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资料名称: 大气治理“溯源”有多难?
资料类别: 分析方法
行业类型: 环保
设备类型: 其它常用设备及器件
适用对象:
资料大小: 932KB
资料分值: 3
下载次数: 0
发布时间: 2020/4/20 13:45:47
提供单位: 科溯环境
授权方式: 由以上单位免费提供。
关键词: 环保  大气治理  溯源
资料简介: “三维流场重构技术”能否打破“溯源”魔咒? 2020年伊始,我们就迎来了巨大挑战:举国甚至全球都在共同抗“疫”,打赢这场战“疫”是我们共同的心愿和任务。但不要忘记,今年也同样是打赢蓝天保卫战、“十三五”规划的全面收官之年。在抗“疫”的同时,科溯环境也没有停止前进的脚步,依旧在大气环保领域贡献力量…… 在大气污染监测过程中最难解决的是溯源问题,但科溯溯源平台凭借“三维流场重构技术”与“机器学习污染事件识别技术”成功攻克了这一难题。 溯源问题之所以成为棘手问题是由于大气运动受到热力、梯度力、摩擦力、地形阻挡等因素,形成曲折复杂的流场,污染物随也传输的气团轨迹动态多变,同时监测点参数有限,无法识别多种污染源叠加的快速变化。那么“三维流场重构技术” 与“机器学习污染事件识别技术”是如何解决这一难题的呢? “三维流场重构技术”也就是将“无形的”污染气体的运动轨迹通过结合GIS与气象数值模型以可视化的方式展现。流场可视化也是作为面向计算流体动力学的科学计算可视化技术,是科学计算可视化研究和CFD研究的一个重要部分,它主要涉及流场数据的表示、变换、绘制和操作,在流体力学、天气预报、爆轰数据模拟当中都有广泛的应用。在三维流场可视化中,主要通过计算机图形学方法来描述复杂的流场结构,揭示流体内部规律和物理特征,相比于曲线,面绘制能提供更多的感知信息,而且面还能减少视觉复杂度。 科溯溯源平台“三维流场重构技术”正是应用气象学多维同化与计算机大数据融合等技术原理,将地面气象站进行网格化密集布设,同时垂直分层应用利用全球背景、国家气象站、数值模式输出气象数据,融合本地网格化气象节点站的多维数据,重构小尺度实时三维流场,仿真构建小尺度精细流场,刻画小尺度局部污染气团扩散流动轨迹,判断污染过程,为下一步物理方位溯源提供基础数据。基于实时高分辨监测区域大气物理流场状况,仿真重构区域立体流场结构,实现任意点位大气流动特征可视化数十米级立体空间重构流场(可按不同应用场景调整)每5分钟一次高频仿真流场,精细再现污染气团轨迹过程,物理锁定污染源。 “机器学习污染事件识别技术”是利用上万组大气化学痕量组分数据,包括颗粒物硝酸盐、硫酸盐、铵盐、及其它几十种可溶性盐的阴阳离子、含碳组分、金属、元素以及117种VOCs与对应污染源源谱,构建机器学习模型,模型自动快速识别空气质量参数对应的污染来源判定污染事件,在内置共性通用识别算法基础上,还持续学习当地污染类型与对应事件,不断提升识别精度。 通过“三维流场重构技术”与“机器学习污染事件识别技术”结合,在大气物理与大气化学两个层面交叉验证,对本地污染的来源方位,来源构成进行重现,结合污染源清单还可以进行污染来源趋势预测。 运用高性能集群计算机系统部署高分辨大气数值计算模式,数值计算进行高分辨(0.5km X 0.5km)的模拟,通过融合地面密集气象网格监测数据与数值模式数据,确在敏感区内将流场分布细节展现出来。利用模型运算系统可以进行预测计算和历史情景模拟,结合立体密集网格实时监测,组成事前预防、事中管控、事后分析的技术体系。 日常可进行数值计算预测业务运行,且为敏感区提供3天流场要素预报。 大数据融合与后向轨迹 利用成熟的后向轨迹模型,分析影响敏感区的气团来向,获取重污染时的主要气团来源;利用潜在源区方法评估高浓度污染的潜在源区综合分析,充分利用已有的观测资料和研究成果,融合成熟后向轨迹模型,评估污染来源以及输送份额。 在前期整理构建的地理信息系统与污染源清单系统的基础上,计算实时采集处理大气物理格点流场监测数据,根据园区自身的地形建筑,源分布状况,气象等高精度高分辨数据,通过微尺度、小尺度与中尺度大气扩散算法进行污染物物理流场的定位识别,三维空间溯源分析等计算,从物理运动轨迹回溯污染排放来源。 相对于市面上仅利用在线监测数据追溯污染源头的大气污染监测平台,科溯溯源平台利用全球背景、国家气象站、数值模式输出及本地微型站等多维大数据,实时监测大气物理流场,基于三维流场重构技术,仿真构建小尺度精细流场,机器学习污染事件识别技术,再现污染气团扩散流动轨迹,判断污染过程、物理锁定污染方位,快速识别污染源类型,精准溯源;三维立体动画重塑污染气体流动轨迹,使得排污来源一目了然。 “溯源”是一切大气污染防治工作的基础,唯有精准快速的找出污染源头,才能更好地开展大气污染治理、防控等系列工作。科溯环境在“溯源”难的问题上已经迈出坚实的第一步,在此基础上,我们的科研团队也将继续奋进,不懈努力,打好大气治理攻坚战。

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