[发明专利]空气质量数值业务预报可信度评估方法、装置及存储介质

说明书

本发明公开了一种空气质量数值业务预报可信度评估方法、装置及计算机可读存储介质。空气质量数值业务预报可信度评估方法包括步骤：通过空气质量数值业务预报系统获取多个嵌套层、多个时效的空气质量模拟结果；按照嵌套层和/或时效从所述空气质量模拟结果筛选数据，获得模拟浓度值样本数据；依据所述样本数据，利用置信度评价方法进行计算，获得所述空气质量模拟结果的不确定度；根据所述空气质量模拟结果的不确定度确定空气质量数值业务预报可信度。本发明的技术方案通过不同嵌套层，不同时效的模拟结果获取计算不确定度的样本，相比常规方法，显著减小额外的计算开销，任何时刻都可以计算模拟结果的不确定范围，计算结果对预报系统性能判定具有更好的指示意义。

技术领域

本发明涉及环境保护技术领域，具体地涉及一种空气质量数值业务预报可信度评估方法、电子设备、装置及存储介质。

背景技术

空气质量预测模型是空气质量研究的一种工具，它建立在科学的理论和假设基础之上，用数值方法描述大气中污染物的传输、扩散、化学反应以及清除过程，通过输入研究地区的源排放、地形以及气象资料、运行模式得到该地区的空气质量数据。现有的第三代空气质量预测模型包括嵌套网格空气质量预报模式NAQPMS、通用多尺度空气质量CMAQ、扩展综合空气质量模式CAMx、气象预报-化学模式WRF-chem等。鉴于空气质量预测模型的复杂性，空气质量预测模型进行空气质量模拟时，由于化学机制的选取、气象场的影响、污染物排放量、初始边界条件等参数对模型模拟有一定的影响，导致模型存在不确定性。此外，由于对系统缺乏足够认识和一些假设简化的存在等因素也会造成一定的不确定性，而忽视模型的不确定性会导致模拟结果与实际监测有一定的偏差。

目前，研究中往往忽视了模型的不确定性，导致无法准确估计模拟结果与真实值之间的差距。不确定性的存在导致空气质量模型的应用受到了一定程度的制约。在使用空气质量模型的过程中，忽略不确定性的分析，会使结果缺乏客观性和科学性，只有充分认识和考虑模型的不确定性，对将模拟结果应用到实际，认知空气质量模型以及制定空气质量的控制措施都有重要的科学指导意义。

国外关于空气质量模型不确定性分析的研究比较多，目前国外的研究趋势主要体现在以下几个方面：1)不再局限于简单的大气扩散模型，转向区域多尺度复杂的光化学模型；2)同时考虑分析多个参数共同影响的不确定性；3)开始尝试使用除蒙特卡罗法之外的其他方法(如随机响应面法SRSM)来研究不确定性传递；4)从数据输入，模型机制等方面定量分析多种不确定性源(气象因子、源清单、边界条件、化学反应速率以及化学反应机制等)；5)考虑建模过程中的假设和简化，开始关注模型结构本身的不确定性。例如使用拉丁分层抽样技术分别研究了不同影响参数对模拟PM_2.5和臭氧的不确定性，影响参数包括CACM化学机制、边界条件、排放清单及化学反应速率等。

在国内，对于空气质量模型的不确定性研究刚开始起步。目前已开展的研究多集中在水质模型上，并且相关的研究多集中于识别不确定性来源或定性分析，基于模型的不确定性定量分析案例相对较少。国内对于空气质量模型相关的不确定性分析，在方法或实例研究上都非常薄弱。例如有团队开展了关于排放清单的不确定性研究。另有团队开始对嵌套网格空气质量预报模式系统(Nested Air Quality Prediction Modeling System，简称为NAQPMS)进行量化的不确定性的研究。