一种街区尺度大气污染物模拟、溯源及清单优化方法与流程

1.本发明涉及大气污染管控领域，尤其涉及一种街区尺度大气污染物模拟、溯源及清单优化方法。


背景技术：

2.近年来，我国持续开展“煤改气”、“煤改电”以及“提标改造”等环境管控措施，典型工业污染源大气污染物排放量显著下降。然而，如何进一步推进环境空气质量持续改善，有的放矢地开展污染源管理对大气污染精细化管控技术提出挑战。
3.数值模拟技术是开展大气污染源模拟、溯源的重要工具，并被广泛应用于空气质量预测、污染成因分析以及减排决策等相关业务化工作及研究中。然而，现有模拟技术多面向区域尺度，难以支撑县、乡、街道等相关环境管理的业务化及管理需求。
4.环境监测是识别污染热点区域、反映污染现状的重要手段，街区尺度环境管理多以环境监测为主。环境监测数据为空间离散数据多通过空间插值获取区域内的大气污染物空间分布特征。然而，城市街道下垫面复杂、构筑物及特定地形对大气污染物流动的影响为空间插值引入了较大的不确定性。同时，当前监测点位数据的挖掘力度较浅，亟待进一步挖掘其作用并更好地支撑精细化管控。


技术实现要素：

5.本发明提供了一种街区尺度大气污染物模拟、溯源及清单优化方法，解决了如何对大气污染进行精细化管控的问题。
6.一种街区尺度大气污染物模拟、溯源及清单优化方法，包括：
7.根据街区要素和区域气象场模拟数据通过街区尺度大涡模型进行多层嵌套模拟，得到多种分辨率嵌套的街区尺度风场；
8.在所述多层嵌套的街区尺度风场中模拟释放随机粒子，通过追踪所述随机粒子获得气流轨迹；
9.根据所述气流轨迹对排放清单进行优化。
10.在本发明的一种实施例中，所述根据街区要素和区域气象场模拟数据通过街区尺度大涡模型进行多层嵌套模拟，得到多种分辨率的街区尺度风场，具体包括：将街区要素耦合到不同分辨率的街区尺度大涡模型中，得到多层嵌套模拟的街区尺度大涡模型；根据所述街区尺度大涡模型的最外层模拟区域通过区域尺度气象模型提取区域气象场模拟数据作为最外层街区尺度大涡模型输入数据；基于所述输入数据建立最外层街区尺度大涡模型的边界场和初始场；基于最外层边界场和初始场生成最外层街区尺度风场；将所述最外层街区尺度风场作为其嵌套的下一层内层的街区尺度大涡模型的输入数据，以使其下一层内层生成边界场和初始场；基于所述内层的边界场和初始场，生成所述内层的街区尺度风场；直到嵌套的各层街区尺度大涡模型生成对应的不同分辨率的街区尺度风场。
11.在本发明的一种实施例中，所述基于所述输入数据建立最外层街区尺度大涡模型
的边界场和初始场，具体包括：获取设置的起止时间，根据所述起止时间确定对应的区域尺度的三维气象参数；将所述三维气象参数插值到所述街区尺度大涡模型中建立气象初始场；将所述三维气象参数插值到所述街区尺度大涡模型侧边界，建立气象边界场。
12.在本发明的一种实施例中，所述方法还包括：根据所述街区尺度大涡模型中构筑物的建筑高度形态和垂直风速廓线模型对最外层模拟区域垂直方向上缺失的边界场和初始场风场参数进行补全或修正。
13.在本发明的一种实施例中，所述在所述多层嵌套街区尺度风场中模拟释放随机粒子，通过追踪所述随机粒子获得气流轨迹，具体包括：在街区中的受体点释放随机粒子，对所述粒子进行追踪；统计单位时间单位网格内的粒子数目，根据所述单位时间单位网格内的粒子数目确定气流主要途径网格，从而确定粒子轨迹；其中，采用前向时间顺序模拟的粒子轨迹为前向轨迹，采用反向时间顺序模拟的粒子轨迹为后向轨迹。
14.在本发明的一种实施例中，所述确定粒子轨迹，具体包括：通过记录各模拟时间步长下各粒子的位置，根据所述位置绘制前向轨迹及所述粒子的前向轨迹浓度；获取所述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，模拟并记录粒子的位置，根据所述位置绘制后向轨迹及所述粒子的后向轨迹浓度。
15.在本发明的一种实施例中，所述根据所述气流轨迹对排放清单进行优化，具体包括：获取一套本地街区排放清单作为先验清单；根据所述街区尺度的后向轨迹浓度确定反映受体点与先验排放源关系空间关系；根据所述空间关系和通过所述受体点监测到的空气质量数据基于贝叶斯方法对所述先验清单进行优化。
16.一种街区尺度大气污染物模拟、溯源及清单优化装置，包括：
17.街区尺度风场模拟模块，用于根据街区要素和区域气象场模拟数据通过街区尺度大涡模型进行多层嵌套模拟，得到多种分辨率嵌套的街区尺度风场；
18.轨迹绘制模块，用于在所述街区尺度风场中模拟释放随机粒子，通过追踪所述随机粒子获得气流轨迹；
19.清单优化模块，用于根据所述气流轨迹对排放清单进行优化。
20.一种街区尺度大气污染物模拟、溯源及清单优化设备，包括：
21.至少一个处理器；以及，
22.与所述至少一个处理器通过总线通信连接的存储器；其中，
23.所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被执行，以实现：
24.根据街区要素和区域气象场模拟数据通过街区尺度大涡模型进行多层嵌套模拟，得到多种分辨率嵌套的街区尺度风场；
25.在所述多层嵌套的街区尺度风场中模拟释放随机粒子，通过追踪所述随机粒子获得气流轨迹；
26.根据所述气流轨迹对排放清单进行优化。
27.一种非易失性存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令由处理器执行，以实现下述步骤：
28.根据街区要素和区域气象场模拟数据通过街区尺度大涡模型进行多层嵌套模拟，得到多种分辨率嵌套的街区尺度风场；
29.在所述多层嵌套的街区尺度风场中模拟释放随机粒子，通过追踪所述随机粒子获得气流轨迹；
30.根据所述气流轨迹对排放清单进行优化。
31.本发明提供了一种街区尺度大气污染物模拟、溯源及清单优化方法，至少包括以下有益效果：本发明综合考虑区域气象场、城市复杂构筑物及特定地形，可以反映街区尺度下的风场特征；可以对特定污染源的扩散规律进行仿真模拟；可以对空气质量监测站点或其他敏感点的污染来源进行溯源；可以结合空气质量数据对本地排放清单进行优化。该工具可以应用于工业园区、商业办公区以及居民街道等多个应用场景，并且可以与空气质量监测网络、排放清单数据系统等整合形成街区尺度的大气污染精细化管理系统或平台。
附图说明
32.此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
33.图1为本发明实施例提供的一种街区尺度大气污染物模拟、溯源及清单优化方法步骤示意图；
34.图2为本发明实施例提供的示例街道精细街区尺度风场；
35.图3为本发明实施例提供的某敏感点某时刻街区尺度后向粒子浓度；
36.图4为本发明实施例提供的对本地排放清单优化前后对比图；
37.图5为本发明实施例提供的一种街区尺度大气污染物模拟、溯源及清单优化系统框架图；
38.图6为本发明实施例提供的一种街区尺度大气污染物模拟、溯源及清单优化装置示意图；
39.图7为本发明实施例提供的一种街区尺度大气污染物模拟、溯源及清单优化设备示意图。
具体实施方式
40.为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明具体实施例对本发明进行清楚、完整的描述。显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
41.需要说明的是，本领域普通技术人员显式地和隐式地理解的是，本发明所描述的实施例在不冲突的情况下，可以与其它实施例相结合。除非另作定义，本发明所涉及的技术术语或者科学术语应当为本发明所属技术领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本发明所涉及的“一”、“一个”、“一种”、“该”等类似词语并不表示数量限制，可表示单数或复数。本发明所涉及的术语“包括”、“包含”、“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含；本发明所涉及的术语“第一”、“第二”、“第三”等仅仅是区别类似的对象，不代表针对对象的特定排序。
42.本发明涉及特定污染源在复杂地形及构筑物条件下的扩散模拟、敏感点的污染溯源分析以及本地排放清单的优化功能，提供一种面向工业园区、商业办公区以及居民街道
等街区尺度环境管理需求的大气污染扩散、溯源及清单优化的系统。本发明可满足工业园区、商业办公区以及居民街道等的街区尺度大气污染物模拟、溯源以及排放清单优化等要求，支撑精细化大气污染物管控需求。
43.大气污染物排放清单是反映不同区域不同时间尺度下的污染物排放总量，是开展大气污染管控的基础数据。然而，受限于跨区域交通运输、本地化排放因子缺乏以及建筑工地、餐饮等局地影响显著的排放源影响，真实准确的本地化排放清单构建难度较大。排放清单在街区尺度环境管理领域支撑存在不足。
44.大涡模拟是开展城市建筑群风场的重要模拟手段，可以反映复杂下垫面及地形下的街区尺度风场。前向及后向轨迹分别反映了释放点或受体点污染物的扩散及来源轨迹，是开展污染物扩散及来源数值模拟的重要思路。贝叶斯空间插值方法通过提供先验排放清单、观测站点与排放源的空间关系以及空气质量站点数据，在排放清单优化方面具有很大潜力。
45.本发明所采用的方案包括多尺度嵌套的街区尺度风场模拟，多尺度嵌套的前向及后向随机粒子轨迹模拟，基于贝叶斯的本地排放清单优化。本方案为开展街区尺度大气污染精细化管控及本地排放清单制修订提供技术支撑。
46.其中，多尺度嵌套的街区尺度风场模拟包括了区域尺度气象模型，如天气预报模式(the weather research and forecasting model，wrf)与街区尺度模型的耦合(即通过区域尺度气象模型获取大尺度气象场)以及街区尺度气象模型的多层嵌套(即通过多层嵌套关注主要地区并降低计算量)；多尺度嵌套的前向及后向轨迹模拟包括对特定排放源污染物排放开展扩散模拟以及对空气质量站点或兴趣点的污染物来源后向轨迹模拟；本地排放清单优化使用了本地排放清单作为先验数据，基于贝叶斯公式及空气质量观测数据对本地排放清单进行优化。
47.下面进行具体说明。
48.图1为本发明实施例提供的一种街区尺度大气污染物模拟、溯源及清单优化方法的步骤示意图，可以包括以下步骤：
49.s110：根据街区要素和区域气象场模拟数据通过街区尺度大涡模型进行多层嵌套模拟，得到多种分辨率嵌套的街区尺度风场。
50.在本发明的一种实施例中，根据街区要素和区域气象场模拟数据通过街区尺度大涡模型进行多层嵌套模拟，得到多种分辨率的街区尺度风场，具体包括：将街区要素耦合到不同分辨率的街区尺度大涡模型中，得到多层嵌套模拟的街区尺度大涡模型；根据所述街区尺度大涡模型的最外层模拟区域通过区域尺度气象模型提取区域气象场模拟数据作为最外层街区尺度大涡模型输入数据；基于所述输入数据建立最外层街区尺度大涡模型的边界场和初始场；基于最外层边界场和初始场生成最外层街区尺度风场；将所述最外层街区尺度风场作为其嵌套的下一层内层的街区尺度大涡模型的输入数据，以使其下一层内层生成边界场和初始场；基于所述内层的边界场和初始场，生成所述内层的街区尺度风场；直到嵌套的各层街区尺度大涡模型生成对应的不同分辨率的街区尺度风场。
51.在本发明的一种实施例中，基于所述输入数据建立最外层街区尺度大涡模型的边界场和初始场，具体包括：获取设置的起止时间，根据起止时间确定对应的区域尺度的三维气象参数；将三维气象参数插值到街区尺度大涡模型中建立气象初始场；将三维气象参数
插值到街区尺度大涡模型侧边界，建立气象边界场。
52.在本发明的一种实施例中，根据街区尺度大涡模型中构筑物的建筑高度形态和垂直风速廓线模型对垂直方向上缺失的边界场和初始场风场参数进行补全或修正。
53.进一步地，通过获取的相关气象参数(比如，风速、温度、湿度和气压等参数)可以作为最外层街区尺度大涡模型模拟街区尺度风场的气象输入数据。
54.采用区域尺度气象模型(如wrf气象模式)为街区尺度风场模拟提供边界场和初始场。主要步骤包括：
55.(1)根据模拟区域提取区域尺度气象模型模拟结果作为街区尺度模型输入数据。
56.(2)通过模拟起止时间及空间插值方法(如双线性插值等)将区域尺度(如3km)的三维气象参数插值到街区尺度(如100m)大涡模型作为最外层模拟区域的气象初始场。
57.(3)通过模拟起止时间及空间插值方法将区域尺度模型的三维气象参数插值到街区尺度大涡模型侧边界，建立最外层模拟区域的气象边界场。
58.(4)根据街区尺度大涡模型中构筑物的建筑高度形态以及垂直风速廓线模型对最外层模拟区域垂直方向上缺失的风场参数进行补全或修正。
59.具体地，以某时间段为例，本发明将建筑轮廓、道路、水体、裸地及绿地等街区要素耦合进入多层嵌套大涡模型，并可以获得城市峡谷、城市绿地及水体等典型复杂下垫面下的精细风场结构，如图2所示。该结果为开展街区尺度大气污染物扩散、溯源及排放清单优化提供了基础和关键支撑。
60.本发明为充分考虑一定范围内的街区构筑物、特定地形以及运算效率，引入了多层嵌套的大涡模型算法。该算法通过双向耦合多尺度大涡模型(如100m-50m-25m)，实现最外层模拟区域为各内层模拟区域提供边界场，内层向外层反馈精细尺度气象特征的目的。该算法在保证运算效率的前提下，可为街区提供综合考虑区域气象场及本地下垫面特定的高精度气象场。
61.s120：在所述多层嵌套的街区尺度风场中模拟释放随机粒子，通过追踪随机粒子获得气流轨迹。
62.在本发明的一种实施例中，在多层嵌套街区尺度风场中模拟释放随机粒子，通过追踪随机粒子获得气流轨迹，具体包括：在街区中的受体点释放随机粒子，对粒子进行追踪；统计单位时间单位网格内的粒子数目，根据单位时间单位网格内的粒子数目确定气流主要途径网格，从而确定粒子轨迹；其中，采用前向时间顺序模拟的粒子轨迹为前向轨迹，采用反向时间顺序模拟的粒子轨迹为后向轨迹。
63.具体地，本发明在特定的污染源、空气质量站点或其他受体点处释放随机粒子，通过追踪粒子获得气流轨迹，通过统计单位时间单位网格内的粒子数目确定气流主要途径网格。其中，采用正向时间顺序模拟的粒子轨迹为正向轨迹，可应用于模拟污染源在复杂下垫面下的大气污染物扩散规律；采用反向时间顺序模拟的粒子轨迹为后向轨迹，可应用于空气质量站点等敏感点的溯源以及排放清单优化等工作。本发明提供的算法基于多层嵌套的街区尺度大涡模型可实现粒子在嵌套网格之间传输和转移，相较于传统算法不仅考虑了一定区域尺度内的粒子轨迹，也考虑了目标区域复杂下垫面下的粒子轨迹。
64.在本发明的一种实施例中，确定粒子轨迹，具体包括：通过记录各模拟时间步长下各粒子的位置，根据位置绘制前向轨迹及粒子的前向轨迹浓度；获取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，模拟并记录粒子的位置，根据位置绘制后向轨迹及粒子的后向轨迹浓度。
65.具体地，正向轨迹与前述大涡模型嵌套模拟同时进行，通过记录各模拟步长下各粒子的位置，绘制正向轨迹及粒子浓度。
66.反向粒子采用离线处理的方式。该方法要求前述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，模拟并记录粒子的位置。同时，采用空间插值方法将粒子轨迹插值至秒级，以防止后续计算中网格浓度不连续等问题。
67.如下式为为轨迹粒子浓度计算公式：
[0068][0069]
其中，c
t,i,j
为时间t网格(i,j)内的粒子浓度；n
k,i,j
为t时刻粒子k在网格(i,j)内单位时间出现的频次。
[0070]
下式为粒子三维坐标计算公式：
[0071]
x(t+d
×
δt)＝x(t)+d
×
δt
×
(u+u
′
)
[0072]
y(t+d
×
δt)＝y(t)+d
×
δt
×
(v+v
′
)
[0073]
z(t+d
×
δt)＝z(t)+d
×
δt
×
(w+w
′
)
[0074]
其中，x,y,z为粒子k的空间三维坐标；u,v,w为不同方向上的平均风速分量，该值通过多层嵌套大涡模型模拟结果获得；u
′
,v
′
,w
′
为不同方向上的脉动风速分量；d为粒子轨迹方向，正向为1，反向为-1；t为当前时刻，δt为时间步长。
[0075]
例如，以某观测站点为例，其过去一定时间段内的气流轨迹及各网格粒子浓度如图3所示。从图中可以看出使用本发明可以充分反映出气流在城市峡谷中的传输规律。该图中颜色越深表明气流停留时间越长。在建筑及湍流影响下，部分建筑峡谷区域气流停留时间较长，反映了复杂城市下垫面对污染气流来源的影响，并可以为污染物扩散以及污染物溯源提供更精细的技术支撑。
[0076]
s130：根据气流轨迹对排放清单进行优化。
[0077]
在本发明的一种实施例中，根据气流轨迹对排放清单进行优化，具体包括：获取一套本地街区排放清单作为先验清单；根据街区尺度的后向轨迹浓度确定反映受体点与先验排放源关系空间关系；根据空间关系和通过受体点监测到的空气质量数据基于贝叶斯方法对先验清单进行优化。
[0078]
具体地，本发明采用贝叶斯方法对排放清单进行优化。首先，准备一套本地街区排放清单作为先验清单；其次，前述后向轨迹浓度反映了受体点的污染物来源空间分布，可以反映受体点(如监测站点)与先验排放源的空间关系；最后，利用受体点监测到的数据、后向轨迹浓度、先验清单以及贝叶斯方法对排放清单进行优化，获取更近于实际的本地街区排放清单，其核心计算公式如下：
[0079]
e＝e0+bh
t
(hbh
t
+r)-1
(o-he0)
[0080]
其中，e为优化后的排放清单，e0为先验排放清单，b为先验清单误差估计协方差矩阵，h为街区尺度后向轨迹浓度，即与受体点相关的排放源传输矩阵，o为去除背景浓度后的观测值，r为观测的误差估计协方差矩阵。
[0081]
例如，通过对某观测点开展长时间序列的空气质量监测数据以及街区尺度后弦轨
迹模拟，对示例区域假定扬尘源进行本地化处理如图4所示。从图4中可以看出，使用本发明可以对扬尘源(颜色越深排放越大)本地排放进行修正，为本地排放清单的构建与修订提供技术支撑，为进一步优化和挖掘城市空气质量微站监测数据提供技术路径。
[0082]
本发明的方案框架如图5所示，本发明兼顾模拟精度与运行效率，提出基于多尺度嵌套的大涡模型模拟与拉格朗日粒子扩散算法的一种街区尺度大气污染物模拟、溯源及清单优化系统。通过区域气象场模拟和街区要素的作为街区尺度大涡模型的基础输入，多尺度嵌套的大涡模拟系统针对研究区域开展街区尺度风场模拟；嵌套式拉格朗日粒子模型考虑随机粒子在不同嵌套区域内上的传输与空间特征，反映污染源扩散规律与污染源潜在来源区域；基于贝叶斯算法考虑观测站点与潜在污染源区域可实现对本地排放清单的优化功能。
[0083]
通过本发明提供的方法可以用于城市或复杂地形条件下的污染源扩散模拟、街区尺度敏感点污染溯源、以及结合空气质量站点监测数据开展本地大气污染物排放清单优化工作等。
[0084]
以上为本发明实施例提供的一种街区尺度大气污染物模拟、溯源及清单优化方法，基于同样的发明思路，本发明实施例还提供了相应的一种街区尺度大气污染物模拟、溯源及清单优化装置，如图6所示。
[0085]
街区尺度风场模拟模块601，用于根据街区要素和区域气象场模拟数据通过模型进行模拟，得到街区尺度风场；轨迹绘制模块602，用于在街区尺度风场中模拟释放随机粒子，通过追踪随机粒子获得气流轨迹；清单优化模块603，用于根据气流轨迹对排放清单进行优化。
[0086]
本发明实施例还提供了相应的一种街区尺度大气污染物模拟、溯源及清单优化设备，如图7所示，包括：
[0087]
至少一个处理器(processor)710、通信接口(communications interface)720、存储器(memory)730和通信总线740；其中，处理器710，通信接口720，存储器730通过通信总线740完成相互间的通信；处理器710可以调用存储器730中存储的逻辑指令，以使至少一个处理器710执行：
[0088]
根据街区要素和区域气象场模拟数据通过街区尺度大涡模型进行多层嵌套模拟，得到多种分辨率嵌套的街区尺度风场；在多层嵌套的街区尺度风场中模拟释放随机粒子，通过追踪随机粒子获得气流轨迹；根据气流轨迹对排放清单进行优化。
[0089]
基于同样的思路，本发明的一些实施例还提供了上述方法对应的介质。
[0090]
本发明的一些实施例提供的一种存储介质，存储有计算机可执行指令，计算机可执行指令由处理器执行，以实现下述步骤：
[0091]
根据街区要素和区域气象场模拟数据通过街区尺度大涡模型进行多层嵌套模拟，得到多种分辨率嵌套的街区尺度风场；在多层嵌套的街区尺度风场中模拟释放随机粒子，通过追踪随机粒子获得气流轨迹；根据气流轨迹对排放清单进行优化。
[0092]
本发明中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于设备和介质实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
[0093]
本发明实施例提供的设备和介质与方法是一一对应的，因此，设备和介质也具有与其对应的方法类似的有益技术效果，由于上面已经对方法的有益技术效果进行了详细说明，因此，这里不再赘述设备和介质的有益技术效果。
[0094]
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程方法商品或者方法不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程方法商品或者方法所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括要素的过程方法商品或者方法中还存在另外的相同要素。
[0095]
以上仅为本发明的实施例而已，并不用于限制本发明。虽然，上文中已经用一般性说明及具体实施方案对本发明作了详尽的描述，但在本发明基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。

技术特征：
1.一种街区尺度大气污染物模拟、溯源及清单优化方法，其特征在于，包括：根据街区要素和区域气象场模拟数据通过街区尺度大涡模型进行多层嵌套模拟，得到多种分辨率嵌套的街区尺度风场；在所述多层嵌套的街区尺度风场中模拟释放随机粒子，通过追踪所述随机粒子获得气流轨迹；根据所述气流轨迹对排放清单进行优化。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据街区要素和区域气象场模拟数据通过街区尺度大涡模型进行多层嵌套模拟，得到多种分辨率的街区尺度风场，具体包括：将街区要素耦合到不同分辨率的街区尺度大涡模型中，得到多层嵌套模拟的街区尺度大涡模型；根据所述街区尺度大涡模型的最外层模拟区域通过区域尺度气象模型提取区域气象场模拟数据作为最外层街区尺度大涡模型输入数据；基于所述输入数据建立最外层街区尺度大涡模型的边界场和初始场；基于最外层边界场和初始场生成最外层街区尺度风场；将所述最外层街区尺度风场作为其嵌套的下一层内层的街区尺度大涡模型的输入数据，以使其下一层内层生成边界场和初始场；基于所述内层的边界场和初始场，生成所述内层的街区尺度风场；直到嵌套的各层街区尺度大涡模型生成对应的不同分辨率的街区尺度风场。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述输入数据建立最外层街区尺度大涡模型的边界场和初始场，具体包括：获取设置的起止时间，根据所述起止时间确定对应的区域尺度的三维气象参数；将所述三维气象参数插值到所述最外层街区尺度大涡模型中建立气象初始场；将所述三维气象参数插值到所述最外层街区尺度大涡模型侧边界，建立气象边界场。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据街区尺度大涡模型中构筑物的建筑高度形态和垂直风速廓线模型对最外层模拟区域垂直方向上缺失的边界场和初始场风场参数进行补全或修正。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述多层嵌套的街区尺度风场中模拟释放随机粒子，通过追踪所述随机粒子获得气流轨迹，具体包括：在街区中的受体点释放随机粒子，对所述粒子进行追踪；统计单位时间单位网格内的粒子数目，根据所述单位时间单位网格内的粒子数目确定气流主要途径网格，从而确定粒子轨迹；其中，采用前向时间顺序模拟的粒子轨迹为前向轨迹，采用反向时间顺序模拟的粒子轨迹为后向轨迹。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述确定粒子轨迹，具体包括：通过记录各模拟时间步长下各粒子的位置，根据所述位置绘制前向轨迹及所述粒子的前向轨迹浓度；获取所述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，模拟并记录粒子的位置，根据所述位置绘制后向轨迹及所述粒子的后向轨迹浓度。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述气流轨迹对排放清单进行优
化，具体包括：获取一套本地街区排放清单作为先验清单；根据所述街区尺度的后向轨迹浓度确定反映受体点与先验排放源关系空间关系；根据所述空间关系和通过所述受体点监测到的空气质量数据基于贝叶斯方法对所述先验清单进行优化。8.一种街区尺度大气污染物模拟、溯源及清单优化装置，其特征在于，包括：街区尺度风场模拟模块，用于根据街区要素和区域气象场模拟数据通过街区尺度大涡模型进行多层嵌套模拟，得到多种分辨率嵌套的街区尺度风场；轨迹绘制模块，用于在所述多层嵌套街区尺度风场中模拟释放随机粒子，通过追踪所述随机粒子获得气流轨迹；清单优化模块，用于根据所述气流轨迹对排放清单进行优化。9.一种街区尺度大气污染物模拟、溯源及清单优化设备，其特征在于，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通过总线通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被执行，以实现：根据街区要素和区域气象场模拟数据通过街区尺度大涡模型进行多层嵌套模拟，得到多种分辨率嵌套的街区尺度风场；在所述多层嵌套的街区尺度风场中模拟释放随机粒子，通过追踪所述随机粒子获得气流轨迹；根据所述气流轨迹对排放清单进行优化。10.一种非易失性存储介质，存储有计算机可执行指令，其特征在于，所述计算机可执行指令由处理器执行，以实现下述步骤：根据街区要素和区域气象场模拟数据通过街区尺度大涡模型进行多层嵌套模拟，得到多种分辨率嵌套的街区尺度风场；在所述多层嵌套的街区尺度风场中模拟释放随机粒子，通过追踪所述随机粒子获得气流轨迹；根据所述气流轨迹对排放清单进行优化。

技术总结
本发明公开了一种街区尺度大气污染物模拟、溯源及清单优化方法，该方法包括：根据街区要素和区域气象场模拟数据通过街区尺度大涡模型进行多层嵌套模拟，得到多种分辨率嵌套的街区尺度风场；在多层嵌套的街区尺度风场中模拟释放随机粒子，通过追踪随机粒子获得气流轨迹；根据气流轨迹对排放清单进行优化。本发明解决了如何对大气污染进行精细化管控的问题。解决了如何对大气污染进行精细化管控的问题。解决了如何对大气污染进行精细化管控的问题。


技术研发人员：王堃 户文成 淡默 纪晓慧 童亚莉 张晓曦
受保护的技术使用者：北京市科学技术研究院城市安全与环境科学研究所
技术研发日：2022.12.30
技术公布日：2023/7/25