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申请/专利权人：贵州润可信息科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于高斯烟羽模型的大气污染物扩散分析方法及系统，包括：确定污染物的基本参数，所述基本参数包括所述污染物的位置、高度和排放速率；采集环境参数，所述环境参数包括风速、风向、温度和压强数据；建立高斯烟羽模型，通过所述高斯烟羽模型模拟所述污染物在三维空间内的浓度分布；对所述高斯烟羽模型进行验证与校准；生成所述污染物的浓度分布图。

主权项：1.一种基于高斯烟羽模型的大气污染物扩散分析方法，其特征在于，包括以下步骤：确定污染物的基本参数，所述基本参数包括所述污染物的位置、高度和排放速率；采集环境参数，所述环境参数包括风速、风向、温度和压强数据；建立高斯烟羽模型，通过所述高斯烟羽模型模拟所述污染物在三维空间内的浓度分布；对所述高斯烟羽模型进行验证与校准；生成所述污染物的浓度分布图；其中，建立高斯烟羽模型，通过所述高斯烟羽模型模拟所述污染物在三维空间内的浓度分布，包括：基于高斯分布假设，建立地面点源在三维空间内的污染物浓度分布模型，所述污染物浓度分布模型为所述高斯烟羽模型： ；其中，将所述污染物所处地面位置设定为所述三维空间坐标的原点，X轴代表本地平均风向，Y轴为水平方向，Z轴垂直于地面向上，在所述三维空间坐标下，所述污染物在Y轴、Z轴上分布形态都符合高斯分布；Cx，y，z表示空间任意点x，y，z处污染物的质量浓度，Q为点源的排放强度，v为平均风速，H为点源的有效高度，σy和σz分别为水平和垂直方向的扩散参数；划分研究区域为多个网格单元；收集多源排放清单和气象场数据；基于所述气象场数据，计算扩散参数；引入地形修正系数和气象要素修正系数，对所述高斯烟羽模型进行参数修正；叠加多源效应，模拟多个所述污染物在三维空间内的浓度分布;其中，叠加多源效应，模拟多个所述污染物在三维空间内的浓度分布，包括：确定不同所述污染物的影响半径，所述影响半径表示不同所述污染物的扩散范围；判断所述网格单元与不同所述污染物的位置关系；分别计算每一所述污染物的浓度增量；叠加每一所述污染物的浓度增量，得到总的累积浓度;其中，确定不同所述污染物的影响半径，包括：利用所述高斯烟羽模型计算出每一所述污染物浓度达到环境本底值时的空间距离，所述空间距离为所述污染物的影响半径，影响半径通过如下公式计算:RM=fQM,HM,U,稳定度;其中M=[A,B,C,D]，A,B,C,D为不同污染物的编号，RM为污染物M的影响半径,QM和HM分别为污染物M的排放量和有效高度，f为关于各参数的函数关系式，通过所述高斯烟羽模型的解析解或数值拟合获得；判断所述网格单元与不同所述污染物的位置关系，包括：对于每一个网格单元i,j,计算其中心点坐标xi,yj到不同所述污染物的空间距离dMi,j； ；其中，xM,yM为污染物M的坐标；若dMi,jRM，判定网格i,j落在所述污染物M的影响范围内；分别计算每一所述污染物的浓度增量，包括：对于落在所述污染物M影响范围内的网格i,j,利用所述高斯烟羽模型计算其受所述污染物M影响的浓度增量ΔCMi,j: ；σyM和σzM分别为水平和垂直方向的扩散参数；叠加每一所述污染物的浓度增量，得到总的累积浓度，包括：对于网格i,j,分别累加其受每一所述污染物影响的浓度增量,得到该网格的总浓度值Ci,j:Ci,j=ΔCAi,j+ΔCBi,j+ΔCCi,j+ΔCDi,j；其中，对所述高斯烟羽模型进行验证与校准，包括：采用基于高斯-赛德尔Gauss-Seidel策略的J-正交约束下块坐标下降GS-JOBCD优化方法对所述高斯烟羽模型进行验证与校准，包括：定义目标函数： ；其中，为所述高斯烟羽模型的参数向量，Ck和分别为第k个观测点的实测浓度和模拟浓度，S为观测点总数；引入正则化项：J’θ=Jθ+λ||θ||22；其中λ为正则化系数，且||θ||22为参数向量的L2范数平方；构建约束条件：hθ=0，gθ≤0；其中h和g分别为等式和不等式约束函数;应用GS-JOBCD算法求解优化问题；更新所述高斯烟羽模型的参数并重新计算浓度分布，得到校准后的浓度分布。

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