黃海綠潮多發(fā)期的黃海沿岸大氣空氣質(zhì)量趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法與流程

本發(fā)明涉及空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)，具體涉及黃海綠潮多發(fā)期的黃海沿岸大氣空氣質(zhì)量趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法。

背景技術(shù)：

1、黃海綠潮是指由滸苔等藻類大量繁殖并在海面聚集形成的一種海洋生態(tài)現(xiàn)象，對(duì)黃海綠潮的預(yù)測(cè)和防控顯得尤為重要，黃海綠潮的發(fā)生與大氣空氣質(zhì)量之間存在一定的關(guān)聯(lián)，一方面，綠潮的發(fā)生可能受到大氣環(huán)流、風(fēng)向、風(fēng)速等氣象因素的影響，這些因素的變化會(huì)影響海水的流動(dòng)和藻類的分布，另一方面，綠潮期間大量的藻類在海面聚集，可能會(huì)通過(guò)光合作用等過(guò)程影響大氣中的二氧化碳濃度、氧氣含量等，從而對(duì)大氣空氣質(zhì)量產(chǎn)生影響，因此，對(duì)黃海綠潮的預(yù)測(cè)有助于更好地了解大氣空氣質(zhì)量的變化趨勢(shì)。

2、現(xiàn)有技術(shù)中，由于綠潮多發(fā)期海洋因素的干擾，只能對(duì)黃海沿岸較小范圍內(nèi)的大氣空氣質(zhì)量進(jìn)行預(yù)測(cè)，難以全面覆蓋黃海沿岸的所有區(qū)域，因此，如何綜合海洋數(shù)據(jù)，對(duì)黃海綠潮多發(fā)期大氣空氣質(zhì)量進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，進(jìn)而準(zhǔn)確反映整個(gè)區(qū)域的空氣質(zhì)量趨勢(shì)，是我們要解決的問(wèn)題，為此，現(xiàn)提出黃海綠潮多發(fā)期的黃海沿岸大氣空氣質(zhì)量趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明目的在于提供黃海綠潮多發(fā)期的黃海沿岸大氣空氣質(zhì)量趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法，以解決上述背景技術(shù)中提出的問(wèn)題。

2、為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是：

3、黃海綠潮多發(fā)期的黃海沿岸大氣空氣質(zhì)量趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法，包括以下步驟：

4、步驟一、明確黃海綠潮的研究區(qū)域，并收集黃海綠潮多發(fā)期相關(guān)的海洋數(shù)據(jù)和大氣空氣質(zhì)量的歷史數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；

5、步驟二、通過(guò)對(duì)比綠潮發(fā)生期間與未發(fā)生期間的海洋和大氣數(shù)據(jù)，分析海洋數(shù)據(jù)與大氣空氣質(zhì)量歷史數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)，探究綠潮對(duì)大氣空氣質(zhì)量的具體影響機(jī)制；

6、步驟三、根據(jù)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)和對(duì)比分析結(jié)果，建立黃海綠潮多發(fā)期大氣空氣質(zhì)量的空氣質(zhì)量影響模型，識(shí)別并預(yù)測(cè)綠潮對(duì)大氣空氣質(zhì)量的影響；

7、步驟四、應(yīng)用調(diào)整后的空氣質(zhì)量影響模型進(jìn)行黃海沿岸大氣空氣質(zhì)量的實(shí)際預(yù)測(cè)，并分析預(yù)測(cè)結(jié)果，識(shí)別空氣質(zhì)量變化的趨勢(shì)；

8、步驟五、基于空氣質(zhì)量影響模型輸出的預(yù)測(cè)結(jié)果，制定針對(duì)性的防控措施和應(yīng)急預(yù)案。

9、本發(fā)明技術(shù)方案的進(jìn)一步改進(jìn)在于：所述步驟一中，海洋數(shù)據(jù)和大氣空氣質(zhì)量歷史數(shù)據(jù)的收集過(guò)程為：

10、明確黃海綠潮易發(fā)區(qū)域作為研究區(qū)域，并收集綠潮發(fā)生期間與未發(fā)生期間的海洋數(shù)據(jù)，包括海流、風(fēng)力、海水溫度、鹽度、營(yíng)養(yǎng)鹽數(shù)據(jù)，以及收集同期的黃海沿岸地區(qū)的大氣空氣質(zhì)量歷史數(shù)據(jù)，包括空氣質(zhì)量指數(shù)、pm2.5、pm10、so2、no2、co污染物的濃度數(shù)據(jù)；

11、對(duì)收集的海洋數(shù)據(jù)和大氣空氣質(zhì)量的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，其中，預(yù)處理操作包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換與標(biāo)準(zhǔn)化步驟，通過(guò)數(shù)據(jù)清洗檢查并刪除海洋數(shù)據(jù)和空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)中的異常值，對(duì)于缺失的數(shù)據(jù)點(diǎn)，使用線性插值、鄰近值填充或時(shí)間序列分析等方法進(jìn)行填補(bǔ)，通過(guò)數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換與標(biāo)準(zhǔn)化，將所有收集的數(shù)據(jù)具有統(tǒng)一的格式和單位，以便進(jìn)行后續(xù)分析，對(duì)于不同尺度的數(shù)據(jù)，進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以消除量綱差異對(duì)分析結(jié)果的影響；

12、將預(yù)處理后的海洋數(shù)據(jù)和空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，形成完整的數(shù)據(jù)集，并使用圖表工具將數(shù)據(jù)可視化展示，以便于分析和理解數(shù)據(jù)趨勢(shì)和模式。

13、本發(fā)明技術(shù)方案的進(jìn)一步改進(jìn)在于：所述步驟二中，海洋數(shù)據(jù)與大氣空氣質(zhì)量歷史數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析過(guò)程為：

14、分別分析綠潮發(fā)生期間與未發(fā)生期間，海洋數(shù)據(jù)和大氣空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)，并與大氣污染物濃度變化進(jìn)行對(duì)比；

15、基于對(duì)比結(jié)果，使用回歸分析方法，將海洋數(shù)據(jù)作為自變量，大氣污染物濃度作為因變量，進(jìn)行回歸分析，確定海洋數(shù)據(jù)與大氣污染物濃度之間的關(guān)聯(lián)性，若回歸結(jié)果顯著不為0，則表明相應(yīng)的海洋參數(shù)對(duì)大氣污染物濃度有顯著影響；

16、根據(jù)關(guān)聯(lián)性分析的結(jié)果，進(jìn)一步分析綠潮帶來(lái)的生物氣溶膠、揮發(fā)性有機(jī)化合物（vocs）物質(zhì)的釋放，對(duì)大氣空氣質(zhì)量的具體影響機(jī)制。

17、本發(fā)明技術(shù)方案的進(jìn)一步改進(jìn)在于：所述回歸分析的表達(dá)式為：

18、；

19、其中，c為大氣中污染物的濃度，t為海水溫度，在-2°c至30°c之間，綠潮多發(fā)期間處于較高值，s為海水鹽度，在25至40之間，綠潮生長(zhǎng)和代謝活動(dòng)會(huì)引起輕微變化，為營(yíng)養(yǎng)鹽濃度，隨綠潮生長(zhǎng)而降低，在0.1至10mg/l之間，u為海流速度，影響綠潮漂移路徑，在0至3m/s之間，d為風(fēng)力大小，影響綠潮聚集程度，在0至20m/s之間，，，，，，為回歸系數(shù)，通過(guò)數(shù)據(jù)擬合得到，為與風(fēng)力相關(guān)的指數(shù)參數(shù)，表征風(fēng)力對(duì)污染物濃度的影響程度，為誤差項(xiàng)，假定為正態(tài)分布，為海水溫度對(duì)污染物濃度的對(duì)數(shù)影響，為海水鹽度對(duì)污染物濃度的線性影響，為營(yíng)養(yǎng)鹽濃度的平方根對(duì)污染物濃度的影響，為海流速度的倒數(shù)對(duì)污染物濃度的影響，為風(fēng)力大小的指數(shù)衰減對(duì)污染物濃度的影響。

20、本發(fā)明技術(shù)方案的進(jìn)一步改進(jìn)在于：所述步驟三中，空氣質(zhì)量影響模型的建立過(guò)程為：

21、將預(yù)處理后的海洋數(shù)據(jù)（海流流速、流向、風(fēng)力大小和方向、海水溫度、鹽度、營(yíng)養(yǎng)鹽濃度）和大氣空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)（包括常規(guī)污染物濃度及綠潮帶來(lái)的生物氣溶膠、揮發(fā)性有機(jī)化合物vocs的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)）按照時(shí)間順序進(jìn)行整合，確保數(shù)據(jù)的時(shí)間同步性，并從整合的數(shù)據(jù)中提取綠潮發(fā)生期間的海洋數(shù)據(jù)參數(shù)變化和大氣污染物濃度變化趨勢(shì)的特征變量，其中，特征變量包括海流流速、流向、風(fēng)力大小和方向、海水溫度、鹽度、營(yíng)養(yǎng)鹽濃度，以及綠潮帶來(lái)的生物氣溶膠、揮發(fā)性有機(jī)化合物（vocs）物質(zhì)的釋放；

22、基于提取的特征變量和歷史數(shù)據(jù)，使用時(shí)間序列分析法的arima模型捕捉時(shí)間序列數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)依存關(guān)系，并根據(jù)時(shí)間序列分析的結(jié)果，將提取的特征變量作為模型的輸入，大氣污染物濃度作為模型的輸出，構(gòu)建黃海綠潮多發(fā)期大氣空氣質(zhì)量的空氣質(zhì)量影響模型；

23、利用訓(xùn)練好的空氣質(zhì)量影響模型，結(jié)合提取的特征變量，計(jì)算空氣質(zhì)量影響指標(biāo)，對(duì)黃海綠潮多發(fā)期的大氣空氣質(zhì)量進(jìn)行趨勢(shì)預(yù)測(cè)；

24、比較綠潮發(fā)生期間與未發(fā)生期間的預(yù)測(cè)結(jié)果，分析預(yù)測(cè)結(jié)果中綠潮對(duì)大氣空氣質(zhì)量的具體影響，進(jìn)而識(shí)別綠潮對(duì)空氣質(zhì)量的影響程度和范圍。

25、本發(fā)明技術(shù)方案的進(jìn)一步改進(jìn)在于：所述空氣質(zhì)量影響指標(biāo)的計(jì)算過(guò)程為：

26、收集黃海綠潮多發(fā)期的實(shí)際污染物濃度數(shù)據(jù)及相應(yīng)的預(yù)測(cè)污染物濃度數(shù)據(jù)，并收集每個(gè)時(shí)間點(diǎn)的揮發(fā)性有機(jī)化合物濃度數(shù)據(jù)和生物氣溶膠濃度數(shù)據(jù)；

27、基于污染物濃度的歷史數(shù)據(jù)計(jì)算獲取基準(zhǔn)值，并從大氣空氣質(zhì)量歷史數(shù)據(jù)中提取揮發(fā)性有機(jī)化合物的最大濃度和最小濃度，以及生物氣溶膠的最大濃度和最小濃度；

28、對(duì)于每個(gè)時(shí)間點(diǎn)i，結(jié)合實(shí)際污染物濃度數(shù)據(jù)、預(yù)測(cè)污染物濃度數(shù)據(jù)和基準(zhǔn)值，計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)測(cè)誤差，并在所有時(shí)間點(diǎn)中，找到標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)測(cè)誤差的最小值；

29、對(duì)于每個(gè)時(shí)間點(diǎn)i，計(jì)算揮發(fā)性有機(jī)化合物影響因子和生物氣溶膠影響因子；

30、對(duì)于每個(gè)時(shí)間點(diǎn)i，結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)測(cè)誤差、標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)測(cè)誤差最小值、揮發(fā)性有機(jī)化合物影響因子和生物氣溶膠影響因子的計(jì)算結(jié)果，計(jì)算空氣質(zhì)量影響指標(biāo)的貢獻(xiàn)值，并將所有時(shí)間點(diǎn)的空氣質(zhì)量影響指標(biāo)貢獻(xiàn)值相加，除以時(shí)間點(diǎn)的數(shù)量n，得到最終的空氣質(zhì)量影響指標(biāo)tpc。

31、本發(fā)明技術(shù)方案的進(jìn)一步改進(jìn)在于：所述空氣質(zhì)量影響指標(biāo)的表達(dá)式為：

32、；

33、；

34、；

35、其中，tpc為空氣質(zhì)量影響指標(biāo)，n為數(shù)據(jù)點(diǎn)的數(shù)量，為第i個(gè)時(shí)間點(diǎn)的預(yù)測(cè)污染物濃度，為第i個(gè)時(shí)間點(diǎn)的實(shí)際污染物濃度，b為基準(zhǔn)值，用于標(biāo)準(zhǔn)化污染物濃度，是污染物濃度的平均值，為所有時(shí)間點(diǎn)中標(biāo)準(zhǔn)化后的最小值，和為權(quán)重系數(shù)，用于調(diào)整對(duì)tpc的影響程度，為揮發(fā)性有機(jī)化合物影響因子，為生物氣溶膠影響因子，為第i個(gè)時(shí)間點(diǎn)的揮發(fā)性有機(jī)化合物（vocs）濃度，為監(jiān)測(cè)期間揮發(fā)性有機(jī)化合物（vocs）的最大濃度，為第i個(gè)時(shí)間點(diǎn)的生物氣溶膠濃度，為監(jiān)測(cè)期間生物氣溶膠的最小濃度，為監(jiān)測(cè)期間生物氣溶膠的最大濃度，需要說(shuō)明的是，tpc趨近于0，則大氣空氣質(zhì)量越差，綠潮對(duì)大氣空氣質(zhì)量的影響程度越大。

36、本發(fā)明技術(shù)方案的進(jìn)一步改進(jìn)在于：所述步驟四中，空氣質(zhì)量變化趨勢(shì)的識(shí)別過(guò)程為：

37、從黃海沿岸的監(jiān)測(cè)站點(diǎn)收集最新的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)，并對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，將預(yù)處理后的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)輸入到構(gòu)建的空氣質(zhì)量影響模型中，包括當(dāng)前及近期的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)、氣象條件、污染源排放情況；

38、運(yùn)行空氣質(zhì)量影響模型，輸入最新數(shù)據(jù)，基于輸入數(shù)據(jù)對(duì)黃海沿岸的大氣空氣質(zhì)量進(jìn)行預(yù)測(cè)，輸出空氣質(zhì)量影響指標(biāo)的結(jié)果；

39、通過(guò)比較不同時(shí)間點(diǎn)的空氣質(zhì)量影響指標(biāo)的數(shù)值和變化趨勢(shì)，明確黃海沿岸大氣空氣質(zhì)量改善或惡化的變化趨勢(shì)，若空氣質(zhì)量影響指標(biāo)在一段時(shí)間內(nèi)持續(xù)上升，表示空氣質(zhì)量正在改善，若空氣質(zhì)量影響指標(biāo)在一段時(shí)間內(nèi)持續(xù)下降，表示空氣質(zhì)量正在惡化；

40、通過(guò)觀察空氣質(zhì)量影響指標(biāo)隨時(shí)間的變化趨勢(shì)，識(shí)別空氣質(zhì)量改善或惡化的具體時(shí)間段。

41、本發(fā)明技術(shù)方案的進(jìn)一步改進(jìn)在于：所述步驟五中，防控措施和應(yīng)急預(yù)案的制定過(guò)程為：

42、基于空氣質(zhì)量影響模型的輸出結(jié)果和空氣質(zhì)量影響指標(biāo)的趨勢(shì)分析結(jié)果，結(jié)合空氣質(zhì)量影響指標(biāo)設(shè)定不同的應(yīng)急預(yù)警等級(jí)，分別為黃色預(yù)警等級(jí)、橙色預(yù)警等級(jí)和紅色預(yù)警等級(jí)，并為各應(yīng)急預(yù)警等級(jí)匹配相應(yīng)的預(yù)警閾值，識(shí)別出空氣質(zhì)量惡化的風(fēng)險(xiǎn)時(shí)間段，確定防控措施和應(yīng)急預(yù)案的重點(diǎn)區(qū)域，其中，應(yīng)急預(yù)警等級(jí)從黃色至紅色，緊急程度逐級(jí)增加；

43、為每個(gè)應(yīng)急預(yù)警等級(jí)制定對(duì)應(yīng)的防控措施和應(yīng)急預(yù)案，并建立應(yīng)急聯(lián)動(dòng)機(jī)制，對(duì)于黃色預(yù)警等級(jí)，加強(qiáng)空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)，密切關(guān)注空氣質(zhì)量變化趨勢(shì)，對(duì)于橙色預(yù)警等級(jí)，限制高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域的工業(yè)排放，加強(qiáng)環(huán)境監(jiān)管，啟動(dòng)中度污染應(yīng)急預(yù)案，加強(qiáng)應(yīng)急響應(yīng)，確保防控措施得到有效執(zhí)行，對(duì)于紅色預(yù)警等級(jí)，全面限制高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域的工業(yè)排放，必要時(shí)采取停產(chǎn)措施，啟動(dòng)重度污染應(yīng)急預(yù)案，加強(qiáng)應(yīng)急聯(lián)動(dòng)，共同應(yīng)對(duì)空氣污染問(wèn)題；

44、在實(shí)施防控措施和應(yīng)急預(yù)案后，持續(xù)監(jiān)測(cè)空氣質(zhì)量變化，收集和分析監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，評(píng)估防控措施和應(yīng)急預(yù)案的效果，根據(jù)監(jiān)測(cè)結(jié)果和評(píng)估情況，調(diào)整防控措施和應(yīng)急預(yù)案，不斷優(yōu)化防控策略和應(yīng)急響應(yīng)機(jī)制，提高應(yīng)對(duì)空氣污染問(wèn)題的能力。

45、本發(fā)明技術(shù)方案的進(jìn)一步改進(jìn)在于：多個(gè)所述應(yīng)急預(yù)警等級(jí)對(duì)應(yīng)多個(gè)所述預(yù)警閾值，其中，所述預(yù)警閾值包括上限閾值和下限閾值；

46、多個(gè)所述應(yīng)急預(yù)警等級(jí)與多個(gè)所述預(yù)警閾值滿足如下關(guān)系：

47、黃色預(yù)警等級(jí)；

48、橙色預(yù)警等級(jí)；

49、紅色預(yù)警等級(jí);

50、其中，tpc為空氣質(zhì)量影響指標(biāo)，為黃色預(yù)警等級(jí)對(duì)應(yīng)的下限閾值與橙色預(yù)警等級(jí)對(duì)應(yīng)的上限閾值，為橙色預(yù)警等級(jí)對(duì)應(yīng)的下限閾值與紅色預(yù)警等級(jí)對(duì)應(yīng)的上限閾值。

51、由于采用了上述技術(shù)方案，本發(fā)明相對(duì)現(xiàn)有技術(shù)來(lái)說(shuō)，取得的技術(shù)進(jìn)步是：

52、本發(fā)明提供黃海綠潮多發(fā)期的黃海沿岸大氣空氣質(zhì)量趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法，通過(guò)構(gòu)建并應(yīng)用空氣質(zhì)量影響模型，基于歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)信息，對(duì)黃海沿岸的大氣空氣質(zhì)量進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，綜合考慮氣象條件、海洋環(huán)境等多種因素，從而提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性，不僅有助于我們及時(shí)了解空氣質(zhì)量狀況，還能為制定針對(duì)性的防控措施提供科學(xué)依據(jù)，有效應(yīng)對(duì)空氣污染問(wèn)題。

53、本發(fā)明提供黃海綠潮多發(fā)期的黃海沿岸大氣空氣質(zhì)量趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法，通過(guò)空氣質(zhì)量影響模型，可識(shí)別空氣質(zhì)量改善或惡化的具體時(shí)間段，對(duì)于優(yōu)化環(huán)境資源配置和制定應(yīng)急響應(yīng)措施至關(guān)重要，有助于提高應(yīng)對(duì)綠潮災(zāi)害的效率和效果，不僅提高了空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，還優(yōu)化了防控策略的制定與實(shí)施，推動(dòng)了環(huán)?？萍嫉膭?chuàng)新性發(fā)展。