本發(fā)明涉及空氣質量預測，具體涉及黃海綠潮多發(fā)期的黃海沿岸大氣空氣質量趨勢預測方法。

背景技術：

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，對黃海綠潮的預測和防控顯得尤為重要，黃海綠潮的發(fā)生與大氣空氣質量之間存在一定的關聯(lián)，一方面，綠潮的發(fā)生可能受到大氣環(huán)流、風向、風速等氣象因素的影響，這些因素的變化會影響海水的流動和藻類的分布，另一方面，綠潮期間大量的藻類在海面聚集，可能會通過光合作用等過程影響大氣中的二氧化碳濃度、氧氣含量等，從而對大氣空氣質量產(chǎn)生影響，因此，對黃海綠潮的預測有助于更好地了解大氣空氣質量的變化趨勢。

2、現(xiàn)有技術中，由于綠潮多發(fā)期海洋因素的干擾，只能對黃海沿岸較小范圍內(nèi)的大氣空氣質量進行預測，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)，對黃海綠潮多發(fā)期大氣空氣質量進行準確預測，進而準確反映整個區(qū)域的空氣質量趨勢，是我們要解決的問題，為此，現(xiàn)提出黃海綠潮多發(fā)期的黃海沿岸大氣空氣質量趨勢預測方法。

技術實現(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量趨勢預測方法，以解決上述背景技術中提出的問題。

2、為解決上述技術問題，本發(fā)明所采用的技術方案是：

3、黃海綠潮多發(fā)期的黃海沿岸大氣空氣質量趨勢預測方法，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)期相關的海洋數(shù)據(jù)和大氣空氣質量的歷史數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進行預處理；

5、步驟二、通過對比綠潮發(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)與大氣空氣質量歷史數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)，探究綠潮對大氣空氣質量的具體影響機制；

6、步驟三、根據(jù)預處理后的數(shù)據(jù)和對比分析結果，建立黃海綠潮多發(fā)期大氣空氣質量的空氣質量影響模型，識別并預測綠潮對大氣空氣質量的影響；

7、步驟四、應用調(diào)整后的空氣質量影響模型進行黃海沿岸大氣空氣質量的實際預測，并分析預測結果，識別空氣質量變化的趨勢；

8、步驟五、基于空氣質量影響模型輸出的預測結果，制定針對性的防控措施和應急預案。

9、本發(fā)明技術方案的進一步改進在于：所述步驟一中，海洋數(shù)據(jù)和大氣空氣質量歷史數(shù)據(jù)的收集過程為：

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、風力、海水溫度、鹽度、營養(yǎng)鹽數(shù)據(jù)，以及收集同期的黃海沿岸地區(qū)的大氣空氣質量歷史數(shù)據(jù)，包括空氣質量指數(shù)、pm2.5、pm10、so2、no2、co污染物的濃度數(shù)據(jù)；

11、對收集的海洋數(shù)據(jù)和大氣空氣質量的歷史數(shù)據(jù)進行預處理，其中，預處理操作包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)格式轉換與標準化步驟，通過數(shù)據(jù)清洗檢查并刪除海洋數(shù)據(jù)和空氣質量數(shù)據(jù)中的異常值，對于缺失的數(shù)據(jù)點，使用線性插值、鄰近值填充或時間序列分析等方法進行填補，通過數(shù)據(jù)格式轉換與標準化，將所有收集的數(shù)據(jù)具有統(tǒng)一的格式和單位，以便進行后續(xù)分析，對于不同尺度的數(shù)據(jù)，進行標準化處理，以消除量綱差異對分析結果的影響；

12、將預處理后的海洋數(shù)據(jù)和空氣質量數(shù)據(jù)進行整合，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)趨勢和模式。

13、本發(fā)明技術方案的進一步改進在于：所述步驟二中，海洋數(shù)據(jù)與大氣空氣質量歷史數(shù)據(jù)的關聯(lián)分析過程為：

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)和大氣空氣質量數(shù)據(jù)的變化趨勢，并與大氣污染物濃度變化進行對比；

15、基于對比結果，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聯(lián)性，若回歸結果顯著不為0，則表明相應的海洋參數(shù)對大氣污染物濃度有顯著影響；

16、根據(jù)關聯(lián)性分析的結果，進一步分析綠潮帶來的生物氣溶膠、揮發(fā)性有機化合物（vocs）物質的釋放，對大氣空氣質量的具體影響機制。

17、本發(fā)明技術方案的進一步改進在于：所述回歸分析的表達式為：

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，綠潮生長和代謝活動會引起輕微變化，為營養(yǎng)鹽濃度，隨綠潮生長而降低，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)，通過數(shù)據(jù)擬合得到，為與風力相關的指數(shù)參數(shù)，表征風力對污染物濃度的影響程度，為誤差項，假定為正態(tài)分布，為海水溫度對污染物濃度的對數(shù)影響，為海水鹽度對污染物濃度的線性影響，為營養(yǎng)鹽濃度的平方根對污染物濃度的影響，為海流速度的倒數(shù)對污染物濃度的影響，為風力大小的指數(shù)衰減對污染物濃度的影響。

20、本發(fā)明技術方案的進一步改進在于：所述步驟三中，空氣質量影響模型的建立過程為：

21、將預處理后的海洋數(shù)據(jù)（海流流速、流向、風力大小和方向、海水溫度、鹽度、營養(yǎng)鹽濃度）和大氣空氣質量數(shù)據(jù)（包括常規(guī)污染物濃度及綠潮帶來的生物氣溶膠、揮發(fā)性有機化合物vocs的監(jiān)測數(shù)據(jù)）按照時間順序進行整合，確保數(shù)據(jù)的時間同步性，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的特征變量，其中，特征變量包括海流流速、流向、風力大小和方向、海水溫度、鹽度、營養(yǎng)鹽濃度，以及綠潮帶來的生物氣溶膠、揮發(fā)性有機化合物（vocs）物質的釋放；

22、基于提取的特征變量和歷史數(shù)據(jù)，使用時間序列分析法的arima模型捕捉時間序列數(shù)據(jù)的動態(tài)依存關系，并根據(jù)時間序列分析的結果，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，構建黃海綠潮多發(fā)期大氣空氣質量的空氣質量影響模型；

23、利用訓練好的空氣質量影響模型，結合提取的特征變量，計算空氣質量影響指標，對黃海綠潮多發(fā)期的大氣空氣質量進行趨勢預測；

24、比較綠潮發(fā)生期間與未發(fā)生期間的預測結果，分析預測結果中綠潮對大氣空氣質量的具體影響，進而識別綠潮對空氣質量的影響程度和范圍。

25、本發(fā)明技術方案的進一步改進在于：所述空氣質量影響指標的計算過程為：

26、收集黃海綠潮多發(fā)期的實際污染物濃度數(shù)據(jù)及相應的預測污染物濃度數(shù)據(jù)，并收集每個時間點的揮發(fā)性有機化合物濃度數(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)計算獲取基準值，并從大氣空氣質量歷史數(shù)據(jù)中提取揮發(fā)性有機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、對于每個時間點i，結合實際污染物濃度數(shù)據(jù)、預測污染物濃度數(shù)據(jù)和基準值，計算標準化預測誤差，并在所有時間點中，找到標準化預測誤差的最小值；

29、對于每個時間點i，計算揮發(fā)性有機化合物影響因子和生物氣溶膠影響因子；

30、對于每個時間點i，結合標準化預測誤差、標準化預測誤差最小值、揮發(fā)性有機化合物影響因子和生物氣溶膠影響因子的計算結果，計算空氣質量影響指標的貢獻值，并將所有時間點的空氣質量影響指標貢獻值相加，除以時間點的數(shù)量n，得到最終的空氣質量影響指標tpc。

31、本發(fā)明技術方案的進一步改進在于：所述空氣質量影響指標的表達式為：

32、；

33、；

34、；

35、其中，tpc為空氣質量影響指標，n為數(shù)據(jù)點的數(shù)量，為第i個時間點的預測污染物濃度，為第i個時間點的實際污染物濃度，b為基準值，用于標準化污染物濃度，是污染物濃度的平均值，為所有時間點中標準化后的最小值，和為權重系數(shù)，用于調(diào)整對tpc的影響程度，為揮發(fā)性有機化合物影響因子，為生物氣溶膠影響因子，為第i個時間點的揮發(fā)性有機化合物（vocs）濃度，為監(jiān)測期間揮發(fā)性有機化合物（vocs）的最大濃度，為第i個時間點的生物氣溶膠濃度，為監(jiān)測期間生物氣溶膠的最小濃度，為監(jiān)測期間生物氣溶膠的最大濃度，需要說明的是，tpc趨近于0，則大氣空氣質量越差，綠潮對大氣空氣質量的影響程度越大。

36、本發(fā)明技術方案的進一步改進在于：所述步驟四中，空氣質量變化趨勢的識別過程為：

37、從黃海沿岸的監(jiān)測站點收集最新的空氣質量數(shù)據(jù)，并對收集到的數(shù)據(jù)進行預處理，將預處理后的監(jiān)測數(shù)據(jù)輸入到構建的空氣質量影響模型中，包括當前及近期的空氣質量數(shù)據(jù)、氣象條件、污染源排放情況；

38、運行空氣質量影響模型，輸入最新數(shù)據(jù)，基于輸入數(shù)據(jù)對黃海沿岸的大氣空氣質量進行預測，輸出空氣質量影響指標的結果；

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

40、通過觀察空氣質量影響指標隨時間的變化趨勢，識別空氣質量改善或惡化的具體時間段。

41、本發(fā)明技術方案的進一步改進在于：所述步驟五中，防控措施和應急預案的制定過程為：

42、基于空氣質量影響模型的輸出結果和空氣質量影響指標的趨勢分析結果，結合空氣質量影響指標設定不同的應急預警等級，分別為黃色預警等級、橙色預警等級和紅色預警等級，并為各應急預警等級匹配相應的預警閾值，識別出空氣質量惡化的風險時間段，確定防控措施和應急預案的重點區(qū)域，其中，應急預警等級從黃色至紅色，緊急程度逐級增加；

43、為每個應急預警等級制定對應的防控措施和應急預案，并建立應急聯(lián)動機制，對于黃色預警等級，加強空氣質量監(jiān)測，密切關注空氣質量變化趨勢，對于橙色預警等級，限制高風險區(qū)域的工業(yè)排放，加強環(huán)境監(jiān)管，啟動中度污染應急預案，加強應急響應，確保防控措施得到有效執(zhí)行，對于紅色預警等級，全面限制高風險區(qū)域的工業(yè)排放，必要時采取停產(chǎn)措施，啟動重度污染應急預案，加強應急聯(lián)動，共同應對空氣污染問題；

44、在實施防控措施和應急預案后，持續(xù)監(jiān)測空氣質量變化，收集和分析監(jiān)測數(shù)據(jù)，評估防控措施和應急預案的效果，根據(jù)監(jiān)測結果和評估情況，調(diào)整防控措施和應急預案，不斷優(yōu)化防控策略和應急響應機制，提高應對空氣污染問題的能力。

45、本發(fā)明技術方案的進一步改進在于：多個所述應急預警等級對應多個所述預警閾值，其中，所述預警閾值包括上限閾值和下限閾值；

46、多個所述應急預警等級與多個所述預警閾值滿足如下關系：

47、黃色預警等級；

48、橙色預警等級；

49、紅色預警等級;

50、其中，tpc為空氣質量影響指標，為黃色預警等級對應的下限閾值與橙色預警等級對應的上限閾值，為橙色預警等級對應的下限閾值與紅色預警等級對應的上限閾值。

51、由于采用了上述技術方案，本發(fā)明相對現(xiàn)有技術來說，取得的技術進步是：

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量趨勢預測方法，通過構建并應用空氣質量影響模型，基于歷史數(shù)據(jù)和實時監(jiān)測信息，對黃海沿岸的大氣空氣質量進行精準預測，綜合考慮氣象條件、海洋環(huán)境等多種因素，從而提高預測的準確性和可靠性，不僅有助于我們及時了解空氣質量狀況，還能為制定針對性的防控措施提供科學依據(jù)，有效應對空氣污染問題。

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量趨勢預測方法，通過空氣質量影響模型，可識別空氣質量改善或惡化的具體時間段，對于優(yōu)化環(huán)境資源配置和制定應急響應措施至關重要，有助于提高應對綠潮災害的效率和效果，不僅提高了空氣質量預測的準確性，還優(yōu)化了防控策略的制定與實施，推動了環(huán)?？萍嫉膭?chuàng)新性發(fā)展。