本发明专利技术公开了一种基于数值模拟靶区指向的大气污染源溯源方法及系统，该方法包括：获取初始基础数据集并确定待检测区域；通过街区空气质量模型对待检测区域进行空气质量模拟，确定污染靶区；确定无人机的预设飞行路径信息并进行实时流场监测与随机粒子模拟跟踪，构建污染靶区气流轨迹；获取目标污染物浓度等值线并结合污染靶区气流轨迹对无人机的预设飞行路径信息进行修正处理；根据修正后的无人机预设飞行路径信息确定目标污染物的排放源区的位置，生成大气污染源溯源报告。本发明专利技术能够快速追踪并定位到目标污染物的排放源区的精确位置。本发明专利技术作为一种基于数值模拟靶区指向的大气污染源溯源方法及系统，可广泛应用于大气污染防治技术领域。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及大气污染防治，尤其涉及一种基于数值模拟靶区指向的大气污染源溯源方法及系统。
技术介绍
1、传统的大气污染源监测方法往往依赖于地面固定监测站所收集的数据，这些数据在空间覆盖度和时间分辨率上存在明显的局限性，难以实现对污染源的快速、准确定位，也不能满足县、乡、街道等环保监管领域在业务化需求和日常管理上的需要。此外，相关技术中对于污染源的追踪多采用经验判断或简单的数学模型，缺乏高效且精确的定位手段。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，本专利技术的目的是提供一种基于数值模拟靶区指向的大气污染源溯源方法及系统，能够快速追踪并定位到目标污染物的排放源区的精确位置。
2、本专利技术所采用的第一技术方案是：一种基于数值模拟靶区指向的大气污染源溯源方法，包括以下步骤：
3、获取初始基础数据集并根据初始基础数据集确定待检测区域；
4、通过街区空气质量模型对待检测区域进行空气质量模拟，确定污染靶区；
5、基于污染靶区，确定无人机的预设飞行路径信息，所述无人机具有传感器式的空气质量监测仪；
6、根据预设飞行路径信息进行小尺度风场构建与随机粒子模拟跟踪，构建污染靶区气流轨迹；
7、获取目标污染物浓度等值线并结合污染靶区气流轨迹对无人机的预设飞行路径信息进行修正处理，得到修正后的无人机预设飞行路径信息；
8、根据修正后的无人机预设飞行路径信息确定目标污染物的排放源区的位置，生成大气污染源溯源报告。
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p>9、进一步，所述获取初始基础数据集并根据初始基础数据集确定待检测区域这一步骤，其具体包括：10、获取初始基础数据集，确定待检测污染区域中心，所述初始基础数据集包括初始气象预报驱动数据、高精度空间数据和街区场景地图；
11、基于待检测污染区域中心向四边构建预报网格边界与预报子网格大小，确定待检测区域。
12、进一步，所述街区空气质量模型包括中尺度空气质量数值预报模型和街区尺度空气质量数值预报模型，所述通过街区空气质量模型对待检测区域进行空气质量模拟，确定污染靶区这一步骤，其具体包括：
13、将初始气象预报驱动数据与高精度空间数据输入至街区尺度空气质量数值预报模型进行计算，得到待检测区域的空气质量预报时空特征信息；
14、将高精度空间数据中的街区尺度极高分辨率排放清单数据输入至中尺度空气质量数值预报模型再分配至预报子网格，通过高斯扩散公式进行污染浓度计算，得到初步的预报子网格污染物浓度；
15、基于初步的预报子网格污染物浓度，剔除气象因素和大气化学反应因素在预报子网格的贡献，得到预报子网格污染物浓度；
16、根据预报子网格污染物浓度进行污染物分布与浓度变化识别处理，确定待检测区域。
17、进一步，所述基于污染靶区，确定无人机的预设飞行路径信息这一步骤，其具体包括：
18、基于污染靶区，获取污染靶区坐标信息并转换为无人机航线兴趣区坐标范围；
19、初始化无人机的航点任务信息，向无人机飞行控制系统发送航点任务的整体信息和航点信息，其中，航点任务的整体信息包括最大飞行速度、巡航速度、断连控制和航点信息，航点信息包括航点高度，航点经纬度、缓冲距离、航向角度和转向模式；
20、整合无人机航线兴趣区坐标范围与无人机的航点任务信息，构建无人机航线；
21、在无人机航线内添加若干与无人机航线近似垂直的航线，作为无人机航线两端的控制点，连接区域网模型，确定无人机的预设飞行路径信息。
22、进一步，所述根据预设飞行路径信息进行小尺度风场构建与随机粒子模拟跟踪，构建污染靶区气流轨迹这一步骤，其具体包括：
23、设定稳定气流条件下的模拟环境与大气稳定性等级，根据预设飞行路径信息控制无人机进行实时流场监测并构建无人机所在位置的小尺度风场；
24、基于小尺度风场，设置污染靶区的核心区域为中心位置，对污染靶区的受体点进行释放随机粒子；
25、对随机粒子进行追踪并统计，确定单位时间内网格的随机粒子数量；
26、根据单位时间内网格的随机粒子数量进行描绘处理，得到粒子的前向轨迹与粒子的前向轨迹浓度；
27、通过街区尺度大涡模型输出分钟级的风场结果并通过反向时间顺序读取风场结果，绘制得到粒子的后向轨迹与粒子的后向轨迹浓度；
28、结合粒子的前向轨迹、粒子的前向轨迹浓度、粒子的后向轨迹与粒子的后向轨迹浓度，得到污染靶区气流轨迹。
29、进一步，所述获取目标污染物浓度等值线并结合污染靶区气流轨迹对无人机的预设飞行路径信息进行修正处理，得到修正后的无人机预设飞行路径信息这一步骤，其具体包括：
30、根据街区场景地图构建感知窗口，获取目标污染物浓度等值线和斑块化的风速风向，并实时评估所有斑块内潜在目标污染源出现的概率；
31、基于污染靶区气流轨迹控制无人机进行航线航测并模拟潜在的若干污染扩散路径，迭代航线的偏移转向使得追踪权重指标达到最高，获取修正后的偏移转向；
32、对无人机传感器先前越过边界的最后两个位置的线进行角度校正，减小边界交叉角，获取修正后的边界交叉角；
33、结合修正后的偏移转向与修正后的边界交叉角确定到达污染源周边最小可锁定范围，得到修正后的无人机预设飞行路径信息。
34、进一步，所述根据修正后的无人机预设飞行路径信息确定目标污染物的排放源区的位置，生成大气污染源溯源报告这一步骤，其具体包括：
35、根据修正后的无人机预设飞行路径信息确定污染高值区内可疑污染源并作为污染暴露指标，进行热力分析构建测区主要污染物热力图；
36、获取污染高值区内可疑污染源的时空分布特征、主要扩散路径及其对周边环境的潜在影响，结合测区主要污染物热力图，生成大气污染源溯源报告。
37、本专利技术所采用的第二技术方案是：一种基于数值模拟靶区指向的大气污染源溯源系统，包括：
38、第一模块，用于获取初始基础数据集并根据初始基础数据集确定待检测区域；
39、第二模块，用于通过街区空气质量模型对待检测区域进行空气质量模拟，确定污染靶区；
40、第三模块，用于基于污染靶区，确定无人机的预设飞行路径信息，所述无人机具有传感器式的空气质量监测仪；
41、第四模块，用于根据预设飞行路径信息进行小尺度风场构建与随机粒子模拟跟踪，构建污染靶区气流轨迹；
42、第五模块，用于获取目标污染物浓度等值线并结合污染靶区气流轨迹对无人机的预设飞行路径信息进行修正处理，得到修正后的无人机预设飞行路径信息；
43、第六模块，用于根据修正后的无人机预设飞行路径信息确定目标污染物的排放源区的位置，生成大气污染源溯源报告。
44、本专利技术方法及系统的有益效果是：本专利技术考虑了定位污染靶区的各个方面，包括实时监测到的流场形态和目标污染本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种基于数值模拟靶区指向的大气污染源溯源方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种基于数值模拟靶区指向的大气污染源溯源方法，其特征在于，所述获取初始基础数据集并根据初始基础数据集确定待检测区域这一步骤，其具体包括：
3.根据权利要求2所述一种基于数值模拟靶区指向的大气污染源溯源方法，其特征在于，所述街区空气质量模型包括中尺度空气质量数值预报模型和街区尺度空气质量数值预报模型，所述通过街区空气质量模型对待检测区域进行空气质量模拟，确定污染靶区这一步骤，其具体包括：
4.根据权利要求3所述一种基于数值模拟靶区指向的大气污染源溯源方法，其特征在于，所述基于污染靶区，确定无人机的预设飞行路径信息这一步骤，其具体包括：
5.根据权利要求4所述一种基于数值模拟靶区指向的大气污染源溯源方法，其特征在于，所述根据预设飞行路径信息进行小尺度风场构建与随机粒子模拟跟踪，构建污染靶区气流轨迹这一步骤，其具体包括：
6.根据权利要求5所述一种基于数值模拟靶区指向的大气污染源溯源方法，其特征在于，所述获取目标污染物浓度等值线并结合污染靶区气流轨迹对无人机的预设飞行路径信息进行修正处理，得到修正后的无人机预设飞行路径信息这一步骤，其具体包括：
7.根据权利要求6所述一种基于数值模拟靶区指向的大气污染源溯源方法，其特征在于，所述根据修正后的无人机预设飞行路径信息确定目标污染物的排放源区的位置，生成大气污染源溯源报告这一步骤，其具体包括：
8.一种基于数值模拟靶区指向的大气污染源溯源系统，其特征在于，包括以下模块：
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【技术特征摘要】
1.一种基于数值模拟靶区指向的大气污染源溯源方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种基于数值模拟靶区指向的大气污染源溯源方法，其特征在于，所述获取初始基础数据集并根据初始基础数据集确定待检测区域这一步骤，其具体包括：
3.根据权利要求2所述一种基于数值模拟靶区指向的大气污染源溯源方法，其特征在于，所述街区空气质量模型包括中尺度空气质量数值预报模型和街区尺度空气质量数值预报模型，所述通过街区空气质量模型对待检测区域进行空气质量模拟，确定污染靶区这一步骤，其具体包括：
4.根据权利要求3所述一种基于数值模拟靶区指向的大气污染源溯源方法，其特征在于，所述基于污染靶区，确定无人机的预设飞行路径信息这一步骤，其具体包括：
5.根据权利要求4...
【专利技术属性】
技术研发人员：常鸣，莫湛猷，彭勃，王雪梅，邵敏，
申请(专利权)人：暨南大学，
类型：发明
国别省市：
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