[发明专利]一种面向城市空气污染物溯源分析方法

权利要求书

1.一种面向城市空气污染物溯源分析方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤S1，城市中布设的监测点采集空气中各种污染物浓度的监测数据，根据所述监测数据结合受体点及周边国家站空气质量指标，计算日主导风向和重点污染时段；其中，所述计算日主导风向和重点污染时段，包括如下步骤：

其中，设f_n表示在统计时间段内，n方向风观测到的次数；c为所统计时间段内观测到的静风次数，g_n表示n方向上的风向频率，选取风向频率最大风向的作为日主导风向；

根据预设受体点和国家站选取重点时段，C_i表示第i个时间段受体点的监测值，表示周边国家站第i个时间段监测的平均值，选取的时段作为重点分析时段，记为T_i；

步骤S2，根据所述日主导风向和重点污染时段选取上风向及相邻4个风向区域内的微型站；

步骤S3，将选取的微型站进行时间修正，结合时间修正后微型站和受体点的数据计算排序指数，选取排序指数前k的微型站进行重点分析；

其中，首先，计算微型站与受体点的相关系数，包括：

设V_i表示T_i时间段内的平均风速，S_i为微型站和受体点的距离，β_i表示风向夹角，微型站M_i在T_i时间段内的监测数据为m₁，m₂…，m_i，k表示修正时间，则

k＝MOD(S_i*cosβ_i/V_i*T_i)

微型站M_i修正后的数据为m_1+k，m_2+k…，m_i+k，X_i＝(m_1+k,m_2+k…,m_i+k)表示第i个微型站修正后点监测值，Y＝(G₁,G₂,…,G_i)表示受体点的监测数据，则微型站与受体点的相关系数为：

其中，Cov(X_i,Y)表示X_i和Y的协方差，Var[X_i]和Var[Y]表示X_i与Y的方差；

计算微型站排序指数，包括：

其中，r_i表示第i个微型站与受体点的相关系数，距离为S_i，D_i为该时间段内的平均浓度，R表示微型站点的排序指数，根据排序指数R对监测站点按从大到小的顺序排序，选取前k个微型站作为重点监测区域；

步骤S4，计算每个微型站周边污染源到对应微型站点的浓度贡献率，并返回浓度贡献比最高的前N个污染源。

2.如权利要求1所述的面向城市空气污染物溯源分析方法，其特征在于，在所述步骤S2中，对每一个重点时段T_i，选取处于受体点上风向处相邻4个风向区域的微型站，包括：

设主导风向为n，则选取的5个风向区域为：n-45°，n-22.5°，n，n+22.5°，n-45°，然后根据上述5个风向选取区域的微型监测站点。

3.如权利要求1所述的面向城市空气污染物溯源分析方法，其特征在于，在所述步骤S4中，对选取的重点区域处在微型站M_i，i＝1,2,…,k，上风向的所有污染源进行分析，包括：计算每个污染源到受体点的扩散浓度，包括如下步骤：

其中，设M表示受体点，Q_k表示处在M上风向处第k个污染源的排放源强，C_k表示第k个污染源的污染物扩散到受体点M位置的浓度，u为平均风速，σ_y和σ_z分别表示水平和垂直方向扩散系数，H表示有效源高，y表示烟气的中心轴在直角水平方向上到任意点的距离，z表示地表到任一点的高度，将上述参数信息代入高斯烟羽模型计算得到C_k，其中，k＝1,2,…,n。