[发明专利]一种空气污染物排放清单反演方法和设备

权利要求书

1.一种空气污染物排放清单反演方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤1：根据空气污染物排放原始清单文件和原始气象场文件生成初始种群；

步骤2：模拟空气污染物浓度；

步骤3：判断是否达到迭代终止条件，如果达到迭代终止条件，则输出最终的反演清单文件，否则转步骤4；

步骤4：基于遗传算法生成新种群，转步骤2；

其中，种群是指多组排放比例；

所述步骤1中的原始清单文件中的日期是通过加权随机抽样的方法获得；

所述加权随机抽样的方法包括以下步骤：

(a)选择一段时间作为模拟时段；

(b)根据所述模拟时段的每一天的空气质量指数设置每一天的权重；

(c)计算所述模拟时段的权重总和，并产生一不超过所述权重总和的随机数；

(d)对所述模拟时段依次累加每一天的权重，当累加的权重的和小于所述随机数，且累加的天数为最大时，则最后累加的日期被抽中；

(e)如果被抽中的天数没有达到指定的天数，则从所述模拟时段里去除被抽中的日期，转步骤(c)，再次选择抽中的日期；否则，被抽中的所有日期作为加权随机抽样的结果输出；

所述设置每一天的权重按照如下规则设置：

当空气质量指数AQI大于等于250，则权重为10，当空气质量指数AQI大于等于200且小于250，则权重为5，当空气质量指数AQI大于等于150且小于200，则权重为2，其余的权重均为1；

所述一段时间至少为90天，所述指定的天数至少为20天。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于所述步骤1还包括：

获取空气污染物排放的原始清单文件和原始气象场文件；

使用拉丁超立方抽样生成初始的排放调整比例样本，每个样本作为一个个体；

将所有个体组成所述初始种群；

其中，个体是指一组排放比例。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于所述步骤2还包括：

按照所述初始种群对所述原始清单文件按照不同行政区、不同污染物的调整比例，重新生成一组包含多个个体的排放清单文件；

将所述调整比例后的排放清单文件输入到CMAQ模型中；

保持所述CMAQ模型其他输入条件不变，进行CMAQ的模型模拟，输出一组包含多个个体的排放污染物模拟浓度；

所述其他输入条件不变是指气象场、初始场和边界场不变。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于所述步骤3包括：

根据排放污染物浓度监测值和所述CMAQ输出的排放污染物模拟浓度计算均方根误差RMSE和适应度，其中，所述适应度为所述RMSE的倒数归一化后的值；

如果所述RMSE最小值达到第一阈值或者迭代次数达到第二阈值，则达到所述迭代终止条件；否则没有达到所述迭代终止条件。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于所述步骤4包括：

按照所述适应度递减排序，复制适应度排名靠前的若干数量的个体；除去被复制的个体外，对其他个体采用轮盘赌算法选择个体进行交叉，从交叉后个体随机选择一部分个体按照一定的概率进行变异；

将所述复制、交叉、变异后的个体组成新种群，其中，变异是指个体进行二进制编码后，其中某一分量发生变化；

去除所述原始清单文件包含的日期，采用所述加权随机抽样方法重新生成新的原始清单文件，使用所述新种群对所述新的原始清单文件按照不同行政区、不同污染物的调整比例，重新生成一组包含多个个体的新的排放清单文件；

转步骤2。

6.如权利要求4-5任一项所述的方法，其特征在于所述步骤3中的输出最终的反演清单文件是达到迭代终止条件时，将所述RMSE最小值对应的污染物排放比例作用于污染物原始排放清单，输出污染物最佳排放清单；

对所述个体计算其适应度，然后计算适应概率，进而计算累计适应概率，根据累计适应概率选择将交叉的染色体，

其中，所述染色体是指将所述个体二进制编码后由0、1组成的字符串,所述个体的适应概率为所述个体的适应度除以总适应度，所述总适应度为所有个体的适应度的和。