【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机，特别是涉及基于三阶优化的臭氧浓度生成曲线构建方法、系统、介质及终端。
技术介绍
1、臭氧生成浓度曲线(empirical kinetics modeling approach，ekma曲线)可以反映臭氧与其前体物vocs(挥发性有机物)和nox(氮氧化物)三者之间的非线性关系，是研究城市臭氧浓度生成敏感性及其控制路径的主流方法。传统基于观测模型运行多组试验绘制ekma曲线的方法，一般至少以5×5即25组前体物等比例削减实验为基础，多则需要几十上百次的实验，耗费计算资源，且用时较长，此外，若考虑前体物浓度范围和等浓度梯度，则实验次数需成倍增加。而传统的基于空气质量模型绘制的ekma曲线的方法虽然仅需进行一组试验，但研究发现在预测臭氧浓度与nox排放的响应关系时，当排放量变化达到50％～60％以上的幅度时会产生较大的预测误差，因此在进行臭氧浓度估算时，容易出现前体物vocs和nox削减比例较大时绘制ekma曲线误差较大的问题。
技术实现思路
1、鉴于现有技术的缺点，本专利技术提供一种基于三阶优化的臭氧浓度生成曲线构建方法、系统、介质及终端，用于解决现有技术中传统模型运行次数多、耗费计算资源，且用时较长，以及存在绘制ekma曲线误差较大的问题。
2、为实现上述目的及其他相关目的，本申请的第一方面提供一种基于三阶优化的臭氧浓度生成曲线构建方法，包括：基于空气质量模型对目标区域进行运行计算获得各前体物减排情景对应的敏感性系数以及臭氧浓度模拟值；所述前体物减排情景
3、于本申请的第一方面的一些实施例中，基于各减排情景对应的敏感性系数以及臭氧浓度模拟值采用三阶优化方法进行计算获得臭氧浓度估算值包括：获取第一截断点和第二截断点将减排比例划分为各减排子比例；所述减排子比例包括：第一减排子比例、第二减排子比例和第三减子排比例；基于各减排情景对应的敏感性系数计算获得各减排子比例对应的臭氧浓度变化量；基于各减排子比例下的臭氧浓度变化量计算获得臭氧浓度估算值。
4、于本申请的第一方面的一些实施例中，基于各减排情景对应的敏感性系数计算获得各减排子比例对应的臭氧浓度变化量包括：所述第一减排子比例下的臭氧浓度变化量的计算公式如下：其中，δc1为第一减排子比例下的臭氧浓度变化量，λnox为前体物nox减排变化百分比，λvoc为前体物vocs减排变化百分比，为基础情景下前体物nox的一阶敏感性系数，为在基础情景下前体物vocs的一阶敏感性系数，为基础情景下前体物nox的二阶敏感性系数，为基础情景下前体物vocs的二阶敏感性系数，为基础情景下前体物nox和vocs的交叉敏感性系数。
5、于本申请的第一方面的一些实施例中，基于各减排情景对应的敏感性系数计算获得各减排子比例对应的臭氧浓度变化量包括：所述第二减排子比例下的臭氧浓度变化量的计算公式如下：其中，δc2为第二减排子比例下的臭氧浓度变化量，λnox为前体物nox减排变化百分比，λvoc为前体物vocs减排变化百分比，为减排50％情景下前体物nox的一阶敏感性系数，为减排50％情景下前体物vocs的一阶敏感性系数，为减排50％情景下前体物nox的二阶敏感性系数，为减排50％情景下前体物vocs的二阶敏感性系数，为减排50％情景下前体物nox和vocs的交叉敏感性系数，cadjust-50％为减排50％情景下的臭氧浓度调整量。
6、于本申请的第一方面的一些实施例中，基于各减排情景对应的敏感性系数计算获得各减排子比例对应的臭氧浓度变化量包括：所述第三减排子比例下的臭氧浓度变化量的计算公式如下：其中，δc3为第三减排子比例下的臭氧浓度变化量，λnox为前体物nox减排变化百分比，λvoc为前体物vocs减排变化百分比，为减排75％情景下前体物nox的一阶敏感性系数，为减排75％情景下前体物vocs的一阶敏感性系数，为减排75％情景下前体物nox的二阶敏感性系数，为减排75％情景下前体物vocs的二阶敏感性系数，为减排75％情景下前体物nox和vocs的交叉敏感性系数，cadjust-75％为减排75％情景下的臭氧浓度调整量。
7、于本申请的第一方面的一些实施例中，所述第一截断点的获取方式包括：当所述第二减排子比例下的臭氧浓度变化量与减排50％情景下的臭氧浓度模拟值的误差最小时进行计算获得第一截断点；所述第一截断点的计算公式如下：
8、其中，ε1为第二减排子比例下的臭氧浓度变化量与减排50％情景下的臭氧浓度模拟值的误差，x为第一截断点，δc50％为减排50％情景下的臭氧浓度模拟值。
9、于本申请的第一方面的一些实施例中，所述第二截断点的获取方式包括：当所述第三减排子比例下的臭氧浓度变化量与减排75％情景下的臭氧浓度模拟值的误差最小时进行计算获得第二截断点；所述第二截断点的计算公式如下：
10、其中，ε2为所述第三减排子比例下的臭氧浓度变化量与减排75％情景下的臭氧浓度模拟值的误差，x为第一截断点，y为第二截断点，δc75％为减排75％情景下的臭氧浓度模拟值。
11、为实现上述目的及其他相关目的，本申请的第二方面提供一种基于三阶优化的臭氧浓度生成曲线构建系统，包括：计算模块，用于基于空气质量模型对目标区域进行运行计算获得各前体物减排情景对应的敏感性系数以及臭氧浓度模拟值；所述前体物减排情景包括：基础情景、减排50％情景和减排75％情景；所述敏感性系数包括：一阶敏感性系数、二阶敏感性系数和交叉敏感性系数；估算模块，与所述计算模块连接，用于基于各减排情景对应的敏感性系数以及臭氧浓度模拟值采用三阶优化方法进行计算获得臭氧浓度估算值；绘制模块，与所述估算模块连接，用于基于所述臭氧浓度估算值生成ekma曲线。
12、为实现上述目的及其他相关目的，本申请的第三方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述基于三阶优化的臭氧浓度生成曲线构建方法。
13、为实现上述目的及其他相关目的，本申请的第四方面提供一种电子终端，包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序；所述处理器执行所述计算机程序以实现所述基于三阶优化的臭氧浓度生成曲线构建方法。
14、如上所述，本申请的基于三阶优化的臭氧浓度生成曲线构建方法、系统、介质及终端，具有以下有益效果：
15、本申请提出的基于三阶优化的敏感性分析工具构建臭氧生成浓度曲线的方法，不仅可以提高臭氧浓度估算准确率，同时，与传统基于观测模型运行多组试验绘制ekma曲线的方法相比，减少了模型的运行次数，大大节省了内存资源，提高了计算效率。
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1.一种基于三阶优化的臭氧浓度生成曲线构建方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于三阶优化的臭氧浓度生成曲线构建方法，其特征在于，基于各减排情景对应的敏感性系数以及臭氧浓度模拟值采用三阶优化方法进行计算获得臭氧浓度估算值包括：
3.根据权利要求2所述的基于三阶优化的臭氧浓度生成曲线构建方法，其特征在于，基于各减排情景对应的敏感性系数计算获得各减排子比例对应的臭氧浓度变化量包括：
4.根据权利要求2所述的基于三阶优化的臭氧浓度生成曲线构建方法，其特征在于，基于各减排情景对应的敏感性系数计算获得各减排子比例对应的臭氧浓度变化量包括：
5.根据权利要求2所述的基于三阶优化的臭氧浓度生成曲线构建方法，其特征在于，基于各减排情景对应的敏感性系数计算获得各减排子比例对应的臭氧浓度变化量包括：
6.根据权利要求2所述的基于三阶优化的臭氧浓度生成曲线构建方法，其特征在于，所述第一截断点的获取方式包括：
7.根据权利要求6所述的基于三阶优化的臭氧浓度生成曲线构建方法，其特征在于，所述第二截断点的获取方式包括：p>
8.一种基于三阶优化的臭氧浓度生成曲线构建系统，其特征在于，包括：
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述基于三阶优化的臭氧浓度生成曲线构建方法。
10.一种电子终端，包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序以实现权利要求1至7中任一项所述基于三阶优化的臭氧浓度生成曲线构建方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于三阶优化的臭氧浓度生成曲线构建方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于三阶优化的臭氧浓度生成曲线构建方法，其特征在于，基于各减排情景对应的敏感性系数以及臭氧浓度模拟值采用三阶优化方法进行计算获得臭氧浓度估算值包括：
3.根据权利要求2所述的基于三阶优化的臭氧浓度生成曲线构建方法，其特征在于，基于各减排情景对应的敏感性系数计算获得各减排子比例对应的臭氧浓度变化量包括：
4.根据权利要求2所述的基于三阶优化的臭氧浓度生成曲线构建方法，其特征在于，基于各减排情景对应的敏感性系数计算获得各减排子比例对应的臭氧浓度变化量包括：
5.根据权利要求2所述的基于三阶优化的臭氧浓度生成曲线构建方法，其特征在于，基于各减排情景对应的敏感性系数计算获得各减排子...
【专利技术属性】
技术研发人员：肖宇，王茜，黄成，
申请(专利权)人：上海市环境监测中心上海长三角区域空气质量预测预报中心，
类型：发明
国别省市：
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