[发明专利]一种大气污染扩散的仿真方法与仿真系统

说明书

本发明涉及一种大气污染扩散的仿真方法与仿真系统，基于Agent的建模仿真，将Agent的建模仿真方法运用到大气污染影响中，通过Agent来描述复杂环境系统中的大气主体，并对各大气Agent间的交互方式进行建模，抽象出大气Agent并对其进行形式化模型设计，从而实现大气污染影响的动态评价。本发明能够有效考虑污染物随大气Agent运动而扩散，仿真区域内的降雨、风向、风速和大气稳定度等气象条件对污染物传播的影响，展现大气污染复杂、非线性的扩散过程。

技术领域

本发明涉及Agent的建模与仿真领域，更具体地说，涉及一种大气污染扩散的仿真方法，以及一种大气污染扩散的仿真系统。

背景技术

Agent是计算机科学和人工智能中发展很快的前沿领域，Agent可译为“主体”或“智能体”。Agent具备以下四个特性：(1)自治性：能在无人或其他程序介入的条件下，自主控制自己的状态和行为；(2)反应性：Agent能够感知周围环境，同时有对其它Agent发来信息的接收和识别能力，并且能对信息做出相应的回应；(3)社会性：Agent具有通信能力，能够与其它Agent建立联系，相互通信，传达信息，共同协作完成一个任务；(4)主动性：Agent可以不通过外界刺激，为达到既定的目标主动行动；(5)适应性：Agent能通过学习，自动改变在旧环境中保留的习惯，形成新的行为规则，动态适应环境。

大气污染物扩散是一个复杂的、动态的、非线性的过程，现有的对大气污染影响的评价方法往往是一些以局部的、静态的、线性的离散指标为标准的定性评价，缺乏系统的动态评价工具。随着计算机能力的提高，人们开始运用计算机模拟来分析科学对象，把复杂系统中各个因素之间的非线性关系转化为可执行的程序，以模型程序自动运行的方式来推演系统规律。

目前国内处理大气污染物扩散较成熟的数学模型是高斯模型，高斯模型作为国家环境评价标准中规定使用的模型，其模拟效果虽然在大多数气象条件下都较合理，但是也有其局限性。高斯模型及以它为基础的改进模型都是稳定态的扩散模式，假定污染源以直线轨迹连续稳定排放；下垫面均匀平坦；且风向、风速和大气稳定度都不随时间和地点变化。

但是这种恒定的扩散传输条件，并不符合大部分现实情况，对地形和气候因素忽略过多，只适合研究中小尺度的污染物扩散问题。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种能够展现大气污染复杂、非线性的扩散过程的大气污染扩散的仿真方法，以及大气污染扩散的仿真系统。

本发明的技术方案如下：

一种大气污染扩散的仿真方法，步骤如下：

1)将大气环境划分成i×j的若干网格，其中，i＝1,2,3,…，j＝1,2,3,…，将每个网格抽象成一个大气Agent，构成大气Agent空间，表示大气的自然环境；

2)获取各个大气Agent的初始污染物浓度；

3)根据元胞自动机的复杂系统建模方法，通过相邻大气Agent间的浓度传递，获取在理想无风无降雨条件下，大气污染物自由扩散的模型；

4)基于步骤3)获取的模型，对大气污染物随时间的自由扩散进行仿真。

作为优选，步骤3)中，在理想无风无降雨条件下，大气污染物自由扩散的模型，具体为：