[發明專利]基于重污染序列案例庫的區域重污染判別預報方法及裝置

有效

• 申請號: 201710321134.7
• 申請日: 2017-05-09
• 公開（公告）號: CN107292417B
• 公開（公告）日: 2020-03-17
• 發明（設計）人: 程念亮;孫峰;郇寧;張大偉;李云婷;毛書帥
• 申請（專利權）人: 北京市環境保護監測中心
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G01W1/10
• 代理公司: 北京頭頭知識產權代理有限公司 11729
• 代理人: 劉鋒

本發明公開了一種基于重污染序列案例庫的區域重污染判別預報方法及裝置，屬于大氣重污染預報技術領域。所述基于重污染序列案例庫的區域重污染判別預報方法包括：根據收集的目標區域各監測站點監測到的污染指標數據和氣象要素數據，建立目標區域的歷史重污染序列案例庫，所述案例庫中的序列由氣象要素數據組成；根據預報的目標區域未來某時段內的氣象要素數據，獲取未來該時段的序列；將獲取的未來該時段的序列與所述歷史重污染序列案例庫中的序列進行相似度對比，判別目標區域未來該時段的重污染情況。本發明能夠提高預報目標區域未來選定時段是否有重污染且準確率高。

技術領域

本發明涉及大氣重污染預報技術領域，具體涉及一種基于重污染序列案例庫的區域重污染判別預報方法及裝置。

背景技術

近年來隨著社會經濟的快速發展和工業化、城市化進程的加速，復合型大氣污染問題日益突出，嚴重威脅人民群眾的身體健康和生態安全，已成為社會各界高度關注和亟待解決的重大環境問題。我國城市空氣污染嚴重，全國約五分之一的城市空氣污染嚴重。2014年在第一批實施新標準的74個城市中，空氣質量達標的城市數量僅為8個。城市空氣污染開始由煤煙型向煤煙型和機動車尾氣型污染相復合轉變。此外，灰霾等區域性大氣污染頻發，在夏秋季節頻繁發生光化學煙霧污染，大氣臭氧濃度以全球最快速度增長，遠遠超過國家環境空氣質量標準，超過歐盟警報值的事件也時有發生。

在空氣質量預報方面，自2013年新空氣質量標準(AQI)實施以來，全國環保形勢發生了日新月異的變化，公眾對于空氣質量信息的訴求日益提升，我國環保監測系統、氣象局、部分科研院所均陸續開展了空氣質量預報研究。在已經開展空氣質量業務預報的業務中，采用的技術架構普遍有數值預報、統計預報和專家預報三種方法，數值預報則主要以WRF或MM5驅動的美國CMAQ、CAMx、WRF-chem以及中科院大氣所的NAQPMS等模式為主，很多地方集成了不止一個數值模式。空氣質量波動較小的地區，模式預報的可采納程度較高；空氣質量短期大幅變化的地區，如華北平原，對污染過程的趨勢性和程度預測是預報難點之一。而各機構數值模型采用的物理化學機制各異，在華北區域不同重污染過程預報中互有所長，但預報結果波動較大，難以實現優勢互補。統計預報方法采用時間序列分析(如ARMA、ARIMA、SVM、ANN等模型)訓練出歷史上污染與天氣條件的演化規律，預報未來空氣質量，其應用廣泛，準確率和計算效率較高，但對歷史資料的依賴性較大，并且無法整體考慮區域性的重污染過程，缺乏一定的物理意義。專家預報主要是預報專家綜合污染和氣象的條件，進行人工識別，但是這種方法過分依賴專家的個人判斷，大部分情況下專家僅僅能夠提供粗略的干黏性的判斷依據，并不是非常準確。

為進一步對區域典型重污染過程時期的各類大氣污染物濃度、天氣形勢類型、氣象要素等因子進行綜合分析研判，全面評估區域重污染過程的影響范圍、持續時間、輸送擴散以及可能原因，急需建立區域典型重污染的案例庫，建立重污染與上述各因子之間的相關關系與概念模型，對未來可能發生的區域性重污染過程進行研判，以支持大氣重污染應急管理決策。

發明內容

本發明要解決的技術問題是提供一種基于重污染序列案例庫的區域重污染判別預報方法及裝置，其能夠提高預報目標區域未來選定時段是否有重污染且準確率高。

為解決上述技術問題，本發明提供技術方案如下：

一種基于重污染序列案例庫的區域重污染判別預報方法，包括：

步驟1：根據收集的目標區域各監測站點監測到的污染指標數據和氣象要素數據，建立目標區域的歷史重污染序列案例庫，該案例庫中的序列由氣象要素數據組成；

步驟2：根據預報的目標區域未來某時段內的氣象要素數據，獲取未來該時段的序列；

步驟3：將獲取的未來該時段的序列與所述歷史重污染序列案例庫中的序列進行相似度對比，判別目標區域未來該時段的重污染情況。

進一步的，所述步驟1包括：