一种大气环境污染联防联控治理方法与流程

1.本发明涉及空气污染分析技术领域，尤其涉及一种大气环境污染联防联控治理方法。


背景技术：

2.近年来，大气环境污染治理已在我国取得显著成效，但在不利的气象条件下仍会导致大气环境污染现象时有发生。面对区域性的大气污染现象，众多国内外研究已表明，大气环境污染的联防联控管理，即通过污染区域内各行政单元的联合防治和管控，发挥了重要的作用。
3.传统的大气环境污染联防联控管理多针对污染区域内的污染源的逐步减排工作开展，如燃煤锅炉改造、淘汰黄标车、电厂脱硫(脱销、除尘)等方式，但针对大气污染应急事件的联防联控所发挥作用较小。


技术实现要素：

4.本发明提出一种大气环境污染联防联控治理方法，以解决现有的治理方法难以应对突如其来的大气污染环境事件的问题。
5.本发明解决上述问题的技术方案是：一种大气环境污染联防联控治理方法，其特殊之处在于，包括以下步骤：
6.确定污染区域的范围；
7.筛选污染区域内的空气质量监测站；
8.采集污染区域内的气象监测数据、气象监测数据和大气环境监测数据；
9.根据采集到的气象监测数据、气象监测数据和大气环境监测数据构建指定区域内的大气环境污染物复杂网络；
10.基于所述大气环境污染物复杂网络，利用算法挖掘污染传播的路径；
11.根据污染传播的路径选取相对应的应急治理措施。
12.优选的是：所述确定污染区域的范围的步骤具体包括：
13.获取指定区域内的空气质量指数时空分布的预警数据，其中所述预警数据是用户将土地利用类型数据、地形高程数据、气象场驱动数据和排放清单数据输入至空气质量模型中得到；
14.根据空气质量指数时空分布的预警数据得到污染区域的范围。
15.优选的是：所述空气质量模型为wrf_chem在线大气化学模型。
16.优选的是：所述筛选污染区域内的空气质量监测站的具体步骤包括：
17.根据污染区域的范围确定污染迁移的过程，计作周期t；
18.将周期t内每一时刻t的污染区域范围内的空气质量监测站监测到的超标数据进行统计，形成逐时站点超标集合∑v(i，j)，其中i∈(1，2，3，
……
，n)，j∈(1，2，3，
……
，m)。
19.优选的是：所述超标数据为aqi》200的数据。
20.优选的是：在步骤所述筛选污染区域内的空气质量监测站与步骤所述采集污染区域内的气象监测数据、气象监测数据和大气环境监测数据之间还包括：将获得大气环境监测数据进行时空分析。
21.优选的是：所述构建所述大气污染物复杂网络的步骤包括：
22.判断将每个时刻t的站点超标站点v
t
(i，j)与同时刻其他站点vother(a，b)，其中a∈(1，2，3，
……
，n，a≠i)，b∈(1，2，3，
……
，m，b≠j)是否满足distance(v
t
(i，j)，vother(a，b))＜50km、dem(v
t
(i，j)，vother(a，b))＜100m和max(wij(t))，其中wij(t)为t时刻(i，j)站点与(a，b)站点的传播权重的要求；
23.将满足要求的站点形成指定时刻t的空气污染物传播网络矩阵m(t)；
24.将整个周期t内的空气污染物传播网络矩阵进行计算形成的传播网络叠加得到mt＝∑m(t)(t∈t)。
25.优选的是：所述算法包括图模型点权重分析法、边权重分析法和聚类分析算法。
26.相比于现有技术，本发明的有益效果在于：
27.1)本发明采用大气环境污染联防联控治理方法从宏观上了解大气污染的综合态势，能够及时应对突如其来的大气环境污染事件。
28.2)本发明选用代表性较好的wrf_chem在线大气化学模型，结合污染源排放清单和模型参数化方案进行区域大气环境质量的预报工作，能够准确的选定重污染区域的范围。
29.3)本发明按照大气污染物传播路径，有针对性的开展污染物传播的联防联控管理工作，从而实现大气环境污染的精细化和科学化管理要求。
附图说明
30.图1为本发明的流程图。
31.图2为本发明的传播路径分析方法流程图。
32.图3为wrf_chem模型运行流程示意图。
具体实施方式
33.为使本发明实施方式的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施方式中的附图，对本发明实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施方式是本发明一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本发明中的实施方式，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本发明保护的范围。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施方式的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施方式。
34.实施例1，如图1-图3所示的一种大气环境污染联防联控治理方法，包括以下步骤：
35.确定污染区域的范围；
36.筛选污染区域内的空气质量监测站；
37.采集污染区域内的气象监测数据、气象监测数据和大气环境监测数据；
38.根据采集到的气象监测数据、气象监测数据和大气环境监测数据构建指定区域内的大气环境污染物复杂网络；
39.基于所述大气环境污染物复杂网络，利用算法挖掘污染传播的路径；
40.根据污染传播的路径选取相对应的应急治理措施。
41.作为本发明一个优选的实施例：确定污染区域的范围的步骤具体包括：
42.获取指定区域内的空气质量指数时空分布的预警数据，其中预警数据是用户将土地利用类型数据、地形高程数据、气象场驱动数据和排放清单数据输入至空气质量模型中得到；
43.根据空气质量指数时空分布的预警数据得到污染区域的范围，并提取污染区域范围内的风场数据和地形高程数据。
44.作为本发明一个优选的实施例：空气质量模型为wrf_chem在线大气化学模型。
45.作为本发明一个优选的实施例：筛选污染区域内的空气质量监测站的具体步骤包括：
46.根据污染区域的范围确定污染迁移的过程，计作周期t；
47.将周期t内每一时刻t的污染区域范围内的空气质量监测站监测到的超标数据进行统计，形成逐时站点超标集合∑v(i，j)，其中i∈(1，2，3，
……
，n)，j∈(1，2，3，
……
，m)。
48.作为本发明一个优选的实施例：超标数据为aqi》200的数据。
49.作为本发明一个优选的实施例：在步骤筛选污染区域内的空气质量监测站与步骤采集污染区域内的气象监测数据、气象监测数据和大气环境监测数据之间还包括：将获得大气环境监测数据进行时空分析。
50.作为本发明一个优选的实施例：构建大气污染物复杂网络的步骤包括：
51.判断将每个时刻t的站点超标站点v
t
(i，j)与同时刻其他站点vother(a，b)，其中a∈(1，2，3，
……
，n，a≠i)，b∈(1，2，3，
……
，m，b≠j)是否满足distance(v
t
(i，j)，vother(a，b))＜50km、dem(v
t
(i，j)，vother(a，b))＜100m和max(wij(t))，其中wij(t)为t时刻(i，j)站点与(a，b)站点的传播权重的要求；
52.将满足要求的站点形成指定时刻t的空气污染物传播网络矩阵m(t)；
53.将整个周期t内的空气污染物传播网络矩阵进行计算形成的传播网络叠加得到mt＝∑m(t)(t∈t)。
54.作为本发明一个优选的实施例：算法包括图模型点权重分析法、边权重分析法和聚类分析算法。
55.以上所述仅为本发明的实施例，并非以此限制本发明的保护范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的系统领域，均同理包括在本发明的保护范围内。