一种基于开放式预报模型的重污染天气应急管控方法技术

本发明专利技术提供了一种基于开放式预报模型的重污染天气应急管控方法，包括以下步骤：S1：通过开放式预报模型预测重污染天气发生的概率、时长和程度；S2：通过开放式预报模型模拟分析得出重污染天气应急管控等级和建议措施；S3：根据管控等级和建议措施对所在区域开展重污染天气应急管控；S4：通过污染源清单更新、重污染天气案例更新，提高预报模型的预报精度；S5：根据每次应急管控效果反馈，修正模型对应的功能模块，提高预报模型的预报精度。本发明专利技术可以为重污染应急管控提供所需的污染预报和精细化的应急管控建议方案。化的应急管控建议方案。化的应急管控建议方案。

【技术实现步骤摘要】
一种基于开放式预报模型的重污染天气应急管控方法


[0001]本专利技术属于污染气象预报和大气污染防治领域，具体涉及一种开放式预报模型的重污染天气应急管控方法。

技术介绍

[0002]重污染天气应急管控是大气污染防治的重要手段，是为避免和减轻环境空气质量严重恶化所采取的行政行为，其中又包含了多种技术手段。目前重污染天气应急管控主要基于环境空气质量预报实现，常用的模型有CMAQ、CAMx、WRF－CHEM、NAQPMS等。
[0003]我国重污染应急管控的基本单元是以县或市为基本单元，不同的县市其气象特征、污染源情况、环境空气质量特征都有差别。国内环境空气质量预报的模型多为数值模型，政府依据也是基于这类中等尺度以上的预测模型的预报产品来开展应急管控，由于其产品代表相对较大的尺度空间，其预报准确性并不完全适合县市每个小范围的区域。
[0004]目前采用的预报模型的开放性较局限，不能满足县市一级对重污染天气预报的精细化要求。对于此类模型的预报产品，在一些区域会出现污染提前或滞后，污染程度预报偏重或偏低的情况。

技术实现思路

[0005]因此，为了解决现有环境空气质量预测模型对于中、小尺度区域重污染天气预测的精度不足的问题，提出一种基于开放式预报模型的重污染天气应急管控方法，结合预报区域的气象特征、污染源排放情况、环境空气质量情况以及历史应急管控案列，智能化的给出最佳的应急管控方案，指导县市区域精细化管控。
[0006]本专利技术是这样实现的，构造一种种基于开放式预报模型的重污染天气应急管控方法，所述方法以下步骤：
[0007]步骤S1，通过开放式预报模型预测重污染天气发生的概率、时长和程度；
[0008]步骤S2，通过开放式预报模型模拟分析得出重污染天气应急管控等级和建议措施；
[0009]步骤S3，根据管控等级和建议措施对所在区域开展重污染天气应急管控。
[0010]步骤S4，通过污染源清单更新、重污染天气案例更新，提高预报模型的预报精度。
[0011]步骤S5，根据每次应急管控效果反馈，修正模型对应的功能模块，提高预报模型的预报精度。
[0012]上述方案中，步骤S1中，进一步包括：
[0013]步骤S11，所述的开放式预测模型是由气象预报模块，环境空气质量模块、污染源排放模块、污染案例模块智能集成的系统。能分析预测重污染天气发生的概率、时长和程度。
[0014]步骤S12，通过开放式预报模型，预测重污染天气发生的概率、时长和程度。进一步地，在所述步骤S11中，气象预报模块包括天气形势预测模块和天气要素预测模块，是能检
索各种气象数据，显示气象数据的图形和图像，对各种气象图形进行编辑加工，为气象预报人员提供一个中期、短期、短时天气预报的工作平台。环境空气质量模块是指能检索环境空气质量历史和实时数据的工作平台。污染源排放模块是指基于污染源排放清单提供检索不同类型污染源排放数据的工作平台。污染案例模块是指存储有历史重污染天气应急管控案例能读写的数据库工作模块。
[0015]进一步地，在所述步骤S12中重污染天气发生的概率、时长和程度是指预报产品包含的未来7～15天的环境空气质量，包含环境空气质量指数(AQI)范围，对应的空气质量指数级别，预测区域范围内的污染分布和污染程度。
[0016]进一步地，在所述步骤S2中重污染天气应急管控等级和建议措施，进一步包括通过开放式预报模型的智能分析，综合预判出的污染趋势，对照历史重污染天气应急管控案例，给出最佳应急管控方案。智能分析方法采用机器学习人工神经网络算法。
[0017]本专利技术具有如下优点：解决现有环境空气质量预测模型对于中、小尺度区域重污染天气预测的精度不足的问题。提出一种基于开放式预报模型的重污染天气应急管控方法，结合预报区域的气象特征、污染源排放情况、环境空气质量情况以及历史应急管控案例，智能化的给出最佳的应急管控方案，指导县市区域精细化管控。同时，可更新污染源排放模块、污染案例模块使得预测精度更高。
附图说明
[0018]图1是基于开放式预报模型的重污染天气应急管控方法工作步骤示意图；
[0019]图2基于开放式预报模型的重污染天气应急管控方法流程图；
[0020]图3模型未来7天预报产品准确率评估示意图。
具体实施方式
[0021]下面将结合附图1
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图3对本专利技术进行详细说明，对本专利技术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专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，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，都属于本专利技术保护的范围。
[0022]本专利技术通过改进在此提供一种基于开放式预报模型的重污染天气应急管控方法，结合预报区域的气象特征、污染源排放情况、环境空气质量情况以及历史应急管控案例，智能化的给出最佳的应急管控方案，指导县市区域精细化管控。同时，可更新污染源排放模块、污染案例模块使得预测精度更高。
[0023]参照图1，基于开放式预报模型的重污染天气应急管控方法，包括以下步骤：
[0024]步骤S1，通过开放式预报模型预测重污染天气发生的概率、时长和程度；
[0025]步骤S2，通过开放式预报模型模拟分析得出重污染天气应急管控等级和建议措施；
[0026]步骤S3，根据管控等级和建议措施对所在区域开展重污染天气应急管控。
[0027]步骤S4，通过污染源清单更新、重污染天气案例更新，提高预报模型的预报精度。
[0028]步骤S5，根据每次应急管控效果反馈，修正模型对应的功能模块，提高预报模型的预报精度。
[0029]在本申请的具体实施例中，在步骤S1中，进一步包括：
[0030]步骤S11，开放式预测模型(由气象预报模块，环境空气质量模块、污染源排放模块、污染案例模块智能集成的系统)分析预测重污染天气发生的概率、时长和程度。
[0031]其中，通过气象预报模块，检索各种气象数据，显示气象数据的图形和图像，对各种气象图形进行编辑加工，为气象预报人员提供一个中期、短期、短时天气预报。通过环境空气质量模块检索环境空气质量历史和实时数据的工作平台。通过污染源排放模块检索不同类型污染源排放数据，最重通过污染案例模块自动给出重污染天气应急管控方案。
[0032]步骤S12中确定重污染天气发生的概率、时长和程度，即预报未来7～15天的环境空气质量，包含环境空气质量指数(AQI)范围，对应的空气质量指数级别以及预测区域范围内的污染分布和污染程度。
[0033]在本申请的具体实施例中，在步骤S2中，进一步包括：
[0034]通过开放式预报模型的智能分析，综合预判出的污染趋势，对照历史重污染天气应急管控案例，给出最佳应急管控方案。智能分析方法采用机器学习人工神经网络算法。
[0035]为了更好理解本专利技术的技术方案，下面乐山区域为例对重污染天气应急管本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于一种基于开放式预报模型的重污染天气应急管控方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，通过开放式预报模型预测重污染天气发生的概率、时长和程度；步骤S2，通过开放式预报模型模拟分析得出重污染天气应急管控等级和建议措施；步骤S3，根据管控等级和建议措施对所在区域开展重污染天气应急管控；步骤S4，通过污染源清单更新、重污染天气案例更新，提高预报模型的预报精度；步骤S5，根据每次应急管控效果反馈，修正模型对应的功能模块，提高预报模型的预报精度。2.根据权利要求1所述的基于开放式预报模型的重污染天气应急管控方法，其特征在于，所述步骤S1进一步包括：步骤S11，所述的开放式预测模型是由气象预报模块，环境空气质量模块、污染源排放模块、污染案例模块智能集成的系统；能分析预测重污染天气发生的概率、时长和程度；步骤S12，通过开放式预报模型，预测重污染天气发生的概率、时长和程度。3.根据权利要求2所述的基于开放式预报模型的重污染天气应急管控方法，其特征在于，所述步骤S11中气象预报模块，是能检索各种气...

【专利技术属性】
技术研发人员：龚韬，齐国伟，陈贝，赵颖，陈丹，江南，邓淼，肖瀛川，樊寒松，李嘉琪，
申请(专利权)人：四川省乐山生态环境监测中心站，
类型：发明
国别省市：