每个热异常像元坐标为中心，以获取热异常的多光谱卫星遥感数据空间分辨率的倍为半径制作热异常缓冲区；
[0061]
s1.3将每日热异常缓冲区叠加优于2m且近1年内过境的高分辨率卫星影像，通过
目视解译对热异常像元缓冲区范围内的主要土地利用类型进行判断，如热异常缓冲区内农田或耕地面积占缓冲区面积比例的80％以上，则判断该热异常点为秸秆焚烧火点；否则视为其他火点；
[0062]
s1.4统计区域每天单位耕地面积秸秆焚烧火点数量，根据每天的秸秆焚烧火点确定秸秆集中焚烧期，当出现“从某一天开始连续五天区域日平均每百公顷耕地面积火点数超过1个”时，确定该日为秸秆集中焚烧期起始日；当出现“从某一天开始连续五天区域日平均每百公顷耕地面积火点数低于0.1个”时，确定该日为秸秆焚烧期结束日，根据秸秆集中焚烧期时长(t天)，设定秸秆集中焚烧期起始日前t天作为秸秆集中焚烧前期，设定秸秆集中焚烧期结束日后t 天作为秸秆集中焚烧后期。
[0063]
在本实施例中：所述步骤s2进一步包括：
[0064]
s2.1根据多光谱卫星遥感监测数据，利用地理加权回归方法构建如下卫星遥感大气细颗粒物浓度遥感反演方法模型：
[0065]
lnpm2.5(ui,vi)＝β0(ui,vi) β1(ui,vi)lnaod β2(ui,vi)lnhpbl
[0066]
β3(ui,vi)ln(1
‑
rh/100)
[0067]
其中，β0(ui,vi)为常数项在观测点(ui,vi)处的回归系数，β1(ui,vi) 为所述aod在观测点(ui,vi)处的回归系数，β2(ui,vi)为所述hpbl在观测点 (ui,vi)处的回归系数，β3(ui,vi)为所述rh在观测点(ui,vi)处的回归系数， pm2.5(ui,vi)为观测点(ui,vi)处的pm2.5浓度。
[0068]
s2.2评估区域pm2.5浓度遥感反演：
[0069]
采用加权最小二乘法，根据所述地理加权回归模型获取权重函数矩阵，所述权重函数矩阵如下：
[0070]
β(ui,vi)＝[xt w(ui,vi)x]
‑
1xt w(ui,vi)y
[0071]
其中，β为回归系数，w为权重函数矩阵，y为pm2.5浓度矩阵，x为输入参数矩阵，输入参数包括：常数项、aod、hpbl以及rh；
[0072]
采用交叉验证法，根据所述权重函数矩阵获取每个地面站点的最优带宽，并根据所述最优带宽获取各输入参数的权重函数矩阵；
[0073]
对各输入参数的权重函数矩阵和与所述输入参数对应的地面站点的地理位置进行空间匹配，获取空间函数权重矩阵；
[0074]
通过克里金空间插值法，根据所述空间函数权重矩阵分别获取常数项、aod、 hpbl以及rh的回归系数；
[0075]
根据所述卫星遥感数据中每个像元对应的aod、hpbl、rh以及所述回归系数，结合所述地理加权回归模型获取所述评估区域每个像元的pm2.5浓度。
[0076]
s2.3评估区域pm2.5浓度合成计算：
[0077]
根据秸秆集中焚烧前期、秸秆集中焚烧期间和秸秆集中焚烧后期每天的区域pm2.5浓度，合成计算三个时段的区域平均pm2.5浓度。具体合成计算方法为：根据三个时段每天区域pm2.5浓度遥感监测结果，分别针对每个时段逐象元统计pm2.5浓度有效监测结果的平均值。
[0078]
在本实施例中：所述步骤s3进一步包括：
[0079]
s3.1统计评估区域平均风速，按照秸秆集中焚烧期风场1小时影响范围计算秸秆
焚烧对空气质量平均影响半径，如下：
[0080][0081]
其中，r为影响半径(单位为km)，u
10
为评估区域地面10m风场纬向分量风速(单位为m/s)，v
10
评估区域地面10m风场经向分量风速(单位为m/s)，m、n 为评估区域的模拟风场网格行列数，t为模拟天数；
[0082]
s3.2以影响半径r为网格大小，将评估区域等间隔划分为r*r大小网格。
[0083]
在本实施例中：所述步骤s4进一步包括：
[0084]
s4.1根据以上方法划定的网格，叠加评估区域秸秆焚烧火点，统计每个区域秸秆焚烧火点的数量，若网格内秸秆焚烧火点个数大于或等于3个，则认为该网格内大气环境受秸秆焚烧影响较大，为秸秆焚烧影响网格；若网格内秸秆焚烧火点个数小于3个，则认为该网格内大气环境受秸秆焚烧影响微乎其微可忽略不计，判定该网格为非秸秆焚烧影响网格。
[0085]
s4.2根据以上方法计算得到的秸秆集中焚烧前期、期间和后期的区域大气细颗粒物浓度，叠加以上方法划定的网格，分别统计不同时期每个网格的大气细颗粒物浓度平均值；
[0086]
s4.3计算秸秆集中焚烧期间秸秆焚烧影响网格的大气细颗粒物浓度背景值。根据秸秆集中焚烧不同时期的非秸秆焚烧影响网格的变化计算秸秆焚烧影响网格的背景值(即假设未发生秸秆焚烧火点情况下的大气细颗粒物浓度)，计算方法如下
[0087][0088]
其中，为秸秆集中焚烧期间第k个网格的大气细颗粒物浓度背景值，和为秸秆集中焚烧前期和秸秆焚烧后期第k个网格的大气细颗粒物浓度值，η1和η2分别为评估区域秸秆集中焚烧前期和后期对秸秆焚烧期间网格背景浓度平均影响权重因子，根据非秸秆焚烧影响网格大气细颗粒物浓度比例确定，计算公式如下：
[0089][0090]
其中，为秸秆集中焚烧期间非秸秆焚烧影响网格大气细颗粒物浓度，和分别为秸秆焚烧前期和秸秆焚烧后期非秸秆焚烧影响网格的大气细颗粒物浓度。
[0091]
可理解的是，本方法采用的加权平均法计算，也可通过加权模型根据情况确定其他加权系数。
[0092]
在本实施例中：所述步骤s5进一步包括：
[0093]
根据以上方法计算获取的秸秆集中焚烧期间秸秆焚烧影响网格大气细颗粒浓度背景值，计算区域内每个网格秸秆焚烧对大气细颗粒物浓度变化贡献百分比，计算公式如下：
[0094][0095]
其中，c
k
为秸秆集中焚烧期间第k个网格秸秆焚烧对大气细颗粒物浓度贡献百分比，和为秸秆集中焚烧期间秸秆焚烧影响网格大气细颗粒物遥感监测浓度和背景浓度。
[0096]
需要说明的是，基于卫星遥感的秸秆焚烧对大气细颗粒物浓度影响评估方法是一种综合评估方法,它是一种反映区域秸秆焚烧火点等大气污染源时空分布特征和大气细颗粒物浓度等空气质量变化的量化指标，反映了秸秆焚烧排放污染物对生成大气细颗粒物浓度的贡献。因此，采用本方法客服了传统监测数据不足或者污染源清单更新不全面的劣势，使得通过基于卫星遥感的秸秆焚烧火点对大气细颗粒物浓度贡献评估更加全面。
[0097]
需要说明的是，整个评估过程可以基于网格的秸秆焚烧火点及其大气细颗粒物浓度值进行计算，获取每个网格的评估值，从而获得区域的影响分布状况；也可根据区域大小进行所有网格平均值的统计，可获得行政区内的综合平均影响贡献。
[0098]
综上所述，本发明基于卫星监测手段获取的大范围较高分辨率像元级的秸秆焚烧火点及大气细颗粒物浓度时空动态变化，通过融合大气污染源和大气细颗粒物浓度空间分布构建了大气细颗粒物浓度网格化评估方法模型，来准确计算秸秆焚烧对大气环境质量影响评估方法，不仅能够反映区域的秸秆焚烧强度情况，还能反映秸秆焚烧对大气细颗粒物浓度变化影响贡献情况，从而弥补传统的评估方法源排放清单不及时以及监测覆盖面不足导致无法准确评估区域大气细颗粒物浓度贡献的局限性，客观地定量化表征区域秸秆焚烧对大气环境质量影响。因此该发明提出的一种秸秆焚烧对大气细颗粒物浓度影响评估方法模型，为综合评估区域大气污染源对大气环境质量影响水平提出了一种新的有效技术手段。
[0099]
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同物限定。
[0100]
虽然在上文中已经参考实施例对本发明进行了描述，然而在不脱离本发明的范围的情况下，可以对其进行各种改进并且可以用效物替换其中的部件。尤其是，只要不存在结构冲突，本发明所披露的实施例中的各项特征均可通过任意方式相互结合起来使用，在本说明书中未对这些组合的情况进行穷举性的描述仅仅是出于省略篇幅和节约资源的考虑。因此，本发明并不局限于文中公开的特定实施例，而是包括落入权利要求的范围内的所有技术方案。