本發(fā)明涉及數(shù)值分析技術(shù)領(lǐng)域，適用于大氣環(huán)境分析領(lǐng)域,特別涉及一種空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)方法。

背景技術(shù)：

隨著工業(yè)化進(jìn)程的發(fā)展，空氣污染成為越來(lái)越嚴(yán)重的一個(gè)問(wèn)題。城市區(qū)域是空氣污染最常發(fā)生的地區(qū)，分布于珠江三角洲、四川盆地、長(zhǎng)江三角洲、京津冀、東北平原地區(qū)的都市化城市和重工業(yè)城市空氣污染的狀況比其他地區(qū)更為嚴(yán)重。目前城市空氣質(zhì)量問(wèn)題已受到普遍關(guān)注，其形成機(jī)理、影響、控制途徑及預(yù)報(bào)預(yù)測(cè)系統(tǒng)的建立與發(fā)展已成為亟需解決的問(wèn)題。

目前，城市空氣質(zhì)量多通過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)預(yù)報(bào)法和數(shù)值預(yù)報(bào)法進(jìn)行預(yù)報(bào)。統(tǒng)計(jì)學(xué)預(yù)報(bào)法是分析空氣污染出現(xiàn)時(shí)的大尺度天氣系統(tǒng)活動(dòng)規(guī)律，分析中低空大氣溫度、相對(duì)濕度和風(fēng)速等氣象要素和污染物的統(tǒng)計(jì)學(xué)關(guān)系。該方法簡(jiǎn)單方便，但由于氣象條件、氣溶膠濃度、譜分布、化學(xué)成分的關(guān)系非常復(fù)雜，建立準(zhǔn)確度較高的統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)方程難度較大，且這種方法需要同期城市污染物和氣象監(jiān)測(cè)資料，預(yù)報(bào)成本較高。

數(shù)值預(yù)報(bào)法則是通過(guò)空氣質(zhì)量數(shù)值預(yù)報(bào)模式計(jì)算污染物濃度分布和變化規(guī)律。該方法雖具有完善的理論基礎(chǔ)，但預(yù)報(bào)過(guò)程難度大且計(jì)算量。以美國(guó)環(huán)保局(epa)為代表,從1970年至今已開(kāi)發(fā)了三代空氣質(zhì)量模型。第三代空氣質(zhì)量模式,通稱為models-3,該類模式擬將所有的大氣問(wèn)題均考慮進(jìn)模式之中,可以有效地進(jìn)行較為全面的空氣質(zhì)量控制策略的評(píng)估。目前類似的比較常用的空氣質(zhì)量模式還有：eurad模式、adom模式、radm模式、uam模式、stem模式等，這些模式各有特色,各有其優(yōu)缺點(diǎn)。前三種主要用于酸雨問(wèn)題的研究，而后幾種用于大氣光化學(xué)和氣溶膠二次污染的模擬。雖然各模式的動(dòng)力框架結(jié)構(gòu)不一,但所采取的化學(xué)反應(yīng)機(jī)理主要是cbm-iv、radmii、以及saprc等。

國(guó)內(nèi)空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)根據(jù)其應(yīng)用于環(huán)境決策和環(huán)境研究的目標(biāo)、污染物的排放特征和污染物在大氣中的相互作用、形成和轉(zhuǎn)化的特點(diǎn)，對(duì)模型的參數(shù)和功能作修訂和改進(jìn),也發(fā)展形成了具有適應(yīng)區(qū)域特點(diǎn)的各種尺度多模型體系。第一代模型主要是高斯煙流模型,國(guó) 內(nèi)第二代模式有城市尺度的空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)模式(如中國(guó)科學(xué)院大氣物理研究所hrdm)及區(qū)域尺度污染物歐拉輸送模式(如中國(guó)科學(xué)院大氣物理研究所raqm、南京大學(xué)區(qū)域酸沉降模式regadm等)。目前國(guó)內(nèi)模式發(fā)展也進(jìn)入第三代，以一個(gè)大氣的概念，建構(gòu)了從全球尺度、區(qū)域尺度及套網(wǎng)格的大氣環(huán)境模式系列，有南京大學(xué)的區(qū)域大氣環(huán)境模式系統(tǒng)(regaems)、中國(guó)科學(xué)院大氣物理研究所的嵌套網(wǎng)格空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)系統(tǒng)(naqpms[10])、中國(guó)科學(xué)院大氣物理研究所全球環(huán)境大氣輸送模式等。

上述空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)模型依賴各種排放源清單能夠從全球或區(qū)域尺度進(jìn)行大范圍的空氣質(zhì)量模擬預(yù)報(bào)。每個(gè)模型根據(jù)不同的大氣物理化學(xué)機(jī)理從不同角度反應(yīng)了大氣成分的變化，但是沒(méi)有一個(gè)模型能全面包括所有的大氣物化反應(yīng)機(jī)理。在現(xiàn)有技術(shù)中，雖然采用了多模式集合預(yù)報(bào)的方法，但該方法只可針對(duì)較大范圍尺度的區(qū)域(如全球)或是中等范圍尺度的區(qū)域(如亞洲、中國(guó)東北地區(qū)等)進(jìn)行預(yù)報(bào)，預(yù)報(bào)精度較低，并且預(yù)報(bào)過(guò)程中計(jì)算量大，耗時(shí)多。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

為了解決上述問(wèn)題，本發(fā)明的目的在于提供一種空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)方法,對(duì)空氣中一種或多種氣體或顆粒物的含量進(jìn)行預(yù)報(bào)，包括以下步驟、:

步驟一：采集待預(yù)報(bào)地區(qū)的歷史環(huán)境數(shù)據(jù)，并將歷史環(huán)境數(shù)據(jù)依次輸入兩個(gè)或兩個(gè)以上空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)模型中，分別得到兩個(gè)或兩個(gè)以上歷史空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)；

步驟二：將兩個(gè)或兩個(gè)以上歷史空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)以實(shí)際觀測(cè)數(shù)據(jù)為參考數(shù)據(jù)進(jìn)行修正，計(jì)算出各空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)模型在最終集合計(jì)算結(jié)果中所占權(quán)重值；

步驟三：采集待預(yù)測(cè)地區(qū)的當(dāng)前環(huán)境數(shù)據(jù)，并將當(dāng)前環(huán)境數(shù)據(jù)依次輸入兩個(gè)或兩個(gè)以上空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)模型中，分別得到兩個(gè)或兩個(gè)以上初始預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)；

步驟四：根據(jù)權(quán)重值對(duì)初始預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行修正，得到最終預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)。

本發(fā)明所涉及的空氣預(yù)報(bào)方法簡(jiǎn)單實(shí)用，可針對(duì)較小范圍的區(qū)域(如城市、區(qū)縣等)進(jìn)行預(yù)報(bào)，預(yù)報(bào)精度高，且計(jì)算過(guò)程簡(jiǎn)單，方便采樣。

進(jìn)一步地，歷史環(huán)境數(shù)據(jù)包括第一歷史排放數(shù)據(jù)、歷史第一地形數(shù)據(jù)以及歷史氣象數(shù)據(jù)。

優(yōu)選地,當(dāng)前環(huán)境數(shù)據(jù)包括第一當(dāng)前排放數(shù)據(jù)、當(dāng)前第一地形數(shù)據(jù)以及當(dāng)前氣象數(shù)據(jù)。

進(jìn)一步地,在步驟一中，增加采集歷史第二地形數(shù)據(jù)，并將歷史氣象數(shù)據(jù)與歷史第二地形數(shù)據(jù)分別與兩個(gè)或兩個(gè)以上空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)模型得到的基于歷史第一地形數(shù)據(jù)的歷史 空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，分別得到兩個(gè)或兩個(gè)以上基于歷史第二地形數(shù)據(jù)的初始預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。

優(yōu)選地,步驟三中，增加采集當(dāng)前第二地形數(shù)據(jù)，并將當(dāng)前氣象數(shù)據(jù)與當(dāng)前第二地形數(shù)據(jù)分別與兩個(gè)或兩個(gè)以上空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)模型得到的基于當(dāng)前第一地形數(shù)據(jù)的當(dāng)前空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，分別得到兩個(gè)或兩個(gè)以上基于當(dāng)前第二地形數(shù)據(jù)的初始預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。

進(jìn)一步地，在步驟一中，將歷史第二地形數(shù)據(jù)，歷史氣象數(shù)據(jù)以及第二歷史排放數(shù)據(jù)一起依次輸入到兩個(gè)或兩個(gè)以上空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)模型中，以嵌套計(jì)算的方式進(jìn)行運(yùn)算，分別得到兩個(gè)或兩個(gè)以上歷史空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。

優(yōu)選地，在步驟一中，以歷史第二地形數(shù)據(jù)、歷史人口分布數(shù)據(jù)和/或歷史工廠分布數(shù)據(jù)對(duì)歷史空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行重采樣運(yùn)算，得到基于歷史第一地形數(shù)據(jù)的歷史空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。

進(jìn)一步地，在步驟三中，將當(dāng)前第二地形數(shù)據(jù)、當(dāng)前氣象數(shù)據(jù)以及第二當(dāng)前排放數(shù)據(jù)一起依次輸入兩個(gè)或兩個(gè)以上空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)模型中，以嵌套計(jì)算的方式進(jìn)行運(yùn)算，分別得到兩個(gè)或兩個(gè)以上基于當(dāng)前第二地形數(shù)據(jù)的初始預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。

優(yōu)選地，在步驟三中，以當(dāng)前第二地形數(shù)據(jù)、人口分布數(shù)據(jù)和/或工廠分布數(shù)據(jù)對(duì)歷史空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行重采樣運(yùn)算，得到基于當(dāng)前第二地形數(shù)據(jù)的初始預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。

進(jìn)一步地，空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)模型為三個(gè)。

優(yōu)選地，空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)方法主要對(duì)空氣中pm2.5、pm10、二氧化硫、二氧化氮、一氧化碳、臭氧中一種或多種的含量進(jìn)行預(yù)報(bào)。

如上，本發(fā)明所涉及的空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)方法預(yù)報(bào)過(guò)程簡(jiǎn)單，采樣方便，且預(yù)報(bào)精確度高，還可改善因排放源數(shù)據(jù)缺乏造成的城市尺度空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)精度較差的問(wèn)題。

附圖說(shuō)明

圖1為本發(fā)明空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)方法的流程圖。

圖2為空氣預(yù)報(bào)分析區(qū)域示例圖；

圖3(a)為pm10含量預(yù)報(bào)結(jié)果示例圖；

圖3(b)為二氧化硫含量預(yù)報(bào)結(jié)果示例圖；

圖3(c)為二氧化氮含量預(yù)報(bào)結(jié)果示例圖；

圖3(d)為臭氧含量預(yù)報(bào)結(jié)果示例圖；

圖3(e)為一氧化碳含量預(yù)報(bào)結(jié)果示例圖；

圖3(f)為pm2.5含量預(yù)報(bào)結(jié)果示例圖。

具體實(shí)施方式

具體來(lái)說(shuō)，本發(fā)明所涉及的空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)方法是一種基于數(shù)據(jù)同化方法和待預(yù)測(cè)地區(qū)環(huán)境數(shù)據(jù)的多模式空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)方法。

以下由特定的具體實(shí)施例說(shuō)明本發(fā)明的實(shí)施方式，本領(lǐng)域技術(shù)人員可由本說(shuō)明書(shū)所揭示的內(nèi)容輕易地了解本發(fā)明的其他優(yōu)點(diǎn)及功效。雖然本發(fā)明的描述將結(jié)合較佳實(shí)施例一起介紹，但這并不代表此發(fā)明的特征僅限于該實(shí)施方式。恰恰相反，結(jié)合實(shí)施方式作發(fā)明介紹的目的是為了覆蓋基于本發(fā)明的權(quán)利要求而有可能延伸出的其它選擇或改造。為了提供對(duì)本發(fā)明的深度了解，以下描述中將包含許多具體的細(xì)節(jié)。本發(fā)明也可以不使用這些細(xì)節(jié)實(shí)施。此外，為了避免混亂或模糊本發(fā)明的重點(diǎn)，有些具體細(xì)節(jié)將在描述中被省略。

另外，在以下的說(shuō)明中所使用的“上”、“下”、“左”、“右”、“頂”、“底”，不應(yīng)理解為對(duì)本發(fā)明的限制。

如圖1所示，本發(fā)明提供一種空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)方法,對(duì)空氣中一種或多種污染物含量進(jìn)行預(yù)報(bào)，在本發(fā)明的空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)方法主要對(duì)空氣中pm2.5、pm10、二氧化硫、二氧化氮、一氧化碳、臭氧中一種或多種的含量進(jìn)行預(yù)報(bào)，包括以下步驟:

步驟一：采集待預(yù)報(bào)地區(qū)的歷史環(huán)境數(shù)據(jù)，并將歷史環(huán)境數(shù)據(jù)依次輸入兩個(gè)或兩個(gè)以上空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)模型中，分別得到兩個(gè)或兩個(gè)以上歷史空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)；

步驟二：將兩個(gè)或兩個(gè)以上歷史空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)以實(shí)際觀測(cè)數(shù)據(jù)為參考數(shù)據(jù)進(jìn)行修正，計(jì)算出各空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)模型在最終集合計(jì)算結(jié)果中所占權(quán)重值；

步驟三：采集待預(yù)測(cè)地區(qū)的當(dāng)前環(huán)境數(shù)據(jù)，并將當(dāng)前環(huán)境數(shù)據(jù)依次輸入兩個(gè)或兩個(gè)以上空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)模型中，分別得到兩個(gè)或兩個(gè)以上初始預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)；

步驟四：根據(jù)權(quán)重值對(duì)初始預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行修正，得到最終預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)。

在本發(fā)明中,歷史環(huán)境數(shù)據(jù)優(yōu)選包括第一歷史排放數(shù)據(jù)、歷史第一地形數(shù)據(jù)以及歷史氣象數(shù)據(jù)；當(dāng)前環(huán)境數(shù)據(jù)優(yōu)選包括當(dāng)前排放數(shù)據(jù)、當(dāng)前第一地形數(shù)據(jù)以及當(dāng)前氣象數(shù)據(jù)。

在步驟一中，首先采集第一歷史排放數(shù)據(jù)、歷史第一地形數(shù)據(jù)以及歷史氣象數(shù)據(jù)，利用兩個(gè)或兩個(gè)以上空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)模型對(duì)待預(yù)報(bào)地區(qū)進(jìn)行歷史時(shí)段的空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)，得到歷史空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。

進(jìn)一步地，待預(yù)測(cè)地區(qū)優(yōu)選為城市，為了使計(jì)算所得結(jié)果更為精確，在步驟一中，增 加采集歷史第二地形數(shù)據(jù)，并將歷史氣象數(shù)據(jù)與歷史第二地形數(shù)據(jù)分別與兩個(gè)或兩個(gè)以上空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)模型得到的基于歷史第一地形數(shù)據(jù)的歷史空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，分別得到兩個(gè)或兩個(gè)以上基于第二歷史地形數(shù)據(jù)的歷史空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，具體來(lái)說(shuō)，即增加采集歷史第二地形數(shù)據(jù)，并將歷史環(huán)境數(shù)據(jù)與歷史第二地形數(shù)據(jù)與基于第一地形數(shù)據(jù)的歷史空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行如下方式之一的操作：

方式一：采集歷史第二地形數(shù)據(jù)以及待預(yù)報(bào)城市區(qū)域所對(duì)應(yīng)的第二歷史排放數(shù)據(jù)，并將歷史第二地形數(shù)據(jù)、歷史氣象數(shù)據(jù)以及第二歷史排放數(shù)據(jù)一起依次輸入兩個(gè)或兩個(gè)以上空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)模型中，以嵌套計(jì)算的方式分別得到兩個(gè)或兩個(gè)以上基于第二歷史地形數(shù)據(jù)的空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)；在該方式中，對(duì)第二歷史排放數(shù)據(jù)的測(cè)量精度要求較高，以獲得較為精確的計(jì)算結(jié)果。

方式二：由于在實(shí)際操作中，高精度的第二歷史排放數(shù)據(jù)往往較難獲得，因此，在本發(fā)明中，針對(duì)實(shí)際上缺乏高精度的第二歷史排放源數(shù)據(jù)的大多數(shù)城市區(qū)域的情況，利用方式一中基于第二歷史排放數(shù)據(jù)的多層嵌套計(jì)算可用基于人口分布數(shù)據(jù)和/或工廠分布數(shù)據(jù)的重采樣計(jì)算替代，用以提高城市區(qū)域預(yù)報(bào)的精度。即利用歷史第二地形數(shù)據(jù)，以及待預(yù)報(bào)地區(qū)的人口分布數(shù)據(jù)和/或工廠分布數(shù)據(jù)對(duì)基于歷史第一地形數(shù)據(jù)計(jì)算得到的歷史空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行重采樣運(yùn)算，得到基于第二地形數(shù)據(jù)的空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。

在步驟二中，將步驟一中所得到的歷史空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)與已采集的實(shí)際觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)，以實(shí)際觀測(cè)數(shù)據(jù)為參考對(duì)歷史空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)同化，對(duì)歷史空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行修正，得到修正后的歷史空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和誤差值；再分別計(jì)算各個(gè)空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)模型所得到的數(shù)據(jù)與實(shí)際觀測(cè)數(shù)據(jù)的相關(guān)性，并根據(jù)相關(guān)系數(shù)計(jì)算出各空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)模型在最終集合計(jì)算結(jié)果中所占權(quán)重值。

在步驟三中，采集待預(yù)測(cè)地區(qū)的當(dāng)前環(huán)境數(shù)據(jù)，即第一當(dāng)前排放數(shù)據(jù)、當(dāng)前第一地形數(shù)據(jù)以及當(dāng)前氣象數(shù)據(jù)，利用多個(gè)空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)模式進(jìn)行未來(lái)時(shí)段的預(yù)報(bào)，并利用前述計(jì)算得到的權(quán)重進(jìn)行加權(quán)集成計(jì)算得到最終的集合預(yù)報(bào)結(jié)果。

進(jìn)一步地，在步驟三中，待預(yù)測(cè)地區(qū)優(yōu)選為城市，為了使計(jì)算所得結(jié)果更為精確，增加采集當(dāng)前第二地形數(shù)據(jù)，并將當(dāng)前氣象數(shù)據(jù)與當(dāng)前第二地形數(shù)據(jù)分別與兩個(gè)或兩個(gè)以上空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)模型得到的基于當(dāng)前第一地形數(shù)據(jù)的當(dāng)前空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，分別得到兩個(gè)或兩個(gè)以上基于當(dāng)前第二地形數(shù)據(jù)的初始預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，具體來(lái)說(shuō)，即增加采集當(dāng)前第二地形數(shù)據(jù)，并將當(dāng)前氣象數(shù)據(jù)與當(dāng)前第二地形數(shù)據(jù)與基于當(dāng)前第一地形數(shù)據(jù)的當(dāng)前空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行如下方式之一的操作：

方式一：采集當(dāng)前第二地形數(shù)據(jù)以及待預(yù)報(bào)城市區(qū)域所對(duì)應(yīng)的第二當(dāng)前排放數(shù)據(jù)，并將當(dāng)前第二地形數(shù)據(jù)、當(dāng)前氣象數(shù)據(jù)以及第二當(dāng)前排放數(shù)據(jù)一起依次輸入兩個(gè)或兩個(gè)以上空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)模型中，以嵌套計(jì)算的方式分別得到兩個(gè)或兩個(gè)以上基于第二地形數(shù)據(jù)的空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)；在該方式中，對(duì)第二當(dāng)前排放數(shù)據(jù)的測(cè)量精度要求較高，以獲得較為精確的計(jì)算結(jié)果。

方式二：進(jìn)一步地，由于在實(shí)際操作中，高精度的第二當(dāng)前排放數(shù)據(jù)往往較難獲得，因此，在本發(fā)明中，針對(duì)實(shí)際上缺乏高精度的第二當(dāng)前排放源數(shù)據(jù)的大多數(shù)城市區(qū)域的情況，利用方式一中基于第二當(dāng)前排放數(shù)據(jù)的多層嵌套計(jì)算可用基于人口分布數(shù)據(jù)和/或工廠分布數(shù)據(jù)的重采樣計(jì)算替代，用以提高城市區(qū)域預(yù)報(bào)的精度。即利用當(dāng)前第二地形數(shù)據(jù)，以及待預(yù)報(bào)地區(qū)的人口分布數(shù)據(jù)和/或工廠分布數(shù)據(jù)對(duì)基于歷史第一地形數(shù)據(jù)計(jì)算得到的歷史空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行重采樣運(yùn)算，得到基于當(dāng)前第二地形數(shù)據(jù)的空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。

其中，當(dāng)前/歷史第二地形數(shù)據(jù)和第二當(dāng)前/歷史排放數(shù)據(jù)的分辨率高于當(dāng)前/歷史第一地形數(shù)據(jù)和第一當(dāng)前/歷史排放數(shù)據(jù)的分辨率，也就是說(shuō)，當(dāng)前/歷史第一地形數(shù)據(jù)和第一當(dāng)前/歷史排放數(shù)據(jù)的每一個(gè)值覆蓋的空間范圍較大，當(dāng)前/歷史第二地形數(shù)據(jù)和第二當(dāng)前/歷史排放數(shù)據(jù)的每一個(gè)值覆蓋的空間范圍較小。

進(jìn)一步地，在本發(fā)明中，基于當(dāng)前第二地形數(shù)據(jù)、人口分布數(shù)據(jù)和/或工廠分布數(shù)據(jù)的重采樣計(jì)算方式如下：

計(jì)算待預(yù)測(cè)城市區(qū)域范圍內(nèi)的當(dāng)前第二地形數(shù)據(jù)平均值a、人口分布數(shù)據(jù)平均值p、工廠分布數(shù)據(jù)平均值f，按下式計(jì)算城市范圍內(nèi)的當(dāng)前第二地形數(shù)據(jù)、人口分布數(shù)據(jù)，工廠分布數(shù)據(jù)每個(gè)網(wǎng)格的權(quán)重w：

其中a,p,f為各類數(shù)據(jù)每個(gè)網(wǎng)格的實(shí)際值。

將基于歷史第一地形數(shù)據(jù)的歷史空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)中的每個(gè)值按下式重采樣得到基于歷史第二地形數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)中的多個(gè)值：

其中，v1是基于歷史第一地形數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的值，v2是基于歷史第二地形數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的值，n為每個(gè)v1的網(wǎng)格對(duì)應(yīng)的v2的網(wǎng)格數(shù)量，wi為n個(gè)網(wǎng)格中第i個(gè)的權(quán)重。

因此，本發(fā)明所涉及的空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)方法能利用多種空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)模型的側(cè)重于不同的空氣物理化學(xué)變化機(jī)理的優(yōu)點(diǎn)，改善傳統(tǒng)算術(shù)平均集成方法所忽略的各模型精度不同的 問(wèn)題，同時(shí)對(duì)于數(shù)據(jù)缺乏的地區(qū)能夠較大程度的提高區(qū)域模擬的精度。更進(jìn)一步地，在本發(fā)明中，空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)模型優(yōu)選為三個(gè)：氣象研究預(yù)報(bào)-區(qū)域建模分析系統(tǒng)(weatherresearch&forecast-communitymodelingandanalysissystem，下文簡(jiǎn)稱wrf-cmaq)、化學(xué)物質(zhì)含量預(yù)報(bào)模型(weatherresearchforecastcoupledwithchemistry，下文簡(jiǎn)稱wrf-chem)、綜合空氣質(zhì)量擴(kuò)展模型(comprehensiveairqualitymodelwithextensions，下文簡(jiǎn)稱camx)。在本發(fā)明中，可以根據(jù)實(shí)際所需預(yù)報(bào)的污染物種類，選擇上述模型中的一個(gè)或多個(gè)進(jìn)行計(jì)算。

進(jìn)一步地，在本發(fā)明中，還可以采用其他各種模型替代上述模型，如wrf-chem模型可用mm5/rams/arps等模型進(jìn)行替代；wrf-chem/camx模型可用aermod/adms/uam等模型進(jìn)行替代。其中，mm5(mesoscalemodel5)為中尺度預(yù)報(bào)模型、rams(regionalatmospheremodelingsystem)為區(qū)域大氣建模系統(tǒng)、arps(advancedregionalpredictionsystem)為區(qū)域預(yù)測(cè)系統(tǒng)、aermod(ams/eparegulatorymodel)為大氣模擬預(yù)測(cè)管理模型、adms(atmosphericdiffusionmodelsystem)為大氣擴(kuò)散模型系統(tǒng)、uam(urbanatmospheremodel)為城市大氣模型。

但本發(fā)明并不局限于此，還可以用其他各種模型對(duì)上述模型進(jìn)行替代，以獲得所需的空氣污染物含量。

在本發(fā)明中，在獲得將對(duì)兩個(gè)或兩個(gè)以上歷史空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)后，以實(shí)際觀測(cè)數(shù)據(jù)為參考數(shù)據(jù)進(jìn)行修正所采用的方法為數(shù)據(jù)同化的方法。數(shù)據(jù)同化是分析處理隨空間和時(shí)間分布的觀測(cè)資料為數(shù)值預(yù)報(bào)提供初始場(chǎng)的一個(gè)過(guò)程，具體包括兩層基本涵義：合理利用各種不同精度的非常規(guī)觀測(cè)資料，把它們與常規(guī)觀測(cè)資料融合為有機(jī)的整體，為數(shù)值預(yù)報(bào)提供更好的初始場(chǎng)，并綜合利用不同時(shí)間段所采集的觀測(cè)資料，將這些資料中所包含的時(shí)間演變信息轉(zhuǎn)化為要素場(chǎng)的空間分布狀況。數(shù)據(jù)同化從最初的逐步訂正法，最優(yōu)插值法，到現(xiàn)在的變分同化和集合卡爾曼濾波已經(jīng)有多種同化方法。具體來(lái)說(shuō)：

初步預(yù)報(bào)值定義為背景場(chǎng)xb，最終修正后的目標(biāo)值為分析場(chǎng)xa，觀測(cè)值構(gòu)成觀測(cè)場(chǎng)yo1)三維變分同化中，

xa＝xb+(b^-1＋h^tr^-1h)^-1h^tr^-1(yo-h(x))

其中，x，y變量為矩陣，h(x)為前向算子，形如y＝h(x)，是分析變量到觀測(cè)變量的一個(gè)計(jì)算函數(shù)，最簡(jiǎn)單的為插值函數(shù)，即：(d為觀測(cè)值與背景值的空間距離)；

t為矩陣轉(zhuǎn)置運(yùn)算；r為觀測(cè)誤差協(xié)方差矩陣；b為背景誤差協(xié)方差矩陣。

建立目標(biāo)函數(shù)如下：

jb和jo表示對(duì)背景場(chǎng)和觀測(cè)場(chǎng)的擬合程度。j(x)對(duì)x的梯度函數(shù)為：：

通過(guò)迭代法求最小的x則對(duì)應(yīng)最終的xa。其中，是j(x)對(duì)x的梯度函數(shù)，也就是j(x)對(duì)x的偏導(dǎo)數(shù)。

2)集合最優(yōu)插值同化中，

xa＝xb+w(yo-h(xb))

其中，

w＝bh^t(h^tbh＋r)^-1

更進(jìn)一步，在本發(fā)明中，在計(jì)算各空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)模型所得出結(jié)果的權(quán)重時(shí)，相關(guān)或相關(guān)系數(shù)是用于反映變量之間相關(guān)關(guān)系密切程度的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，相關(guān)及相關(guān)系數(shù)可通過(guò)如下方法確定：

其中，x，y分別為觀測(cè)值集合，和與觀測(cè)值位置時(shí)刻一致的同化后的分析值集合。

對(duì)應(yīng)的基于相關(guān)系數(shù)的權(quán)重確定方案按下式確定，其中，c1、c2、c3分別代表三個(gè)模型所計(jì)算出的數(shù)值，w1、w2、w3分別代表三個(gè)數(shù)值的權(quán)重：

w1＝c1/(c1+c2+c3)

w2＝c2/(c1+c2+c3)

w3＝c3/(c1+c2+c3)

基于上述計(jì)算方法，本發(fā)明的空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)方法可以細(xì)化為如下步驟：

1、利用歷史時(shí)段的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)報(bào)和同化，求取多模式集合所需權(quán)重：

a)將歷史氣象數(shù)據(jù)，歷史排放源數(shù)據(jù)和歷史第一地形數(shù)據(jù)分別輸入所選三個(gè)空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)模式wrf-cmaq，wrf-chem，wrf-camx中，計(jì)算得到初始大尺 度低分辨率的歷史空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。

b)利用較為精確的排放源數(shù)據(jù)，歷史第二地形數(shù)據(jù)和歷史空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行嵌套計(jì)算，得到三個(gè)模式的初始城市尺度高分辨率空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)結(jié)果。

c)如果缺乏較為精確的排放源數(shù)據(jù)，則采用歷史第二地形數(shù)據(jù)，人口分布數(shù)據(jù)和/或工廠分布數(shù)據(jù)對(duì)初始低分辨率的歷史空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行重采樣計(jì)算，首先計(jì)算權(quán)重，再按下式重采樣得到城市尺度高分辨率空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)結(jié)果。

d)采用三維變分同化方法，對(duì)城市尺度預(yù)報(bào)結(jié)果和歷史空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行同化，得到修正后的城市空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)結(jié)果和誤差項(xiàng)。

e)計(jì)算三個(gè)修正后城市空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)結(jié)果和觀測(cè)數(shù)據(jù)的相關(guān)性，并計(jì)算對(duì)應(yīng)三個(gè)模式的權(quán)重。

2、利用當(dāng)前時(shí)段的數(shù)據(jù)對(duì)未來(lái)時(shí)段的空氣質(zhì)量進(jìn)行預(yù)報(bào)：

a)將當(dāng)前氣象分析數(shù)據(jù)，當(dāng)前排放源數(shù)據(jù)和當(dāng)前第一地形數(shù)據(jù)分別輸入所選三個(gè)空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)模式wrf-cmaq，wrf-chem，wrf-camx中，計(jì)算得到初始大尺度低分辨率初始預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。

b)利用較為精細(xì)的當(dāng)前排放源數(shù)據(jù)，當(dāng)前第二地形數(shù)據(jù)和當(dāng)前空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行嵌套計(jì)算，得到三個(gè)模式的初始城市尺度高分辨率空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)結(jié)果。

c)如果缺乏較為精細(xì)的當(dāng)前排放源數(shù)據(jù)，則可采用當(dāng)前第二地形數(shù)據(jù)，當(dāng)前人口分布數(shù)據(jù)和/或工廠分布數(shù)據(jù)對(duì)初始低分辨率預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行重采樣計(jì)算，在計(jì)算權(quán)重后，得到當(dāng)前城市尺度高分辨率空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)結(jié)果。

3、將得到的三個(gè)當(dāng)前城市尺度高分辨率空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)按照歷史空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)計(jì)算得到的集成權(quán)重值進(jìn)行集合加權(quán)計(jì)算，得到最終的空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)結(jié)果。

下面通過(guò)兩具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明：

第一實(shí)施例：

數(shù)據(jù)源采用美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心(下文簡(jiǎn)稱ncep)提供的全球地理數(shù)據(jù)庫(kù)，全球基礎(chǔ)排放源數(shù)據(jù)，歷史和即時(shí)的全球預(yù)報(bào)系統(tǒng)(下文簡(jiǎn)稱gfs)氣象場(chǎng)數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)所面向的區(qū)域?yàn)槿A北某城市范圍，在3km分辨率尺度下由50*50的格網(wǎng)覆蓋，圖2顯示了在嵌套計(jì) 算方式下各層所對(duì)應(yīng)的范圍。分析時(shí)間為2015年12月5日，預(yù)報(bào)時(shí)間為12月6日00時(shí)至9日00時(shí)，總計(jì)72小時(shí)。歷史數(shù)據(jù)采用12月1日至12月5日共120小時(shí)的數(shù)據(jù)。

步驟1：輸入地理數(shù)據(jù)，36km全球排放源數(shù)據(jù)和1-5日的gfs氣象數(shù)據(jù)至wrf-cmaq，wrf-chem，wrf-camx三種模式中，計(jì)算初始無(wú)嵌套預(yù)報(bào)結(jié)果，得到36km格網(wǎng)分析結(jié)果。統(tǒng)計(jì)pm2.5，pm10，no2，so2，o3，co六種主要污染物。

步驟2：以嵌套計(jì)算方式處理1-5日36km分析結(jié)果，即修改三個(gè)模型中的嵌套計(jì)算方式，并輸入嵌套計(jì)算后兩層所需9km和3km北京區(qū)域詳細(xì)排放源數(shù)據(jù)，處理得到3km分析結(jié)果。

步驟3：將1-5日3km污染物預(yù)報(bào)結(jié)果和地面觀測(cè)站數(shù)據(jù)輸入三維變分?jǐn)?shù)據(jù)同化計(jì)算模型，計(jì)算得到同化后的三種模式的3km污染物數(shù)據(jù)。

步驟4：計(jì)算同化后三種模式3km污染物數(shù)據(jù)與地面觀測(cè)數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)，分別為：0.782,0.634,0.699。并以三個(gè)相關(guān)系數(shù)，確定三個(gè)模型對(duì)應(yīng)的權(quán)重值分別為：0.370，0.300，0.330.

步驟5：輸入地理數(shù)據(jù)，36km全球排放源數(shù)據(jù)和6-8日的gfs氣象分析數(shù)據(jù)計(jì)算三個(gè)模式的未來(lái)時(shí)段預(yù)報(bào)結(jié)果，格網(wǎng)大小36km。

步驟6：以嵌套方式計(jì)算6-8日3km分析結(jié)果。

步驟7：以步驟4得到的權(quán)重為系數(shù)，計(jì)算集合預(yù)報(bào)的最終結(jié)果。

步驟8，輸出空氣中各污染物/顆粒物濃度結(jié)果(如圖3(a)至圖3(f)所示)。

第二實(shí)施例：

步驟1：輸入地理數(shù)據(jù)，36km全球排放源數(shù)據(jù)和1-5日的gfs氣象數(shù)據(jù)至wrf-cmaq，wrf-chem，wrf-camx三種模式中，計(jì)算初始無(wú)嵌套預(yù)報(bào)結(jié)果，得到36km格網(wǎng)分析結(jié)果。統(tǒng)計(jì)pm2.5，pm10，no2，so2，o3，co六種主要污染物。

步驟2：以重采樣方式處理1-5日36km分析結(jié)果。

步驟2-1：以3km分辨率的北京城區(qū)地形高度數(shù)據(jù)，人口分布數(shù)據(jù)，工廠分布數(shù)據(jù)計(jì)算重采樣權(quán)重值。

步驟2-2：以3km重采樣權(quán)重值為依據(jù)對(duì)36km分析結(jié)果對(duì)應(yīng)區(qū)域進(jìn)行重采樣。

步驟3：將1-5日3km污染物預(yù)報(bào)結(jié)果和地面觀測(cè)站數(shù)據(jù)輸入三維變分?jǐn)?shù)據(jù)同化計(jì)算模型，計(jì)算得到同化后的三種模式的3km污染物數(shù)據(jù)。

步驟4：計(jì)算同化后三種模式3km污染物數(shù)據(jù)與地面觀測(cè)數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)，分別為： 0.754,0.579,0.649。并以三個(gè)相關(guān)系數(shù)，確定三個(gè)模型對(duì)應(yīng)的權(quán)重值：0.382，0.291，0.327

步驟5：輸入地理數(shù)據(jù)，3km全球排放源數(shù)據(jù)和6-8日的gfs氣象數(shù)據(jù)計(jì)算三個(gè)模式的預(yù)報(bào)結(jié)果。

步驟6：以重采樣方式計(jì)算6-8日3km分析結(jié)果。

步驟7：以步驟4得到的權(quán)重為系數(shù)，計(jì)算集合預(yù)報(bào)的最終結(jié)果。

步驟8，輸出顆粒物濃度結(jié)果。

綜上，本發(fā)明所涉及的空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)方法通過(guò)數(shù)據(jù)同化后的精度和相關(guān)性分析來(lái)評(píng)估多個(gè)空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)模式在最終集合預(yù)報(bào)結(jié)果中的貢獻(xiàn)度，并且利用城市地形數(shù)據(jù)，人口經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)與霧霾產(chǎn)生的相關(guān)性來(lái)提高初始預(yù)報(bào)的分辨率，并從而解決精細(xì)排放源數(shù)據(jù)難以獲取的問(wèn)題。此外，本發(fā)明經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)同化輔助提供多模式集合預(yù)報(bào)的結(jié)果精度得到提高，還可在在顯著降低數(shù)據(jù)獲取成本的同時(shí)提高城市級(jí)別空氣預(yù)報(bào)的精度，值得進(jìn)行廣泛推廣應(yīng)用。

上述實(shí)施例僅例示性說(shuō)明本發(fā)明的原理及其功效，而非用于限制本發(fā)明。任何熟悉此技術(shù)的人士皆可在不違背本發(fā)明的精神及范疇下，對(duì)上述實(shí)施例進(jìn)行修飾或改變。因此，舉凡所屬技術(shù)領(lǐng)域中具有通常知識(shí)者在未脫離本發(fā)明所揭示的精神與技術(shù)思想下所完成的一切等效修飾或改變，仍應(yīng)由本發(fā)明的權(quán)利要求所涵蓋。