[发明专利]一种基于网格化数据的点源大气污染物排放清单校验方法

说明书

本发明公开了一种基于网格化数据的点源大气污染物排放清单校验方法，其利用网格化监测数据在于获取的是高时空分辨率的空气质量真实数据的优势，使用该数据用于校验高分辨率清单的模拟结果。其通过模拟结果与真实的结果的偏差来调整原始输入的清单数据，可以实现对原始清单的校核，尤其是对局部空气质量影响较大重点点源的校验有明显优势。

技术领域

本发明涉环保监测领域，尤指一种基于网格化数据的点源大气污染物排放清单校验方法。

背景技术

当前的大气污染物排放清单通常是基于调查、统计方法获取，因而工作量大、周期长，每年度只能获取上一年度的结果。而在当前环境管理形势下，大气污染源随着治理或管控措施的实施排放情况变化较快，导致基于原有清单与当前实际排放情况存在偏差，从而影响当前空气质量的模拟结果及空气质量预报结果的准确度。

以此急需一种能用现有的可靠性高的数据能对其评估，找出清单中偏差较大的数据区域，从而进行进一步修正。

而目前污染的实时监测已经基本上保证了真实性、准确性和及时性，为此本发明公开了一种基于网格化监测数据的点源大气污染物排放清单校验方法。

发明内容

有鉴于此，本发明主要目的在于，提供一种能矫正并纠正原始输入的大气污染物排放清单数据的方法。

为实现上述目的，本发明的技术方案为：一种基于网格化数据的点源大气污染物排放清单校验方法，其包含步骤：

(1)将初始清单输入空气质量模型模拟，得到环境空气质量空间网格模拟结果；

(2)各网格模拟结果与网格化数据监测结果对比，找出二者之间相对偏差值超出预设的网格，相对偏差较大的网格说明该区域附近污染源排放量与实际情况有偏差；

其中，各网格模拟结果与网格化监测结果可以根据式a)进行对比分析，偏差值超出预设值的网格为异常网格，其中预设值可根据实际校准要求设定，

i，网格坐标，

j，污染物，所述污染物通常包括PM10、PM2.5、SO2、NO2、CO，

CS，大气污染物浓度模拟值，

CM，大气污染物浓度监测值，

D_i，j，i网格点污染物j的网格模拟结果与监测结果的偏差值；

3)对该网格及周边网格内存在的点源进行识别和筛选，识别异常网格并确定待修正目标点源，

其中，较佳的，该识别因点源排放量数据异常导致偏差值增大的异常网格组的步骤可包含：

1)不少于3个异常网格相邻，且偏差值同为正值或负值；

2)研究时段内60％偏差值异常；

3)识别异常网格组中心点预定范围内(可为方圆5km)及各网格预定(可为方圆3km)范围内所有污染物j排放点源，被识别点源的排放数据为修正目标。

(4)根据偏差值分别对修正目标点源进行调整，

即是根据正负偏差分别对目标点源进行向下或向上调整，其修正原则：

1)目标点源数量k＝1时，D＞0则点源排放量数据向下调整，D＜0则点源排放量数据向上调整，调整比例根据案例实际情况设定(下同)；

2)目标点源数量1＜k≤3时，D＞0则点源排放量数据向下调整，D＜0则点源排放量数据向上调整。；

3)目标点源数量k＞3时，选取污染物j排放量最大的3个点源为修正目标，依据原则2)调整。

得到调整后清单。