[发明专利]一种基于PM2.5

说明书

本发明提出了一种基于PM_2.5的空气质量预测方法，其利用现有的CAMx模拟结果作为输入参数，结合气象数据中的温度值、海平面气压值、相对湿度值、风速值、风向值、散度值、涡度值、温度平流值进行修正，通过数据标准化的处理模式，预测获得的结果更为准确。本发明的基于PM_2.5的空气质量预测方法获得的预测值与观测值更为接近，模拟效果更为理想，而且由于可以利用现有的CAMx模拟的PM_2.5的模拟结果进行预测，方法简单、直观、易于操作，预测结果的准确性也相对现有技术有大幅提升，可作为评估空气质量的重要指标。

技术领域

本发明涉及环保领域的空气质量监控，尤其涉及一种基于PM_2.5的空气质量预测方法。

背景技术

近年来，环境保护领域的空气污染问题的研究十分活跃。对大气污染物进行预报、调控及污染机理分析成为当下亟待解决的科学问题。大气化学模式的是研究大气污染的重要工具，它以大气动力学为基础，考虑了多种物理和化学过程，定量描述污染物的扩散和输送规律，但由于物理化学机理复杂、排放源不确定性，使得数值预报结果存在不确定性。

近年来，在空气质量预测方面较为常用的模型包括CMAQ(Community Multi-scaleAir Quality)，CAMx(Comprehensive Air quality Models with Extensions)，NAQPMS，WRF-CHEM等。但是上述这些模型对气象、污染源等基础数据要求过于苛刻，例如，由于模型所需的基础数据对排放清单中的污染物排放量要求具体到每一个化学物种、每一个网格及每小时。海量输入输出数据需要分析及可视化，大幅增加了人工以及硬件成本，而且对操作人员的计算机专业知识、编程能力的要求很高，模型的操作性很差，很难保证预测结果的准确性。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种基于PM_2.5的空气质量预测方法，以减少或避免前面所提到的问题。

为解决上述技术问题，本发明提出了一种基于PM_2.5的空气质量预测方法，包括如下步骤：

步骤A：通过CAMx模型，获得CAMx模拟的PM_2.5的浓度模拟值(μg/m³)；

步骤B：通过WRF模型，获得WRF气象数据中的温度值(℃)、海平面气压值(hpa)、相对湿度值(％)、风速值(m/s)、风向值(°，以正北方向为零度，顺时针360°划分风向值)、散度值(1/s)、涡度值(1/s)、温度平流值(℃/s)；

步骤C：将上述步骤获得的CAMx模拟的PM_2.5的浓度模拟值、温度值(℃)、海平面气压值(hpa)、相对湿度值(％)、风速值(m/s)、风向值(°)、散度值(1/s)、涡度值(1/s)、温度平流值(℃/s)进行标准化处理，通过下述公式计算获得标准化参数值：

z＝(x-u)/s

其中z为标准化后的值，x为样本值，u为样本均值，s为样本标准偏差；

步骤D：将步骤C获得的标准化参数值，带入下述预测公式，即可获得本发明的预测方法的PM_2.5的浓度预测值P，单位为μg/m³：

P＝20.35x1-34.46x2-14.88x3-13.8x4+0.58x5-2.78x6

+5.49x7+1.45x8+1.77x9+57.24