CO与CO2排放比例系数估算方法及装置、存储介质和终端

co与co2排放比例系数估算方法及装置、存储介质和终端
技术领域
1.本发明涉及大气化学技术领域，尤其涉及一种co与co2排放比例系数估算方法及装置、存储介质和终端。


背景技术：

2.在能源在燃烧和转换的过程中，燃烧充分会产生co2排放，而在燃烧不充分时会产生co排放，因此co2和co是同源排放气体。通过研究co2排放和co排放的比例关系，有助于研究区域能源技术发展水平和揭示人为碳排放规律，为“双碳”目标提供数据支持。此前的研究主要是利用地面监测的数据对co2和co比例关系进行研究，随着遥感技术的发展，为利用卫星观测数据获取区域co2和co比例系数提供了条件。
3.现有利用地面站的观测数据进行co2与co比例系数的估算方式，主要数据源为地面站，且未使用卫星数据，其co2和co比例系数采用的是浓度数据，同时其人为co2和co比例系数直接来源于清单数据，并未进行模型计算优化，上述因素使得现有co2与co比例系数估算时空不能连续，且准确度不高。


技术实现要素：

4.本发明所要解决的技术问题是现有利用地面站的观测数据进行的co2与co比例系数估算方式估算时空不能连续，且估算准确度不高。
5.为了解决上述技术问题，本发明提供了一种co与co2排放比例系数估算方法，包括：
6.确定待分析区域和待分析时刻；
7.获取待分析区域待分析时刻的气象再分析数据和气体数据；
8.基于所述待分析区域待分析时刻的气象再分析数据和气体数据，通过预设获取方式获取待分析时刻的co同化网格通量数据集合、co2同化网格通量数据集合、co预测区域通量和co2预测区域通量；
9.基于所述co预测区域通量和所述co2预测区域通量获取co与co2区域排放比例系数，并基于所述co同化网格通量数据集合和所述co2同化网格通量数据集合获取每个空间网格的co与co2网格排放比例系数；
10.其中，所述气体数据包括co类气体数据和co2类气体数据，所述co类气体数据包括co初始边界场数据、预设混合气体初始边界场数据、co生态通量数据、co野火通量数据、co人为通量数据和co卫星观测数据，所述co2类气体数据包括co2初始边界场数据、co2通量数据和co2卫星观测数据。
11.优选地，所述预设获取方式为：
12.将待分析时刻的气象再分析数据输入预设大气化学模式模型中，以获取气象初始边界场数据，并对所述气象初始边界场数据进行高斯扰动，以获取预设个数的扰动气象初始边界场数据集合；
13.将预设气体数据分别添加到所有所述扰动气象初始边界场数据集合中以形成预设个数的扰动初始边界场数据集合；
14.将待分析区域待分析时刻气体数据中a类气体数据中的通量数据均插值到所述预设大气化学模式模型的空间网格中以生成网格通量数据集合，并对所述网格通量数据进行高斯扰动以获取扰动网格通量数据集合；
15.将待分析区域待分析时刻气体数据中a类气体数据中的卫星观测数据采用局地化方式进行处理以获取目标观测数据；
16.以所述目标观测数据为基础，采用集合自适应卡尔曼滤波法对所有所述扰动初始边界场数据集合中的初始场数据和所述扰动网格通量数据集合进行同化，以获取预设个数的同化初始场数据集合和a气体的同化网格通量数据集合；
17.基于所有所述同化初始场数据集合分别对对应所述扰动初始边界场数据集合中的边界场数据进行更新，以获取预设个数的更新边界场数据集合，所有所述同化初始场数据集合和所有所述更新边界场数据集合对应形成预设个数的同化初始边界场数据集合；
18.将所有所述同化初始边界场数据集合依次输入所述预设大气化学模式模型中，以获取待分析区域待分析时刻下一时刻的预设个数预测气体初始边界场数据集合；
19.基于所述待分析区域面积和a气体的同化网格通量数据集合获取所述待分析区域待分析时刻a气体的预测区域通量；
20.其中，所述预设气体数据为：
21.若当前具有所述待分析区域待分析时刻a气体预设个数的预测气体初始边界场数据集合，则对所述待分析区域待分析时刻a类气体数据中的预设混合气体初始边界场数据进行高斯扰动以获取预设个数的扰动预设混合气体初始边界场数据集合，并将所述待分析区域待分析时刻a气体预设个数的预测气体初始边界场数据集合和预设个数的扰动预设混合气体初始边界场数据集合作为预设气体数据；否则分别对所述待分析区域待分析时刻a类气体数据中a气体的初始边界场数据和预设混合气体初始边界场数据进行高斯扰动以获取预设个数的扰动气体初始边界场数据集合和预设个数的扰动预设混合气体初始边界场数据集合，并将所述扰动气体初始边界场数据集合和扰动预设混合气体初始边界场数据集合作为预设气体数据；a为co或co2。
22.优选地，确定待分析区域和待分析时刻步骤之前还包括：
23.确定时间分辨率和空间分辨率，所述待分析时刻分别与所述待分析时刻前一时刻和所述待分析时候下一时刻相差一个时间分辨率；将所述预设混合气体初始边界场数据、气象再分析数据、co生态通量数据、co野火通量数据、co人为通量数据作为co同化过程中的状态量，将所述co2初始边界场数据、co2通量数据和气象再分析数据作为co2同化过程中的状态量；
24.确定所述预设大气化学模式模型的大气物理参数和化学参数。
25.优选地，所述预设混合气体初始边界场数据包括所述预设大气化学模式模型可处理且当前可获取的影响co浓度的所有气体的气体初始边界场数据。
26.优选地，所述co2通量数据为co2人为通量数据、co2生态通量数据、co2海洋通量数据和co2野火通量数据的总和。
27.优选地，所述预设个数大于20。
28.优选地，基于所述同化初始场数据集合对对应所述扰动初始边界场数据集合中的边界场数据进行更新的更新公式为：
29.tend
new
＝bdy
old
+f(bdy
old-inp
mean
)
30.其中，tend
new
表示新的边界条件值，bdy
old
表示旧的边界条件值，inp
mean
表示初始场数据，f表示距离权重函数。
31.为了解决上述技术问题，本发明还提供了一种co与co2排放比例系数估算装置，包括待分析数据确定单元、数据获取单元、预测区域通量获取单元和比例系数获取单元；
32.所述待分析数据确定单元，用于确定待分析区域和待分析时刻；
33.所述数据获取单元，用于获取待分析区域待分析时刻的气象再分析数据和气体数据；
34.所述预测区域通量获取单元，用于基于所述待分析区域待分析时刻的气象再分析数据和气体数据，通过预设获取方式获取待分析时刻的co同化网格通量数据集合、co2同化网格通量数据集合、co预测区域通量和co2预测区域通量；
35.所述比例系数获取单元，用于基于所述co预测区域通量和所述co2预测区域通量获取co与co2区域排放比例系数，并基于所述co同化网格通量数据集合和所述co2同化网格通量数据集合获取每个空间网格的co与co2网格排放比例系数；
36.其中，所述气体数据包括co类气体数据和co2类气体数据，所述co类气体数据包括co初始边界场数据、预设混合气体初始边界场数据、co生态通量数据、co野火通量数据、co人为通量数据和co卫星观测数据，所述co2类气体数据包括co2初始边界场数据、co2通量数据和co2卫星观测数据。
37.为了解决上述技术问题，本发明还提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现co与co2排放比例系数估算方法。
38.为了解决上述技术问题，本发明还提供了一种终端，包括：处理器以及存储器，所述存储器与所述处理器之间通信连接；
39.所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述终端执行co与co2排放比例系数估算方法。
40.与现有技术相比，上述方案中的一个或多个实施例可以具有如下优点或有益效果：
41.应用本发明实施例提供的co与co2排放比例系数估算方法，将co和co2初始边界场数据与相对时刻的气象再分析数据结合，并引入卫星观测数据实现数据同化以得到相对时刻的co和co2的同化通量数据，而后再将同一网格的同化后co通量数据和同化后co2通量数据做比即得到co与co2排放比例系数；其中为了提升准确度在获取通量数据的同时，还通过大气化学模型获取了下一时刻的co预测气体初始边界场数据和co2预测气体初始边界场数据，以作为获取下一时刻通量数据基础。通过设置待分析区域以及待分析时刻，采用本发明方法可获得全球范围不同国家、省市和区域的co2与co的具备时空特征的比例系数；且获取的不同区域的比例系数具备可比性。
42.本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
43.附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例共同用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
44.图1示出了本发明实施例一co与co2排放比例系数估算方法流程示意图；
45.图2示出了本发明实施例二co与co2排放比例系数估算装置结构示意图；
46.图3示出了本发明实施例四终端的结构示意图。
具体实施方式
47.以下将结合附图及实施例来详细说明本发明的实施方式，借此对本发明如何应用技术手段来解决技术问题，并达成技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。需要说明的是，只要不构成冲突，本发明中的各个实施例以及各实施例中的各个特征可以相互结合，所形成的技术方案均在本发明的保护范围之内。
48.现有利用地面站的观测数据进行co2与co比例系数的估算方式，主要数据源为地面站，且未使用卫星数据，其co2和co比例系数采用的是浓度数据，同时其人为co2和co比例系数直接来源于清单数据，并未进行模型计算优化，上述因素使得现有co2与co比例系数估算时空不能连续，且准确度不高。
49.实施例一
50.为解决现有技术中存在的技术问题，本发明实施例提供了一种co与co2排放比例系数估算方法。
51.图1示出了本发明实施例一co与co2排放比例系数估算方法流程示意图；参考图1所示，本发明实施例co与co2排放比例系数估算方法包括如下步骤。
52.步骤s101，确定待分析区域、待分析时刻、空间分辨率及时间分辨率。
53.为了便利设计，我们将待分析区域和待分析时刻与空间分辨率和时间分辨率同步设置。具体地，将待研究区域设置为待分析区域，并确定待分析区域的最大经纬度和最小经纬度，以作为气象再分析数据和气象数据的获取位置依据。将待研究时间作为待分析时间，待分析时间可包括多个目标时刻，每个目标时刻均为需获取co与co2排放比例系数的时刻，使用本发明实施例方法可将多个目标时刻依次作为待分析时刻进行分析。选取与卫星空间分辨率相近的空间分辨率作为空间分辨率；优选地，空间分辨率可选取卫星空间分辨率相近。同时根据需求选取时间分辨率，例如若研究日变化的可选取1小时作为时间分辨率，研究季节变化的可以选取6小时或者天为时间分辨率等。在设置目标时刻时，多个目标时刻之间依次相差一个时间分辨率。
54.步骤s102，确定co同化状态量构成和co2同化状态量构成。
55.具体地，将预设混合气体初始边界场数据、气象再分析数据、co生态通量数据、co野火通量数据、co人为通量数据作为co同化过程中的状态量。同时将co2初始边界场数据、co2通量数据和气象再分析数据作为co2同化系统状态量作为co2同化过程中的状态量。需要说明的是，co同化状态量构成和co2同化状态量可根据实际情况进行修改，在此不对其做固定限制。
56.步骤s103，确定预设大气化学模式模型的大气物理参数和化学参数。
57.优选地，预设大气化学模式模型的大气物理参数可设置为：选取mp_physis＝17；
同时化学模式参数可选取为：co同化选取chem_opt＝112或14，co2同化选取chem_opt＝16。同样需要说明的是，大气物理参数和化学参数可根据实际情况进行修改，在此不对其做固定限制。
58.步骤s104，获取待分析区域待分析时刻的气象再分析数据和气体数据。
59.具体地，需分别获取待分析区域待分析时刻的气象数据和气体数据。其中气象数据包括：可在ncar网站或其他wmo grib2格式的气象数据提供网站下载待分析区域待分析时刻的气象再分析数据，例如ds083.2等。气体数据包括：在ncar网站下载co初始边界场数据(例如ds313.7)和预设混合气体初始边界场数据；从carbontracker网站下载co2初始边界场数据(例如ct2019b_co2_glb)；从ucar网站下载co生态通量数据(例如maganv2.1)、co野火通量数据(如finnv1.5)和co人为通量数据(例如edgarv4.3.2)；从carbontracker网站下载co2通量数据(例如ct2019_flux)；从ncar网站下载co卫星观测数据(例如mopitt v8)和co2卫星观测数据(例如oco-2v10)。需要说明的是，上述数据也可从其他合适的网站进行下载，在此不对其进行固定设置。
60.上述气体数据可分为co类气体数据和co2类气体数据，其中co类气体数据包括co初始边界场数据、预设混合气体初始边界场数据、co生态通量数据、co野火通量数据、co人为通量数据和co卫星观测数据，co2类气体数据包括co2初始边界场数据、co2通量数据和co2卫星观测数据。其中预设混合气体初始边界场数据包括预设大气化学模式模型可处理且在当下能获取到的影响co浓度的所有气体的气体初始边界场数据。由于预设大气化学模式模型可处理的影响co浓度的气体初始边界场数据有限，同时也不是所有影响co浓度的气体初始边界场数据均可下载到，因此我们选取预设大气化学模式模型可处理的影响co浓度的气体初始边界场数据与当前能获取到的影响co浓度的气体初始边界场数据的交集作为预设混合气体初始边界场数据。表1示出了部分影响co浓度气体列表示例。
61.表1影响co浓度气体列表示例
[0062][0063]
步骤s105，基于待分析区域待分析时刻的气象再分析数据和气体数据，通过预设
获取方式获取待分析时刻的co同化网格通量数据集合、co2同化网格通量数据集合、co预测区域通量和co2预测区域通量。
[0064]
具体地，需基于待分析区域待分析时刻的气象再分析数据和气体数据，通过预设获取方式获取待分析时刻的co同化网格通量数据集合、co2同化网格通量数据集合、co预测区域通量和co2预测区域通量。其中通过预设获取方式获取co2同化网格通量数据集合和co预测区域通量与获取co预测区域通量和co2预测区域通量的过程相同，因此为了简便说明，我们用a来表示预设获取方式中的co或co2。具体预设获取方式具体包括如下步骤。
[0065]
步骤s501，将待分析时刻的气象再分析数据输入预设大气化学模式模型中以获取气象初始边界场数据，并对气象初始边界场数据进行高斯扰动，以获取预设个数的扰动气象初始边界场数据集合。
[0066]
具体地，由于本实施例需应用到大气化学模式模型，因此需基于步骤s101和步骤s103中设置的参数对大气化学模式模型进行设置，并将设置后的大气化学模式模型作为预设大气化学模式模型。而后将获取的待分析区域待分析时刻的气象再分析数据输入到预设大气化学模式模型中，以获取气象初始边界场数据，气象初始边界场数据包括气象初始场数据和气象边界场数据。
[0067]
基于预设大气化学模式模型获取气象初始边界场数据过程实质为：通过预设大气化学模式模型中的geogrid程序生成空间网格信息，需要说明的是，空间网格信息基于预设区域的静态地理数据生成，静态地理数据是从wps_geog网站下载的；而后预设大气化学模式模型中的ungrib程序从气象再分析数据中提取与空间网格信息匹配的气象数据，再通过预设大气化学模式模型中的metgrid程序将气象数据插值到网格中，最后通过预设大气化学模式模型中的real程序生成气象初始边界场数据。
[0068]
获取气象初始边界场数据后，再通过3dvar(三维变分)为气象初始边界场数据添加均值为0的高斯扰动，且为了提高数据精度，我们设定通过高斯扰动生成预设个数的扰动气象初始边界场数据集合，且优选地，预设个数为20。步骤s502，将预设气体数据分别添加到所有扰动气象初始边界场数据集合中以形成预设个数的扰动初始边界场数据集合。
[0069]
具体地，根据情况不同，所选取的预设气体数据也不相同。进一步地，若当前具有待分析区域待分析时刻a气体预设个数的预测气体初始边界场数据集合，即待分析区域待分析时刻的前一时刻作为待分析时刻时所获取的待分析时刻a气体预设个数的预测气体初始边界场数据集合，则对待分析区域待分析时刻a类气体数据中的预设混合气体初始边界场数据进行高斯扰动以获取预设个数的扰动预设混合气体初始边界场数据集合，并将待分析区域待分析时刻a气体预设个数的预测气体初始边界场数据集合和预设个数的扰动预设混合气体初始边界场数据集合作为预设气体数据。
[0070]
若当前不具有待分析时刻a气体预设个数的预测气体初始边界场数据集合，即并未将待分析时刻的前一目标时刻作为待分析时刻获取比例系数，此时则需分别对待分析时刻a类气体数据中的a气体的初始边界场数据和预设混合气体初始边界场数据进行高斯扰动以获取预设个数的扰动气体初始边界场数据集合和预设个数的扰动预设混合气体初始边界场数据集合，并将预设个数的扰动气体初始边界场数据和预设个数的扰动预设混合气体初始边界场数据集合作为预设气体数据。其中该步骤中的高斯扰动均为均值为0的扰动。
[0071]
且需要说明的是，当a为co2时，co2类气体数据中并不具有预设混合气体初始边界
场数据，此时可将预设混合气体初始边界场数据看作无数据处理。
[0072]
选取预设气体数据后，将其添加到扰动气象初始边界场数据集合中以形成预设个数的扰动初始边界场数据集合。
[0073]
步骤s503，将待分析区域待分析时刻气体数据中a类气体数据中的通量数据均插值到预设大气化学模式模型的空间网格中以生成网格通量数据，并对网格通量数据进行高斯扰动以获取扰动网格通量数据集合。
[0074]
具体地，该步需将待分析区域待分析时刻气体数据中a类气体数据中的通量数据均插值到预设大气化学模式模型的空间网格中以生成网格通量数据，而后对网格通量数据进行高斯扰动获取扰动网格通量数据集合。
[0075]
进一步地，在从ucar网站下载通量数据时，还下载bio_emis工具，fire_emis工具和anthro_emis工具。此时当a为co时，需利用anthro_emis工具，以co人为通量数据为输入将其插值到预设大气化学模式模型的空间网格中以生成co人为网格通量数据；并利用bio_emis工具，以co生态通量数据为输入将其插值到预设大气化学模式模型的空间网格中以生成co生态网格通量数据；最后利用fire_emis工具，以co燃烧通量数据为输入将其插值到预设大气化学模式模型的空间网格中以生成co燃烧网格通量数据。而后再分别对co人为网格通量数据、co生态网格通量数据和co燃烧网格通量数据做均值为0的高斯扰动，分别生成co扰动人为网格通量数据集合、co扰动生态网格通量数据集合和co扰动燃烧网格通量数据集合，co扰动人为网格通量数据集合、co扰动生态网格通量数据集合和co扰动燃烧网格通量数据集合共同构成co扰动网格通量数据集合。
[0076]
当a为co2时，需将co2通量数据插值到预设大气化学模式模型的空间网格中以生成co2网格通量数据，并对co2网格通量数据做均值为0的高斯扰动，生成co2扰动网格通量数据集合。且需要说明的是，co2通量数据为co2人为通量数据、co2生态通量数据、co2海洋通量数据和co2野火通量数据的总和。
[0077]
步骤s504，将待分析区域待分析时刻气体数据中a类气体数据中的卫星观测数据采用局地化方式进行处理以获取目标观测数据。
[0078]
具体地，该步需基于待分析时刻气体数据中a类气体数据中的卫星观测数据获取目标观测数据。进一步地，当a为co时，将co卫星观测数据采用局地化的方法进行处理以获取co目标观测数据，其中观测之间的直线距离要求小于0.1弧度。需要说明的是，观测之间的直线距离要求还可设置为其他数值，在此不对其做固定限制。当a为co2时，将co2卫星观测数据采用局地化的方法进行处理以获取co2目标观测数据，其中观测均值为10s，求均值的方法使用了概率期望的方法。需要说明的是，观测均值还可设置为其他数值，在此不对其做固定限制。
[0079]
步骤s505，以目标观测数据为基础，采用集合自适应卡尔曼滤波法对所有扰动初始边界场数据集合中的初始场数据和扰动网格通量数据集合进行同化，以获取预设个数的同化初始场数据集合和a气体的同化网格通量数据集合。
[0080]
具体地，以步骤s504中获取的目标观测数据为基础，采用集合自适应卡尔曼滤波法对所有扰动初始边界场数据集合中的初始场数据以及扰动网格通量数据集合分别进行同化，以获取预设个数的同化初始场数据集合和a气体的同化网格通量数据集合。例如基于co目标观测数据为基础，采用集合自适应卡尔曼滤波法对所有co扰动初始边界场数据集合
中的初始场数据以及co扰动网格通量数据集合分别进行同化，以获取预设个数的co同化初始场数据集合和co同化网格通量数据集合；同理获取预设个数的co2同化初始场数据集合和co2同化网格通量数据集合。
[0081]
步骤s506，基于所有同化初始场数据集合分别对对应扰动初始边界场数据集合中的边界场数据进行更新，以获取预设个数的更新边界场数据集合，且将所有同化初始场数据集合和所有更新边界场数据集合对应形成预设个数的同化初始边界场数据集合。
[0082]
具体地，基于同化初始场数据集合对对应扰动初始边界场数据集合中的边界场数据进行同化的同化公式为：
[0083]
tend
new
＝bdy
old
+f(bdy
old-inp
mean
)
[0084]
其中，tend
new
表示新的边界条件值，bdy
old
表示旧的边界条件值，inp
mean
表示初始场数据，f表示距离权重函数。
[0085]
步骤s507，将所有同化初始边界场数据集合依次输入预设大气化学模式模型中，以获取待分析区域待分析时刻下一时刻预设个数的预测气体初始边界场数据集合。
[0086]
具体地，将所有同化初始边界场数据集合依次输入预设大气化学模式模型中，即可获取待分析区域待分析时刻下一时刻预设个数的预测气体初始边界场数据集合。同理在步骤s502中待分析时刻a气体预设个数的预测气体初始边界场数据集合，即为在获取待分析时刻前一时刻的co与co2排放比例系数时的该步骤获取的。同理本步骤获取的待分析时刻下一时刻a气体预设个数的预测气体初始边界场数据集合也可应用于待分析时刻下一时刻的co与co2排放比例系数获取步骤中。
[0087]
步骤s508，基于待分析区域面积和a气体的同化网格通量数据集合获取待分析区域待分析时刻a气体的预测区域通量。
[0088]
具体地，引入待分析区域的面积，基于a气体的同化网格通量数据集合，采用先求单位面积平均通量再通过区域面积求总通量的方法，获取待分析区域待分析时刻a气体的预测区域通量。
[0089]
将a分别作为co和co2，重复上述步骤s501-s508即可获取co预测区域通量和co2预测区域通量。
[0090]
步骤s106，基于co预测区域通量和co2预测区域通量获取co与co2区域排放比例系数，并基于co同化网格通量数据集合和co2同化网格通量数据集合获取每个空间网格的co与co2网格排放比例系数。
[0091]
具体地，由于在获取co同化网格通量数据集合和co2同化网格通量数据集合时均采用是同一静态地理数据，因此co同化网格通量数据集合和co2同化网格通量数据集合具有相同的空间网格信息，因此无需对其进行配准。此时可基于co同化网格通量数据集合和co2同化网格通量数据集合分别获取每个空间网格的co与co2网格排放比例系数。再基于co预测区域通量和co2预测区域通量获取co与co2区域排放比例系数。
[0092]
需要说明的是，当待分析时间包括多个目标时刻时，可依据时间顺序将每个目标顺序分别作为待分析时刻，重复上述步骤s101-s106即可获取待分析区域待分析时间中所有目标时刻的co与co2排放比例系数。
[0093]
本发明实施例提供的co与co2排放比例系数估算方法，将co和co2初始边界场数据与相对时刻的气象再分析数据结合，并引入卫星观测数据实现数据同化以得到相对时刻的
co和co2的同化通量数据，而后再将同一网格的同化后co通量数据和同化后co2通量数据做比即得到co与co2排放比例系数；其中为了提升准确度在获取通量数据的同时，还通过大气化学模型获取了下一时刻的co预测气体初始边界场数据和co2预测气体初始边界场数据，以作为获取下一时刻通量数据基础。通过设置待分析区域以及待分析时刻，采用本发明方法可获得全球范围不同国家、省市和区域的co2与co的具备时空特征的比例系数；且获取的不同区域的比例系数具备可比性。
[0094]
实施例二
[0095]
为解决现有技术中存在的上述技术问题，本发明实施例还提供了一种co与co2排放比例系数估算装置。
[0096]
图2示出了本发明实施例二co与co2排放比例系数估算装置结构示意图；参考图2所示，本发明实施例co与co2排放比例系数估算装置包括待分析数据确定单元、数据获取单元、预测区域通量获取单元和比例系数获取单元。
[0097]
待分析数据确定单元用于确定待分析区域和待分析时刻。
[0098]
数据获取单元用于获取待分析区域待分析时刻的气象再分析数据和气体数据。
[0099]
预测区域通量获取单元用于基于待分析区域待分析时刻的气象再分析数据和气体数据，通过预设获取方式获取待分析时刻的co同化网格通量数据集合、co2同化网格通量数据集合、co预测区域通量和co2预测区域通量。
[0100]
比例系数获取单元用于基于所述co预测区域通量和所述co2预测区域通量获取co与co2区域排放比例系数，并基于所述co同化网格通量数据集合和所述co2同化网格通量数据集合获取每个空间网格的co与co2网格排放比例系数。
[0101]
其中，气体数据包括co类气体数据和co2类气体数据，co类气体数据包括co初始边界场数据、预设混合气体初始边界场数据、co生态通量数据、co野火通量数据、co人为通量数据和co卫星观测数据，所述co2类气体数据包括co2初始边界场数据、co2通量数据和co2卫星观测数据。
[0102]
本发明实施例提供的co与co2排放比例系数估算装置，将co和co2初始边界场数据与相对时刻的气象再分析数据结合，并引入卫星观测数据实现数据同化以得到相对时刻的co和co2的同化通量数据，而后再将同一网格的同化后co通量数据和同化后co2通量数据做比即得到co与co2排放比例系数；其中为了提升准确度在获取通量数据的同时，还通过大气化学模型获取了下一时刻的co预测气体初始边界场数据和co2预测气体初始边界场数据，以作为获取下一时刻通量数据基础。通过设置待分析区域以及待分析时刻，采用本发明装置可获得全球范围不同国家、省市和区域的co2与co的具备时空特征的比例系数；且获取的不同区域的比例系数具备可比性。
[0103]
实施例三
[0104]
为解决现有技术中存在的上述技术问题，本发明实施例还提供了一种存储介质，其存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时可实现实施例一中co与co2排放比例系数估算方法中的所有步骤。
[0105]
co与co2排放比例系数估算方法的具体步骤以及应用本发明实施例提供的可读存储介质获取的有益效果均与实施例一相同，在此不在对其进行赘述。
[0106]
需要说明的是：存储介质包括：rom、ram、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码
的介质。
[0107]
实施例四
[0108]
为解决现有技术中存在的上述技术问题，本发明实施例还提供了一种终端。
[0109]
图3示出了本发明实施例四终端的结构示意图，参照图3，本实施例终端包括相互连接的处理器及存储器；存储器用于存储计算机程序，处理器用于执行存储器存储的计算机程序，以使终端执行时可实现实施例一co与co2排放比例系数估算方法中的所有步骤。
[0110]
co与co2排放比例系数估算方法的具体步骤以及应用本发明实施例提供的终端获取的有益效果均与实施例一相同，在此不在对其进行赘述。
[0111]
需要说明的是，存储器可能包含随机存取存储器(random access memory，简称ram)，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。同理处理器也可以是通用处理器，包括中央处理器(central processing unit，简称cpu)、网络处理器(network processor，简称np)等；还可以是数字信号处理器(digital signal processing，简称dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，简称asic)、现场可编程门阵列(field programmable gate array，简称fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
[0112]
虽然本发明所公开的实施方式如上，但所述的内容只是为了便于理解本发明而采用的实施方式，并非用以限定本发明。任何本发明所属技术领域内的技术人员，在不脱离本发明所公开的精神和范围的前提下，可以在实施的形式上及细节上作任何的修改与变化，但本发明的保护范围，仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。