本發(fā)明涉及環(huán)保技術領域，具體涉及一種將氣候模式和化學模式相耦合的分析方法。
背景技術：
氣候模式和化學模式相耦合作為研究微量氣體和氣溶膠氣候效應的一種有力手段，在大氣科學領域已得到廣泛的應用。
傳統(tǒng)氣候模式由于計算資源所限，在化學模塊的處理上往往比較粗略。
技術實現要素：
本發(fā)明的目的是提供一種將氣候模式和化學模式相耦合的分析方法，解決了傳統(tǒng)氣候模式在化學模塊的處理上粗略的問題，實現了氣候模式與化學模式的耦合，為氣溶膠氣候效應及大氣化學與氣候相互作用的研究提供了手段。
為實現上述目的，本發(fā)明采用以下技術方案：
一種將氣候模式和化學模式相耦合的分析方法，包括以下步驟：
步驟1：建立hadoop構架的服務器集群，在hadoop構架的服務器集群中設立ecmwf/era40數據庫、remo服務器、emep數據庫和化學模塊，在化學模塊中建立排放數據庫、fast-j模塊和常微分方程模塊；fast-j模塊中設置fast-j方案；在常微分方程模塊中錄入常微分方程式；
步驟2：remo服務器每間隔一段時間就通過互聯網從ecmwf/era40數據庫中調取ecmwf/era40數據，并通過數值計算輸出模擬后的即時氣象數據、氣象初始場及邊界場數據，通過互聯網把輸出的氣象變量轉換到化學模塊中；
步驟3：化學初始場和邊界場數據通過互聯網輸入到化學模塊的實時計算中；
步驟4：化學模塊每間隔一段時間就通過互聯網從emep數據庫中調取排放數據，首先基于remo需要的網格大小對排放數據進行空間插值計算，將排放數據轉換成適合區(qū)域氣候模式軟件remo處理的網格化數據，把屬于同一網格的排放速率求和，生成排放速率數據，再將排放數據送入排放數據庫中，化學模塊通過互聯網從排放數據庫中獲取排放速率的小時平均值并每隔一段時間就調用一次；
步驟5：化學模塊通過互聯網從remo服務器中獲取光化學反應速率，并通過fast-j模塊中的fast-j方案對光化學反應速率進行計算，fast-j方案包含參數接口、光解反應代碼、參數設置、米氏散射和光化學反應方程式；
步驟6：reccm模塊通過互聯網在remo服務器中讀入即時氣象數據、在排放數據庫中讀取排放速率，然后根據racm&relcas化學機制，進行大氣污染物小時濃度預測；
步驟7：reccm模塊將大氣污染物小時濃度預測結果發(fā)送給客戶端服務器以便用戶查詢。
所述光化學反應參數包括溫度、氣壓、反射率和云光學厚度。
所述化學初始邊界場數據包括n2、o2、h2，ch4、h2o2的常態(tài)值和o3、so2、no、no2、pan、hno3、co、eth、hcho、ald的月平均濃度。
所述排放數據包括nox排放值、so2排放值、co排放值和nmvoc排放值；nox排放值包括no排放值和no2排放值，nmvoc排放值包括eth排放值、alka排放值、alke排放值、aro排放值、hcho排放值、ald排放值和ket排放值。
所述常微分方程模塊中設有chemeq2常微分方程求解器，所述常微分方程模塊通過chemeq2常微分方程求解器對所述排放數據進行常微分方程求解。
所述reccm模塊、所述化學模塊、所述排放數據庫、常微分方程模塊和所述fast-j模塊均為服務器或服務器集群。
本發(fā)明所述的一種將氣候模式和化學模式相耦合的分析方法，解決了傳統(tǒng)氣候模式在化學模塊的處理上粗略的問題，實現了氣候模式與化學模式的耦合，為氣溶膠氣候效應及大氣化學與氣候相互作用的研究提供了手段。
附圖說明
圖1是本發(fā)明的系統(tǒng)示意圖。
具體實施方式
ecmwf/era40：氣象再分析數據的名稱，直接從ecmwf/era40官網下載獲取；
remo：regionalclimatemodel區(qū)域氣候模型；
reccm：regionalclimatechemistrymodel區(qū)域氣候化學模型；
emep：europeanmonitoringandevaluationprogramme歐洲監(jiān)測與評估項目；
fast-j：一種光化學反應機制的名稱，詳細描述可見文獻：
wild,o.,zhu,x.,prather,m.j.,2000:fast-j:accuratesimulationofin-andbelowcloudphotolysisintroposphericchemicalmodels.journalofatmosphericchemistry37,245-282.
如圖1所示的一種將氣候模式和化學模式相耦合的分析方法，包括以下步驟：
步驟1：建立hadoop構架的服務器集群，在hadoop構架的服務器集群中設立ecmwf/era40數據庫、remo服務器、emep數據庫和化學模塊，在化學模塊中建立排放數據庫、fast-j模塊和常微分方程模塊；fast-j模塊中設置fast-j方案；在常微分方程模塊中錄入常微分方程式；
步驟2：remo服務器每間隔一段時間就通過互聯網從ecmwf/era40數據庫中調取ecmwf/era40數據，并通過數值計算輸出模擬后的即時氣象數據、氣象初始場及邊界場數據，通過互聯網把輸出的氣象變量轉換到化學模塊中；
步驟3：化學初始場和邊界場數據通過互聯網輸入到化學模塊的實時計算中；
步驟4：化學模塊每間隔一段時間就通過互聯網從emep數據庫中調取排放數據，首先基于remo需要的網格大小對排放數據進行空間插值計算，將排放數據轉換成適合區(qū)域氣候模式軟件remo處理的網格化數據，把屬于同一網格的排放速率求和，生成排放速率數據，再將排放數據送入排放數據庫中，化學模塊通過互聯網從排放數據庫中獲取排放速率的小時平均值并每隔一段時間就調用一次；
步驟5：化學模塊通過互聯網從remo服務器中獲取光化學反應速率，并通過fast-j模塊中的fast-j方案對光化學反應速率進行計算，fast-j方案包含參數接口、光解反應代碼、參數設置、米氏散射和光化學反應方程式；
步驟6：reccm模塊通過互聯網在remo服務器中讀入即時氣象數據、在排放數據庫中讀取排放速率，然后根據racm&relcas化學機制，進行大氣污染物小時濃度預測；
步驟7：reccm模塊將大氣污染物小時濃度預測結果發(fā)送給客戶端服務器以便用戶查詢。
所述光化學反應參數包括溫度、氣壓、反射率和云光學厚度。
所述化學初始邊界場數據包括n2、o2、h2，ch4、h2o2的常態(tài)值和o3、so2、no、no2、pan、hno3、co、eth、hcho、ald的月平均濃度。
所述排放數據包括nox排放值、so2排放值、co排放值和nmvoc排放值；nox排放值包括no排放值和no2排放值，nmvoc排放值包括eth排放值、alka排放值、alke排放值、aro排放值、hcho排放值、ald排放值和ket排放值。
所述常微分方程模塊中設有chemeq2常微分方程求解器，所述常微分方程模塊通過chemeq2常微分方程求解器對所述排放數據進行常微分方程求解。
所述排放數據包括nox排放值、so2排放值、co排放值和nmvoc(非甲烷揮發(fā)性有機物)排放值；nox排放值包括no排放值和no2排放值，nmvoc排放值包括eth排放值、alka排放值、alke排放值、aro排放值、hcho排放值、ald排放值和ket排放值。
所述常微分方程模塊中設有chemeq2常微分方程求解器(所述chemeq2常微分方程求解器為現有技術，固不詳細敘述，可參考文獻mottetal.,(2000)wild,o.,zhu,x.,prather,m.j.,2000:fast-j:accuratesimulationofin-andbelowcloudphotolysisintroposphericchemicalmodels.journalofatmosphericchemistry7,245-282.)，所述常微分方程模塊通過chemeq2常微分方程求解器對所述排放數據進行常微分方程求解。
所述reccm模塊、所述化學模塊、所述排放數據庫、常微分方程模塊和所述fast-j模塊均為服務器或服務器集群。
所述ecmwf/era40數據庫為歐洲中心(ecmwf)era-interim數據庫。
所述emep數據庫來源于排放清單研究中心www.ceip.at/網站。
區(qū)域氣候模式軟件remo為德國馬普氣象研究所開發(fā)的區(qū)域氣候模式軟件。
所述化學強迫模擬模塊有兩種化學機制，一種是racm模式，一種是relacs模式，當所述化學強迫模擬模塊處于racm模式時，nmvoc按排放來源被分11類，即：能源類燃燒、非工業(yè)燃燒、傳統(tǒng)制造業(yè)燃燒、生產工藝、化石燃料及地熱的開采配送、化學試劑及產品的使用、道路交通、其他的移動源及裝置、垃圾處理、農業(yè)和其他源匯。
當所述化學強迫模擬模塊處于relacs模式時，nmvoc按排放來源被分7類：能源類燃燒、非工業(yè)燃燒、傳統(tǒng)制造業(yè)燃燒、生產工藝、化石燃料及地熱的開采配送、化學試劑及產品的使用和其他源匯。
本發(fā)明所述的一種將氣候模式和化學模式相耦合的分析方法，解決了傳統(tǒng)氣候模式在化學模塊的處理上粗略的問題，實現了氣候模式與化學模式的耦合，為氣溶膠氣候效應及大氣化學與氣候相互作用的研究提供了手段。