[发明专利]基于查算表的中尺度大气光化学模拟分段线性回归算法

摘要

本发明公开了一种基于查算表的中尺度大气光化学模拟分段线性回归算法，利用三维空气质量模式WRF－CHEM中的气相化学模块建立箱模式，确认出对O3浓度影响大的因子，并通过分析光化学反应机理，对上述因子进行分档计算，预提同时建立各影响因子在不同数值区间内的臭氧浓度分段线性回归方程，最终得到查算表。本发明对(P‑L)GAS化学变换项的处理兼具有效性和快速性。

主权项

1.一种基于查算表的中尺度大气光化学模拟分段线性回归算法，其特征在于包括以下步骤：

步骤1：以CALGRID模式为基础，考虑大气化学反应、大气输送与扩散、沉降、底面积高架排放源的影响，并对化学物种原始浓度中物理量的平均量分解为脉动量，得到化学物种浓度变化方程如式(1)，

式中，C是化学物种平均浓度，V是三维风矢量的平均量，K是湍流扩散系数，E是污染源排放，是由于沉降引起的物种浓度变化，P_CHEM是化学产生率，L_CHEM是化学损失率；式(1)中二阶湍流扩散项▽·(K▽C)通过湍流扩散系数K理论闭合转化得到；式(1)中右侧多项式依次分别为平流项、扩散项、源项、沉降项、化学变化项；

步骤2：以三维空气质量模式WRF‑CHEM中的气相化学模块对CALGRID模式中化学变化项(P_CHEM‑L_CHEM)建立零维化学机理模式，并考虑初始O₃浓度、NO_X浓度、VOC/NO_X、太阳天顶角、高度、云水混合比、温度七个因子对O₃浓度的影响；

步骤3：对步骤2中七个因子进行分档，见表1：

表1建立O₃、NO_X、VOC查算表时考虑的因子及其分档

步骤4：对步骤3中的表1中各种不同情况下的O₃、NO_X和VOC的浓度进行计算，最终得到查算表。

2.根据权利要求1所述基于查算表的中尺度大气光化学模拟分段线性回归算法，其特征在于：将步骤2中所述初始O₃浓度、NO_X浓度、VOC/NO_X、太阳天顶角、高度、云水混合比、温度七个因子的取值进行分段取值，各因子的取值分段内的取值与对流层臭氧浓度建立线性拟合，以各影响因子为自变量，臭氧浓度y为因变量建立多元线性回归模型，其中：

将初始臭氧浓度设为x₁，由于其与最终臭氧浓度高度线性相关，因此不设置特定的区间；将NOX浓度设为x₂，取2—10、10—50、50—80、80—120四个区间；用VOC浓度代表VOC/NOX，设为x₃，取VOC/NOX值为0.5—2、2—10两个区间；将太阳天顶角，设为x₄，取0—30、30—90两个区间；将高度设为x₅，取0—4000、4000—17500两个区间；将云水混合比，设为x₆，取0.000025—0.0002、0.0002—0.0005、0.0005—0.00125三个区间；将温度设为x₇，取268—293、293—313两个区间，对以上七个主要因子的各取值区间进行排列组合，得到七元线性回归模型

最后将查算表和分段线性回归模型引用语区域空气质量模式中，模拟区域光化学污染物的变化和分布。

3.根据权利要求2所述基于查算表的中尺度大气光化学模拟分段线性回归算法，其特征在于：所述七个主要因子进行排列组合，得到192个七元线性回归模型如下：

(1)y＝‑3.240208E‑01+9.964009E‑01*x₁‑2.065380E‑02*x₂+5.990107E‑02*x₃‑5.931150E‑04*x₄+5.583519E‑05*x₅‑585.583800*x₆+1.901724E‑03*x₇(x₂∈(2,10),x₃∈(0.5,2),x₄∈(0,30),x₅∈(0,4000),x₆∈(0.000025,0.0002),x₇∈(268,293))

(2)y＝‑2.723271E‑01+9.960434E‑01*x₁‑3.568400E‑02*x₂+1.028046E‑01*x₃‑1.463320E‑03*x₄+7.182861E‑05*x₅‑974.030000*x₆+1.929903E‑03*x₇(x₂∈(2,10),x₃∈(0.5,2),x₄∈(0,30),x₅∈(0,4000),x₆∈(0.000025,0.0002),x₇∈(293,313))

(3)y＝‑3.272779E‑02+9.964944E‑01*x₁‑2.671353E‑02*x₂+2.294145E‑02*x₃‑7.8590 87E‑04*x₄+5.055262E‑05*x₅+73.771790*x₆+6.419718E‑04*x₇(x₂∈(2,10),x₃∈(0.5,2),x₄∈(0,30),x₅∈(0,4000),x₆∈(0.0002,0.0005),x₇∈(268,293))

(4)y＝1.309971E‑01+9.956155E‑01*x₁‑3.668855E‑02*x₂+4.392214E‑02*x₃‑7.471496E‑04*x₄+6.450880E‑05*x₅‑59.405400*x₆+3.592733E‑04*x₇(x₂∈(2,10),x₃∈(0.5,2),x₄∈(0,30),x₅∈(0,4000),x₆∈(0.0002,0.0005),x₇∈(293,313))