用于确定地理空间中的气体流量的方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种用于通过定位或绘图来确定地理空间中的气体流量的方法。气体 流量为被考虑的气体在这个空间的各个区域中出现或消失的量。
【背景技术】
[0002] 这些方法可用于检测特别是由人类的活动涉及的燃烧所产生的某些气体（例如 甲烷或二氧化碳）的发源地。还存在例如由植物（如果植物吸收了这些气体）造成的对应 于这些气体的消失的负流量。
[0003] 所述确定能够通过使用数值模型来实现，数值模型根据下列各项来表达在地理空 间被离散化的区域中的气体浓度：这些区域中产生的正流量或负流量，特别地由风造成的 气体运输，以及影响气体并等同于仍在原地产生或破坏气体的附加流量的化合或分解的化 学反应。然而，在二氧化碳（高稳定性气体）的情况下，几乎不存在这些化学反应。数值 模型的结果是与观测值相关的，观测值是在地理空间的特定位置处（或甚至在这个空间之 外）以及在特定时间气体浓度的测量值。如果由模型推导出的气体浓度对应于其置信区间 中的观测值并且如果这些流量对应于其置信区间中的先验流量，则在该模型中引入的气体 流量被看作是最佳的。换言之，在给定每条信息的精确性条件下，如果这些流量在与观测浓 度的一致性和与先验流量的一致性之间是最佳折衷的，则这些流量是最佳的。从数学的角 度上讲，最佳流量和其不确定性由贝叶斯定理表达。
[0004] 在实践中，存在二种类型的方法用于确定最佳流量：
[0005] 分析法，其中通过使用代数公式来直接使用模型；
[0006] 通过系综的方法，其依赖于模拟的统计系综；和
[0007] 变分法，其依赖于对所谓的成本函数进行最小化，成本函数表示观测值和浓度估 计值之间的总体差异与被确定的流量和先验流量之间的总体差异的总和。
[0008] W. Peter等人于2009年1月1日在地球物理学研宄杂志（Journal of Geophysical Research) vol. 110, D24304第1-18页中发表的文章《从大气微量气体观测值估计0)2地 表通量的系综数据同化系统》（An ensemble data assimilation system to estimate C02surface fluxes from atmospheric trace gas observations) (XP055079774)中记载 了通过系综的方法，其中在时间片段的系综上执行模型化计算，每个计算在缺少在先系综 的最早时间片段但具有刚刚位于在先系综之后的新的时间片段的系综上执行。因此，计算 是在重叠的系综上执行，这些系综朝着研宄持续时间的结束进行连续地移动。因此，每个时 间片段被进行计算的次数就是这个时间片段所属的系综的个数，这能够使朝着浓度的正确 评估进行收敛。然而，时间片段没有任何重叠的部分。计算必须是在每个时间系综上连续 地执行，并且因此，计算次数或多或少是与时间片段系综的个数成比例，在实践中计算次数 是非常多的。
【发明内容】
[0009] 本发明的方法是第三类方法（变分法）的改进。本发明的方法将是针对单一气体 进行描述，但该方法也可应用于多种气体。
[0010] 变分法是能够最佳地实现高空间和时间分辨率以及根据将要得到的大量数据进 行的流量估计。地理空间能够覆盖整个地球，并且持续时间能够持续数十年，但这这种情况 下计算次数也变得巨大。
[0011] 本发明的主要目的在于通过由在连续的时间片段上独立执行的并行或同时计算 使流量能够被估计，并且通过在最后步骤能够做出综合计算，来减少计算时间并在可接受 的时段内获得估计结果。在变分法中，研宄持续时间的这种分段被认为是不可能的。
[0012] 根据本发明，在通过对持续时间进行分割而形成的具有重叠部的连续片段上单独 地执行气体运输的模型化，并且模型化结果以被考虑气体浓度的变化的增量形式在每个片 段中表示出来。
[0013] 因此，可由独立的处理器执行计算，并同时在各个片段上执行计算。计算时间或多 或少与将要执行的迭代的次数成正比，比要考虑的时间片段的数量更少。汇编片段结果是 容易的。根据已知的技术在浓度观测值与估计值之间执行相关计算并执行迭代。与气体运 输的模型化不同，这些相关计算是在方法的较高水平上执行，如果根据以下解释的形式对 片段进行汇编，则不需要对研宄持续时间进行分段。从用于将片段进行合适的汇编的研宄 持续时间的开始到其结束都完全地遵守模型的物理的和统计的连贯性。
[0014] 根据可选的但通常是有益的某些特征，重叠部都比较长，这是因为地理空间巨大， 并且在这个空间中的气体运输是缓慢的。利用气体运输的模型化结果以便对于除了首个片 段以外的每一个片段通过不计每一个片段的开始处的重叠部来估计气体浓度，其结果是被 完全利用的。方法包括：将空间一致项加到除了首个片段以外的每一个片段的结果上以便 将所述片段的结果与在重叠部（6)同时获得的之前片段的结果吻合。
【附图说明】
[0015] 现在，将通过以下附图对本发明的不同细节和方面的单纯地说明性实施例进行描 述。
[0016] 图1的模型化表达了待解决的问题的因素以及地理空间的模型化；
[0017] 图2解释了本发明的基本方面。
【具体实施方式】
[0018] 参照图1，可以看到一地理空间，其中出现一确定气体的流量，并且该地理空间具 体包括：这些流量优选地出现的位置1，这些流量被吸收的可能的位置2,以及测量气体密 度的观测站3。观测站3可放置在流量出现或被吸收的同一几何空间中，还位于这个空间附 近。网格4覆盖了所有被考虑的地理空间并且将地理空间划分为小块以用于模型化。
[0019] 在继续的描述中，待确定的变量称为X(以矢量表示的气体流量），这些变 量X的最优值称为xa，x的误差矩阵的协方差称为A，变量x以贝叶斯（Bayesian)形 式的概率分布表示，变量的先验估计称为一并且其协方差矩阵称为B;流量演变的 数值模型称为H，其雅克比（Jacobian)矩阵为H(该矩阵的系数对应于模型H的 偏导数的局部值）并且其误差矩阵为R。模型的参数包括气象现象的测量值或其 他估计值，例如风速和方向、温度、压强等，以便评估在地理空间中以及其边界上的 被考虑的气体运输。最优估计理论指出xl#应于成本函数J(X)的最小值，其中
[0020] 寻找这个最小值意味着迭代，其中每一次迭代都会修改未知量X，还意味着要计算 成本函数J的梯度，即
[0021] 最后，矩阵A可根据下式进行计算：
[0022] 发明人已经证明了这些法则的应用（参见F. CHEVALLIER等人2005年12月29日 在地理考虑杂志（Journal of Geographical Research) vol. 110, D 24309 中发表的《根据 卫星观测推断C02源和宿的方法与对T0VS数据的应用》(inferring C02sources and sinks from satellite observations:Method and application to TOVS data))。
[0023] 本方法采用线性化数值算子H。确实能够证明下式
[0025] 其中S c(t)是包括在时间t处的浓度增量的矢量，~(t')是包括流量增量和侧边 界条件（地理空间中气体的出现和消失，以及在执行计算的地理空间的边界处气体的入口 和出口）的增量的矢量。H〗.是线性算子，其将在所考虑的时间处的浓度增量连接到流量增 量并连接到侧边界条件的增量。是线性算子，其将在所考虑的时间处的浓度增量连接到 起点处的浓度增量。和H〗是通用矩阵H的块。
[0026] 本发明包括将计算划分到连续的片段5中（如图2所示，图2是时间轴图表）。每 一个片段5具有起点t使得在每一个片段内先前的表达式变为：
[0028] 其中5 b(t，t)是表示在时间t处存在的浓度增量在时间t处