[发明专利]基于地表高密度气象资料反演PM2.5全天候细网格数据的方法

说明书

本发明公开了基于地表高密度气象资料反演PM2.5全天候细网格数据的方法，本发明利用高密度地表能见度、相对湿度气象观测数据，构建地面PM2.5全天候逐时高分辨率网格数据，本发明方法克服常规插值方法在站点稀少区域误差较大问题，也克服基于遥感方法由于云干扰导致的资料缺失问题。

技术领域

本发明涉及基于地表高密度气象资料反演PM2.5全天候细网格数据的方法。

背景技术

地面PM2.5监测限于设备及运维成本，站点数量有限且空间分布不均(市区多郊区少)，如何获取全天候逐时细网格PM2.5数据，弥补偏远郊区站点稀少甚至空白问题，一直是学界关心的热点科学问题，也是空气质量评估、PM2.5人体健康影响研究、大气污染治理决策等的迫切需求；一般空间插值算法的局限在于在站点稀少地区误差较大。学术界提出很多融合地表数据、卫星遥感(AOD)反演得到地表精细化PM2.5的算法，效果不错。这类算法的局限在于卫星遥感AOD数据每天只有1～2次，即使已有高分辨率静止卫星逐时监测，但在有云时仍然无法对地表PM2.5进行监测，云干扰问题在南方地区尤其严重。寻找一种不依赖遥感数据又具有可用精度质量的反演地面PM2.5逐时细网格数据的方法，十分必要。

当前自动气象站建设发展很快，与PM2.5密切相关的地面能见度、相对湿度观测站点密度比PM2.5站点高10倍以上，这为建立只依赖高密度地面观测资料的方法提供了可行基础。

发明内容

本发明利用高密度地表能见度、相对湿度气象观测数据，构建地面PM2.5全天候逐时高分辨率网格数据，该方法克服常规插值方法在站点稀少区域误差较大问题，也克服基于遥感方法由于云干扰导致的资料缺失问题。

本发明提供的技术方案具体为：

基于地表高密度气象资料反演PM2.5全天候细网格数据的方法，包括以下步骤：

(1)对目标区域内地面气象站逐时或逐日的能见度(V/km)数据计算地表消光δ，并采用反距离法进行空间插值得到目标分辨率的δ格点数据；

(2)对地表地面气象站逐时或逐日的相对湿度(RH/％)数据，采用反距离法空间插值得到目标分辨率的RH格点数据；

(3)根据目标区域内PM2.5观测站点，匹配相应位置的δ、RH数据，逐个站点拟合方程(1)，得到各站点的K、γ参数；

式(1)中RH₀取40％，δ＝3.912/V；

(4)对区域内PM2.5观测站点的K、γ参数，采用反距离法空间插值得到目标分辨率的K、γ格点数据；

(5)用前述得到K、γ、δ、RH格点数据代入式(1)，得到目标分辨率的PM2.5格点数据。

作为改进，步骤(1)中的能见度数据采集自国家站、区域站。

本发明具有如下优点：本发明利用高密度地表能见度、相对湿度气象观测数据，克服基于遥感AOD方法由于云干扰导致资料缺失问题，构建地面PM2.5全天候逐时细网格数据。

有益效果包括：(1)有助于提高空气质量数值预报模式能力；(2)提高环境空气质量PM2.5评估精度水平，为政府部门制定大气污染精准管控策略提供更精准的决策参考，具有显著的社会、生态效益。(3)为开展PM2.5人体健康影响研究提供关键数据支撑。

附图说明

图1是本发明的结构示意图。

具体实施方式

结合附图，基于地表高密度气象资料反演PM2.5全天候细网格数据的方法，其特征在于，包括以下步骤：