一種基于相似案例判別分析的臭氧預(yù)報(bào)方法技術(shù)

本發(fā)明專利技術(shù)提供了一種基于相似案例判別分析的臭氧預(yù)報(bào)方法，該方法根據(jù)同期歷史資料，構(gòu)建相似案例庫(kù)與判別分析依據(jù)；根據(jù)大氣化學(xué)數(shù)值模式預(yù)報(bào)結(jié)果對(duì)未來7天進(jìn)行判別分析；對(duì)未來7天大氣條件進(jìn)行分析，提取對(duì)應(yīng)S1判別分析的預(yù)報(bào)關(guān)鍵要點(diǎn)；根據(jù)提取的預(yù)報(bào)關(guān)鍵要點(diǎn)，結(jié)合S1明確對(duì)未來7天的案例類型歸類，再結(jié)合S2獲得的初步判別分析結(jié)果和S1的判別分析依據(jù)，預(yù)測(cè)臭氧濃度，并獲得訂正后的預(yù)報(bào)結(jié)果；污染過程結(jié)束后的復(fù)盤和總結(jié)，再進(jìn)一步完善相似案例庫(kù)的構(gòu)建。本發(fā)明專利技術(shù)提供的臭氧預(yù)報(bào)方法，計(jì)算方法簡(jiǎn)單，易于操作和掌握的，預(yù)報(bào)準(zhǔn)確度高，有效提高了臭氧預(yù)報(bào)成效。效提高了臭氧預(yù)報(bào)成效。效提高了臭氧預(yù)報(bào)成效。

【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
一種基于相似案例判別分析的臭氧預(yù)報(bào)方法


[0001]本專利技術(shù)涉及環(huán)境空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)
，特別是涉及一種基于相似案例分析的臭氧預(yù)報(bào)方法。

技術(shù)介紹

[0002]經(jīng)過近十年的快速發(fā)展，我國(guó)已經(jīng)建成了“國(guó)家—區(qū)域—省—城市”多層次空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)網(wǎng)絡(luò)，集合國(guó)內(nèi)外先進(jìn)大氣化學(xué)數(shù)值模式構(gòu)建了多模式集合預(yù)報(bào)體系，形成了大氣復(fù)合污染預(yù)報(bào)預(yù)警技術(shù)體系，對(duì)中東部秋冬季區(qū)域重污染天氣預(yù)報(bào)預(yù)警發(fā)揮了重要支撐作用。但由于源排放清單的不確定性和大氣物理、化學(xué)機(jī)制的不完善等，現(xiàn)階段針對(duì)O3污染過程、持續(xù)時(shí)間、峰值濃度及其影響范圍等預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性仍亟需提高。
[0003]期刊《中國(guó)環(huán)境科學(xué)》2017年12月第37卷第12期刊登的梁卓然、顧婷婷、楊續(xù)超等發(fā)表的《基于環(huán)流分型法的地面臭氧預(yù)測(cè)模型》中，基于大氣客觀環(huán)流分型構(gòu)建地面臭氧預(yù)測(cè)模型，對(duì)高濃度臭氧事件過程預(yù)報(bào)效果有改進(jìn)，但對(duì)高濃度臭氧量化預(yù)報(bào)效果不理想且有漏報(bào)。
[0004]期刊《環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào)》2018年8月第38卷第8期刊登的丁愫、陳報(bào)章、王瑾等發(fā)表的《基于決策樹的統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)模型在臭氧濃度時(shí)空分布預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究》中，基于決策樹方法建立臭氧濃度統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)模型能夠較好地模擬臭氧濃度變化特征，但對(duì)于高濃度臭氧預(yù)報(bào)明顯偏低，且該方法利用WRF模式氣象場(chǎng)作為預(yù)測(cè)模型輸入條件，存在一定不確定性且計(jì)算方法較為復(fù)雜，時(shí)效性欠佳。
[0005]劉旗龍、吳衛(wèi)東、呂婧等的專利技術(shù)專利《一種環(huán)境空氣臭氧預(yù)報(bào)方法》(授權(quán)公告號(hào)CN 112965145B)，考慮多因素指標(biāo)提升臭氧濃度預(yù)報(bào)效果，僅為單日臭氧濃度預(yù)報(bào)，沒有將高濃度臭氧污染過程從時(shí)間和空間全過程考慮，沒有考慮發(fā)生多日臭氧區(qū)域污染時(shí)臨近城市之間可能的傳輸影響。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

[0006]本專利技術(shù)的目的是提供一種基于相似案例判別分析的臭氧預(yù)報(bào)方法，以彌補(bǔ)現(xiàn)有技術(shù)的不足。
[0007]為達(dá)到上述目的，本專利技術(shù)提供的具體技術(shù)方案如下：
[0008]一種基于相似案例判別分析的臭氧預(yù)報(bào)方法，包括以下步驟：
[0009]步驟S1：根據(jù)同期歷史資料，構(gòu)建相似案例庫(kù)與判別分析依據(jù)；
[0010]步驟S2：根據(jù)大氣化學(xué)數(shù)值模式預(yù)報(bào)結(jié)果對(duì)未來7天進(jìn)行判別分析；
[0011]步驟S3：對(duì)未來7天大氣條件進(jìn)行分析，提取對(duì)應(yīng)S1判別分析的預(yù)報(bào)關(guān)鍵要點(diǎn)；
[0012]步驟S4：根據(jù)提取的預(yù)報(bào)關(guān)鍵要點(diǎn)，結(jié)合S1明確對(duì)未來7天的案例類型歸類，再結(jié)合 S2獲得的初步判別分析結(jié)果和S1的判別分析依據(jù)，預(yù)測(cè)臭氧濃度，并獲得訂正后的預(yù)報(bào)結(jié)果；
[0013]步驟S5：污染過程結(jié)束后的復(fù)盤和總結(jié)，再進(jìn)一步完善S1相似案例庫(kù)的構(gòu)建。
[0014]進(jìn)一步的，所述步驟S1包括：
[0015]步驟S11：根據(jù)歷史觀測(cè)資料，繪制城市臭氧濃度
?
風(fēng)速風(fēng)向玫瑰圖，獲得城市主導(dǎo)風(fēng)向和判別分類方向；
[0016]步驟S12：由S11獲得的判別分類方向，歸類相似案例類型，進(jìn)一步對(duì)影響臭氧濃度的大氣條件進(jìn)行系統(tǒng)分析，引入了O
x
(NO2+O3)指標(biāo)，并從空氣質(zhì)量角度出發(fā)，獲得相似案例庫(kù)和判別分析依據(jù)。
[0017]所述步驟S1為本專利技術(shù)的核心步驟，案例庫(kù)構(gòu)建方面與其他技術(shù)有兩點(diǎn)不同，一是構(gòu)建相似案例庫(kù)時(shí)引入了O
x
(NO2+O3)指標(biāo)，而非單一O3指標(biāo)，O
x
指標(biāo)有補(bǔ)充考慮前一日以及臨近城市之間的傳輸影響、以及臭氧背景濃度影響；二是相似案例庫(kù)構(gòu)建是從空氣質(zhì)量角度(空氣質(zhì)量等級(jí)，臭氧濃度)出發(fā)，而不是常規(guī)的天氣分型角度。
[0018]進(jìn)一步的，所述S2包括：
[0019]步驟S21：對(duì)數(shù)值模式預(yù)報(bào)結(jié)果進(jìn)行成效評(píng)估，篩選最佳預(yù)報(bào)模式；
[0020]步驟S22：分析性能表現(xiàn)最優(yōu)的數(shù)值模式預(yù)報(bào)結(jié)果，獲得臭氧污染過程、影響范圍、持續(xù)時(shí)間和峰值濃度等信息，用于S4步驟的輔助分析。
[0021]進(jìn)一步的，所述S3中的預(yù)報(bào)關(guān)鍵要點(diǎn)包括：污染擴(kuò)散條件和光化學(xué)反應(yīng)條件；所述污染擴(kuò)散條件主要為天氣形勢(shì)、低空和近地面風(fēng)場(chǎng)及逆溫等，所述光化學(xué)反應(yīng)條件包括溫度、相對(duì)濕度、低云量和降水量等；當(dāng)然要根據(jù)具體區(qū)域再進(jìn)行具體條件的數(shù)值范圍確定。
[0022]本專利技術(shù)具有以下優(yōu)點(diǎn)和有益效果：
[0023]與現(xiàn)有技術(shù)相比，本專利技術(shù)基于歷史案例分析和統(tǒng)計(jì)分析方法，基于O
x
(NO2+O3)指標(biāo)，并從空氣質(zhì)量角度出發(fā)構(gòu)建相似案例庫(kù)，根據(jù)大氣條件進(jìn)行判別和量化分析，再根據(jù)現(xiàn)有的大氣化學(xué)數(shù)值模實(shí)現(xiàn)對(duì)大氣化學(xué)數(shù)值模式預(yù)報(bào)結(jié)果的進(jìn)一步訂正，再進(jìn)一步完善相似案例庫(kù)。本專利技術(shù)提供的臭氧預(yù)報(bào)方法，計(jì)算方法簡(jiǎn)單，易于操作和掌握的，預(yù)報(bào)準(zhǔn)確度高，有效提高了臭氧預(yù)報(bào)成效。
附圖說明
[0024]圖1為實(shí)施例1中青島市2020年6—9月風(fēng)向
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風(fēng)速、風(fēng)向
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O3?
1h玫瑰圖；其中(a)為風(fēng)向、風(fēng)速玫瑰圖，(b)為風(fēng)向、O3
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1h玫瑰圖。
[0025]圖2為O3與O
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小時(shí)變化曲線，O
x
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8h、O3?
8h及氣象參數(shù)。
[0026]圖3為WRF
?
Chem數(shù)值模式預(yù)報(bào)結(jié)果(O3?
8h空間分布)。
[0027]圖4為WRF
?
Chem數(shù)值模式預(yù)報(bào)結(jié)果(O3?
1h變化)。
[0028]圖5為大氣條件預(yù)報(bào)示例圖。
具體實(shí)施方式
[0029]以下通過實(shí)施例并結(jié)合附圖對(duì)本專利技術(shù)作進(jìn)一步的說明。
[0030]實(shí)施例1：該實(shí)施例以青島市2020年6—9月歷史數(shù)據(jù)資料構(gòu)建相似案例庫(kù)及判別分析指標(biāo)，并以2021年6月17日的未來7天(18—24日)臭氧人工訂正預(yù)報(bào)為例進(jìn)行說明。
[0031]一種基于相似案例判別分析的臭氧預(yù)報(bào)方法，包括以下步驟：
[0032]步驟S1：根據(jù)同期歷史資料，構(gòu)建相似案例庫(kù)與判別分析。
[0033]步驟S11：根據(jù)歷史觀測(cè)資料，繪制城市臭氧濃度
?
風(fēng)速風(fēng)向玫瑰圖(如圖1所示)，
獲得城市主導(dǎo)風(fēng)向和判別分類方向；
[0034]步驟S12：由S11獲得的判別分類方向，歸類相似案例類型，進(jìn)一步對(duì)影響臭氧濃度的大氣條件進(jìn)行系統(tǒng)分析，獲得相似案例庫(kù)和判別分析依據(jù)。
[0035]本實(shí)施例將O3相似案例類型大體分為5個(gè)類型，背景風(fēng)為陸風(fēng)時(shí)西北氣流型、西南氣流型和其他類型，背景風(fēng)為海風(fēng)時(shí)海洋氣流型，以及生成抑制型，篩選的大氣條件預(yù)報(bào)關(guān)鍵要點(diǎn)見表1，相似案例與判別分析見表2、圖1。
[0036]表1臭氧人工訂正預(yù)報(bào)大氣條件預(yù)報(bào)關(guān)鍵要點(diǎn)
[0037][0038]表2青島O3預(yù)報(bào)相似案例庫(kù)構(gòu)建與判別分析
[0039][0040][0041]注:O
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8h、O3?
8h分別為根據(jù)城市O
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、O3小時(shí)質(zhì)量濃度計(jì)算的日本文檔來自技高網(wǎng)...

【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】

【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于相似案例判別分析的臭氧預(yù)報(bào)方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟S1：根據(jù)同期歷史資料，構(gòu)建相似案例庫(kù)與判別分析依據(jù)；步驟S2：根據(jù)大氣化學(xué)數(shù)值模式預(yù)報(bào)結(jié)果對(duì)未來7天進(jìn)行判別分析；步驟S3：對(duì)未來7天大氣條件進(jìn)行分析，提取對(duì)應(yīng)S1判別分析的預(yù)報(bào)關(guān)鍵要點(diǎn)；步驟S4：根據(jù)提取的預(yù)報(bào)關(guān)鍵要點(diǎn)，結(jié)合S1明確對(duì)未來7天的案例類型歸類，再結(jié)合S2獲得的初步判別分析結(jié)果和S1的判別分析依據(jù)，預(yù)測(cè)臭氧濃度，并獲得訂正后的預(yù)報(bào)結(jié)果；步驟S5：污染過程結(jié)束后的復(fù)盤和總結(jié)，再進(jìn)一步完善S1相似案例庫(kù)的構(gòu)建。2.如權(quán)利要求1所述的臭氧預(yù)報(bào)方法，其特征在于，所述步驟S1包括：步驟S11：根據(jù)歷史觀測(cè)資料，繪制城市臭氧濃度
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風(fēng)速風(fēng)向玫瑰圖，獲得城市主導(dǎo)風(fēng)向和判別分類方向；步驟S12：由S11獲得的判別分類方向，歸類相似案例類型，對(duì)影響臭氧濃度的大氣條件進(jìn)行系統(tǒng)分析，引入O
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指標(biāo)，并...

【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：孟赫，方淵，魏巍，薛傳文，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：山東省青島生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)中心中國(guó)環(huán)境監(jiān)測(cè)總站黃海近岸海域環(huán)境監(jiān)測(cè)分站，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：