五基协同天空地一体化大气环境立体遥感监测系统及方法与流程

1.本发明涉天空地一体化大气环境立体遥感监测技术领域，尤其涉及一种“五基”协同的天空地一体化大气环境立体遥感监测体系。


背景技术：

2.随着大气污染治理的不断深入推进，对精准治污的要求越来越高，如何利用科技手段精准发现污染问题，找到主要污染要害问题，实现靶向治理，进而利用最小的代价实现最大的治污成效，是目前需要解决的主要问题。
3.在大气环境监测方面，单独利用任意一种传统的观测方式都存在一些至关重要的缺陷：天基卫星具有空间连续、覆盖范围广、一致性好、可回溯历史数据等不可替代的优势，但由于目前存在诸多不足，如时间分辨率低:不能及时发现问题；无法监测夜间偷排、漏排；容易受到云层影响；有效观测数据少；空间分辨率低，只能定位高值区，无法溯源到企业、点源；监测要素少，缺乏vocs等关键要素；监测到的是整层柱浓度，无法反应地面真实污染状况；受气象传输影响等无法精准溯源等问题，距“高精度、全方位、短周期”要求有很大差距；航空无人机具有机动灵活的优势，可以到达人车无法到达的地方，但是无法长时间连续监测，单次监测目标较少，同时需要申请空域；移动巡护监测车监测方式灵活，监测精度高、种类多，但是监测区域有限，只能沿着道路监测，观测视场容易受到地形影响；地面观测具有高精度、全天候、自动化、持续监测等优势，但是覆盖范围小、监测距离短、采集信息有限。单独利用“五基”中的任何一种，都无法实现对整个城市区域内污染冒泡点的及时捕获和处置，支撑精准治污不够。
4.由于上述原因，本发明人对大气环境监测做了深入研究,以期待设计出一种能够解决上述问题的“五基”协同的天空地一体化大气环境立体遥感监测体系。


技术实现要素：

5.为了克服上述问题，本发明人进行了锐意研究，设计出一种“五基”协同大气环境监测系统及方法，该系统及方法通过整合五种监测手段优势，将固定周期监测拓展为全天候实时监测、将公里级成像分辨率提升到米级、将监测污染物种类拓展到几十上百种、将监测精度和响应速度大幅提升，实现从平面到立体，从“高值区”到“高值点”的大气污染精准溯源，以监测来强化监管。
6.其中，利用天基卫星遥感通过大区域尺度的空间连续观测，发现城市园区内颗粒物和臭氧及其前体物污染的重点区域，在重点区域内，按照不同时段对污染物的监测需求，春夏季以臭氧治理为主，秋冬季以颗粒物治理为主，通过空基遥感，实现半径6-10km范围内的颗粒物时空演变特征，发现颗粒物排放异常；还实现半径5km范围内的多种气态污染物和vocs浓度监测，帮助定位气态污染物的异常排放；开展颗粒物高空垂直传输监测，为污染成因提供数据支撑；利用地面观测设备开展常规参数和tvoc等污染物浓度的实时监测，及时发现数据异常；通过天基卫星、空基遥感和地面观测为航空无人机和移动巡护监测车提供
问题线索，开展精准溯源，辅助地面执法人员提高执法效能，有力支撑科学治污、精准治污；从而完成本发明。
7.具体来说，本发明的目的在于提供一种“五基”协同天空地一体化大气环境立体遥感监测系统，该系统包括协同工作的天基卫星、空基遥感、航空无人机、移动巡护监测车设备和地面观测设备。
8.本发明还提供一种“五基”协同天空地一体化大气环境立体遥感监测方法，该方法包括如下步骤：步骤1，通过天基卫星回溯历史数据，定位污染重点区域；步骤2，在污染重点区域设置空基遥感和地面观测设备；步骤3，通过空基遥感和地面观测设备扫描重点区域内颗粒物和臭氧及其前体物的高值方位，确定问题线索，给出补充观测区信息；步骤4，安排航空无人机和移动巡护监测车，观测获得所述补充观测区的颗粒物和臭氧及其前体物的浓度信息；步骤5，综合步骤3和步骤4获得的信息，精准溯源到具体排口，同时结合地面垂直观测信息，发现高空传输，分析污染成因。
9.本发明所具有的有益效果包括：（1）、根据本发明提供的“五基”协同天空地一体化大气环境立体遥感监测系统及方法能够及时、精准发现污染要害，实现靶向治理，以最小的代价实现最大的治污成效；（2）、根据本发明提供的“五基”协同天空地一体化大气环境立体遥感监测系统及方法能够通过整合五种监测手段优势，将固定周期监测拓展全天候实时监测、公里级成像分辨率提升到米级、监测污染物种类拓展到几十上百种、监测精度和响应速度大幅提升，实现从平面到立体，从“高值区”到“高值点”的大气污染精准溯源，以监测来强化监管。
附图说明
10.图1和图2示出实验例中2022年9月22日0时-2022年9月23日0时段的pm2.5观测信息；图3和图4示出实验例中2022年10月7日0时-2022年10月8日17时段的pm10观测信息；图5示出实验例中子步骤5-3获得的pm10高浓度区示意图；图6示出实验例中部分站点的大气颗粒物浓度变化原因分析示意图；图7-10示出实验例中大气颗粒物浓度变化规律示意图；图11示出实验例中水平扫描及得到影像信息示意图；图12示出实验例中获得的西北方的no2垂直成像示意图；图13示出实验例中获得的北方的so2垂直成像示意图；图14示出实验例中获得的东方的甲醛垂直成像示意图；图15示出实验例中获得的西方的乙二醛垂直成像示意图；图16示出实验例中获得的甲基丙烯醛垂直成像示意图；图17示出实验例中获得的南方的氧化丙酮垂直成像示意图；
图18示出“五基”协同天空地一体化大气环境立体遥感监测系统及方法的逻辑图。
具体实施方式
11.下面通过附图和实施例对本发明进一步详细说明。通过这些说明，本发明的特点和优点将变得更为清楚明确。
12.在这里专用的词“示例性”意为“用作例子、实施例或说明性”。这里作为“示例性”所说明的任何实施例不必解释为优于或好于其它实施例。尽管在附图中示出了实施例的各种方面，但是除非特别指出，不必按比例绘制附图。
13.本发明提供一种“五基”协同天空地一体化大气环境立体遥感监测系统，该系统包括协同工作的天基卫星、空基遥感、航空无人机、移动巡护监测车和地面观测设备。
14.所述空基遥感是指将可以搭载在卫星上的传感器安装在距离地面30米高的高塔上，通过转动部件控制该传感器旋转，实现360
°
全方位扫描探测，该传感器的探测半径为5-10km；优选地，所述空基遥感还包括空基遥感辅助设备，所述空基遥感辅助设备是指安装在3-8米的杆上，可以监测空气质量7参数和气象5参数的微站设备。所述空气质量7参数包括pm2.5,pm10,no2,so2,o3,co,tvoc浓度参数；所述气象5参数包括风速、风向、湿度、温度、气压参数信息。
15.所述可以搭载在卫星上的传感器包括颗粒物激光雷达、超光谱大气成分成像仪、vocs红外光谱仪。所述颗粒物激光雷达可以为1064nm的、532nm的或者355nm的颗粒物激光雷达。
16.本技术中整合这五种监测手段，协同观测，及时、精准发现问题，找到污染要害，用最小代价实现最大治污成效。
17.本发明还提供的“五基”协同天空地一体化大气环境立体遥感监测方法，该方法是通过上文所述的“五基”协同天空地一体化大气环境立体遥感监测系统实现的。
18.具体来说，如图18中所示，该方法包括如下步骤：步骤1，调取通过天基卫星即极轨卫星和静止卫星获得的，监测区上空的历史污染物浓度信息，包括至少一种颗粒物浓度信息和至少一种臭氧前体物柱浓度信息，从而获得监测区的污染重点区域和污染重点时段。
19.其中，所述天基卫星可以为国产的高光谱观测卫星、大气环境监测卫星，欧洲哨兵5号等卫星。
20.在所述步骤1中，所述污染重点区域是指该监测区内污染物浓度最大的区域，所述污染重点时段是指该监测区内污染物浓度经常出现高值的时间段。
21.步骤2，在污染重点区域布置空基遥感和地面观测设备；其中，所述空基遥感布置在监测区中心位置，所述地面观测设备设置有多个，优选为20个，分布在监测区边界处。
22.所述空基遥感是指将可以搭载在卫星上的传感器安装在距离地面30米高的高塔上，通过转动部件控制该传感器旋转，实现360
°
全方位扫描探测，并且该传感器的探测半径为5-10km。
23.优选地，所述空基遥感还包括空基遥感辅助设备，所述空基遥感辅助设备是指安
装在3-8米的杆上，可以监测空气质量7参数和气象5参数的微站设备。优选地，所述空基遥感辅助设备布置在重污染区域内，即通过在对考核站点贡献较大的点位布设微站设备，开展常规空气质量6参数和tvoc监测，实现异常实时报警。
24.所述可以搭载在卫星上的传感器包括颗粒物激光雷达、超光谱大气成分成像仪、vocs红外光谱仪。所述颗粒物激光雷达可以为1064nm的颗粒物激光雷达、532nm的颗粒物激光雷达或者355nm的颗粒物激光雷达。
25.每个地面观测设备中设置有下述传感器中的一个或多个：颗粒物激光雷达、超光谱大气成分成像仪、vocs红外光谱仪。所述颗粒物激光雷达可以为1064nm的颗粒物激光雷达、532nm的颗粒物激光雷达或者355nm的颗粒物激光雷达。
26.所述地面观测设备不能360度水平扫描成像，覆盖范围较小；同时，该地面观测设备也无法垂直成像，不能对水平扫描出现的高值区域进行垂直扫描成像。
27.步骤3，通过空基遥感和地面观测设备扫描重点区域内颗粒物和臭氧及其前体物的高值方位，确定问题线索，给出补充观测区信息。
28.本技术中所述的补充观测区为监测区中空基遥感和地面观测设备不能探测到的区域，或者是监测区中空基遥感和地面观测设备探测精度较低，难以满足精确定位污染源需求的偏远区域。
29.步骤4，安排航空无人机和移动巡护监测车，观测获得所述补充观测区的颗粒物和臭氧及其前体物的浓度信息。航空无人机和移动巡护监测车进一步精准定位污染源，重点解决如何及时、精准发现污染要害问题，靶向治理，以最小代价实现最大治污成效，支撑科学治污，精准治污。
30.本技术中，天基卫星具有空间连续、覆盖范围广等优势，但是空间分辨率较低、精度差、监测污染物种类较少、监测时效性差，只能提供主要污染物种类的高值区域，无法定位到大气污染点源；空基遥感具有全天候、高时空分辨率、高精度的优势，但是位置固定，覆盖范围较小，只能确定污染的大概方位；地面观测具有高精度、全天候、自动化、持续监测等优势，但是覆盖范围小、监测距离短、采集信息有限。
31.航空无人机具有机动灵活的优势，可以到达人车无法到达的地方，但是无法长时间连续监测，单次监测目标较少，同时需要申请空域，使用过程较为繁琐；移动巡护监测车监测方式灵活，监测精度高、种类多，但是监测区域有限，只能沿着道路监测，观测视场容易受到地形影响；单独利用“五基”中的任何一种，都无法实现对整个城市区域内污染冒泡点的及时捕获和处置，支撑精准治污不够，所以本技术中整合这五种监测手段，协同观测，及时、精准发现问题，找到污染要害，用最小代价实现最大治污成效。
32.步骤5，综合步骤3和步骤4获得的信息，精准溯源到企业及企业的排口，同时结合空基遥感垂直观测信息，发现高空传输，分析污染成因。所述排口即为具体的排放污染气体的出气装置。
33.本技术中，“五基协同”的核心是“协同”，体现在以下三个方面：1、创造性地建立了“空间多尺度，时间多频次，指标多要素，数据多源融合”的大气环境立体遥感协同监测体系；2、建立了协同联动机制和技术方法；3、建立了数据协同融合的核心算法模型。
34.本技术中，在步骤5中，针对近地空区域内的颗粒物tsp、pm2.5、pm10浓度信息，具
体执行下述子步骤：子步骤5-1，通过设置在监测区边界处的颗粒物雷达扫描来获得颗粒物空间分布信息，以满足监测和分析跨区域、区域间跨界大气颗粒物污染物的浓度水平和传输规律，分析区域大气污染发生发展趋势；颗粒物激光雷达做360
°
水平扫描，扫描区域半径为6 km，单次完整扫描时间为8分钟；本技术中的激光雷达能够实现监测高空传输并定量化，能够固定周期到全天候、分钟级；将探测精度由天基卫星的公里级精确到米级，有助于实现精准溯源。
35.在该子步骤5-1中，颗粒物空间分布的具体量值通过基于湍流统计理论得到的扩散模型，即拉格朗日粒子模型获得；该拉格朗日粒子模型通过记录标记粒子的运动轨迹，计算粒子的时间和空间概率分布情况，来估算出污染物浓度变化情况。
36.拉格朗日粒子模型中将粒子速度视为风场平均速度与湍流速度之和，其表达式为:
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（1）其中，v表示粒子的速度矢量; 表示平均速度矢量; 表示湍流速度矢量。
37.ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
（2）式中：表示时间，单位是s；表示时间步长，单位是s；表示无量纲的拉格朗日自相关系数；表示蒙特卡洛分量，单位是m/s。
38.其中:
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（3）
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
（4）式中:表示拉格朗日积分时间尺度，单位是s，根据大气稳定度条件下来选择确定具体的表达式；表示脉动速度的标准差，单位是m/s，具体取值与大气稳定度有关；表示计算机生成的随机数。
39.在具体计算过程中，该模型将模拟区域划分为若干个网格，在x、y、z方向上的网格分辨率分别为、、，通过记录不同粒子在各个网格中的停留时间t
nj
（第j个粒子在第n个网格中），可以计算出第n个网格中的污染物浓度为：
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（5）式中: 表示总源强，单位是kg/s；表示粒子的总数目；n=nna,na表示阿伏伽德罗常数6.02
×
10
²³
，n表示摩尔数。
40.子步骤5-2，通过设置在监测区中心的颗粒物激光雷达做360
°
水平扫描，扫描区域半径为8-10 km，单次完整扫描时间为8分钟。
41.在步骤5中，针对近地空区域内的臭氧前体物柱浓度信息，具体执行下述子步骤：子步骤5-a，通过设置在监测区中心的超光谱大气成分成像仪做360
°
水平扫描，扫描区域半径为5 km，单次完整扫描时间为1小时；获得监测区中心周围各个方向的影像及臭氧前体物浓度信息；子步骤5-b，对子步骤5-a水平扫描获取到的前体物浓度高值区所在方位，通过超光谱大气成分成像仪进行气态污染物的垂直观测，得到该方位的污染物浓度空间分布成像结果图；，实现对重点污染源的日常监管和污染溯源，为落实排放责任提供监测依据。本技术中所述的高值区可以是相对概念，高于其他方位即可认为是高值区；也可以是绝对概念，即高于某设定值即可以认为是高值区；具体高值区的判断条件可以根据具体需求选择设置。
42.其中，在该子步骤5-b中，逐一分析各个方位的臭氧前体物浓度信息，挑选出至少一个方位作为高值区所在方位，进一步获得该方位的气态污染物垂直观测结果。
43.优选地，在该子步骤5-b中，利用o3，no2，so2等大气痕量气体在不同波段对太阳光的散射和吸收特性的差异，通过对超光谱成像仪观测的经过大气痕量气体削弱后的紫外或可见波段的散射和辐射光谱信息的解释，获得大气成分的总量或垂直分布特征。
44.超光谱大气成分成像仪对沿地区某高度切线方向上的大气进行探测，接收来自于仪器视轴上视场内大气层的散射辐射，通过上下改变仪器的视轴高度，可获得整层大气的垂直结构。
45.子步骤5-c，通过步骤5-a的长期水平扫描，获得经常出现高值区的方位，通过设置在该方位的vocs红外光谱仪，对该方位内的上百种vocs浓度进行监测；其中，该vocs红外光谱仪的收发两端光程为164米。所述长期是指至少10次360度扫描，所述增设vocs红外光谱仪的方位可以根据经验常数进行判断，例如出现频率大于50%时即认为属于“经常”。
46.子步骤5-d，在排放浓度监测的基础上，通过大气污染扩散模型，结合微气象参数，叠加企业清单，进一步精确溯源到企业。
47.优选地，所述大气污染扩散模型可以选用拉格朗日粒子模型；微气象主要研究发生在大气边界层下层及其下部土壤-植被-大气作用层中的微尺度、小尺度或局地尺度的大气现象、过程与变化规律，微气象参数是指表征由于下垫面的某些构造特征所引起的近地面大气层中和上层土壤中的小范围气候特点的气象参数，利用空基遥感辅助设备可以获取风速、风向、湿度、温度、气压5项气象参数信息。
48.在步骤5以后，获得各个厂区对应的一段时间内的大气污染物浓度信息，并设置三级预警。
49.其中，橙色预警表示污染物浓度大于均值+标准差；红色预警表示污染物浓度大于均值+2*标准差；紫色预警表示污染物浓度大于均值+3*标准差。所述均值为一段时间内该污染物浓度的均值，标准差为一段时间内该污染物浓度的标准差。
50.在传统的检测系统中，完全按照国家排放标准来判断是否为污染源，这样的判断机制存在一定的缺陷，因为在一些地区，获得的监测数据一直都是正常的，没有超出国家标准，但是为了从根本上改善空气质量，需要更加严格的控制大气污染，所以需要高于国家标准的预警方案，而上述3级预警方案的建立能够很好的解决这个问题，能够通过区域内污染物浓度的均值和标准差来寻找到污染相对较高的子区域，进而有针对性地进行深入治理。
51.本技术中，针对大气环境：“五基”协同监测体系通过整合五种监测手段优势，围绕“精准溯源、偷排漏排、突发事件、应急监测、执法监管”五大任务，形成“空间多尺度，时间多频次，指标多要素，数据多源融合”的监测体系。
52.本技术中方案将固定周期监测拓展为全天候实时监测，将公里级成像分辨率提升到米级，将监测污染物种类拓展到几十上百种，实现了从“高值区”到“高值点”的大气污染精准溯源，以监测来强化监管，开展“五基”监测多源数据融合分析，提供完整解决方案。
53.本技术中增设空基遥感，将天基卫星传感器“落地”到高塔，通过智能化转动部件进行360
°
全方位扫描，实现5-10km半径75-300km2范围持续观测，从而具备遥感数据全自动获取、质控筛选和远程快速数据传输能力。
54.具体来说，空基遥感使提高间分辨率，可进行8分钟—1小时的360
°
全天候巡查扫描，也可调控为针对高值点静止长期“蹲点式”的全天候连续观测，每小时获取1次大气污染物360度水平空间分布，定位高排放区域；提高了空间分辨率：从公里级到米级；增加了监测要素：从常规6参数到上百种vocs，在线监测排放通量；能够精准溯源：追溯到高值点；能够获得垂直分布数据：能够识别获得距离地面0-4km区域内的气态污染物垂直分布信息，阐明污染物高空传输规律。
55.优选地，本技术提供的“五基”协同天空地一体化大气环境立体遥感监测系统及方法尤其适用于如工业园区等小区域尺度的环境检测融合，能够获得工业园区百米级和小时级的近地面pm2.5、pm10、no2和o3数据。
56.利用机器学习和深度学习相结合的方式，融合多种数据获取近地面污染物浓度，该方法依赖于大量的样本数据，尤其依赖实地面真实观测数据。在建设本技术中“五基”协同监测体系之前，由于目标区域缺乏足够的地面观测数据，只能用邻近的个别点位数据来进行空间上的拓展，这样带来的误差往往比较大，而且这个数据融合模型是基于大空间尺度建模的，对于工业园区这种比较小的区域来说，鲁棒性较差。
57.在建设本技术中所述的“五基”协同监测系统及方法以后，布设2台空基遥感设备，即量子激光雷达、vocs超光谱成像仪8分钟至1小时360
°
扫描一次，半径5-10km；还布设20台空基遥感辅助设备，监测范围可覆盖整个园区，空间分辨率达到了米级，时间分辨率达到了分钟级，从而为多源数据融合模型，提供了大量的真实的观测数据，可以大大提高最终获取到的产品精度，包括时间分辨率和空间分辨率。其中，在该源数据融合模型中，首先融合空基遥感获得的数据和天基卫星获得的数据，将融合后的数据作为该多源数据融合模型输入数据。
58.实验例以鄂尔多斯市的棋盘井工业园区为监测区：步骤1，调取通过天基卫星即极轨卫星获得的，棋盘井工业园区上空的污染物浓度信息，包括2012年至2021年共10年的pm2.5浓度历数据和2019年至2021年共3年的臭氧前体物hcho柱浓度、no2柱浓度历史数据，获得棋盘井工业园区的污染重点区域和污染重点时。
59.步骤2，在污染重点区域布置空基遥感和地面观测设备；其中，所述空基遥感布置在园区中心靠近市区一侧的鄂尔多斯碳氢能源有限公司内，所述地面观测设备共有20个，分布在园区边界处。
60.所述空基遥感是指将传感器搭载于距离地面30米高的高塔上，通过转动部件控制
10月7日高值站点：鄂尔多斯市隆达实业集团有限责任公司（89.57μg/m3）、鄂尔多斯市蒙西鑫源煤业有限公司（89.57μg/m3）、内蒙古鄂尔多斯市星光煤矿集团责任有限公司洗煤厂（88.14μg/m3）。
69.在所述子步骤5-3中，进一步分析获得排放规律：部分站点的大气颗粒物浓度变化原因分析如图6中所示，具体变化规律如图7至图10中所示。最终可知：整体来看，10月1-7日各监测设备pm2.5/pm10比值偏低，影响各监测设备的污染源以粗颗粒物为主，可重点关注扬尘源影响。
70.根据10月1-7日各站点平均浓度来看，pm10浓度较高的站点主要为：鄂尔多斯市隆达实业集团有限责任公司、鄂尔多斯市蒙西鑫源煤业有限公司、内蒙古鄂尔多斯市星光煤矿集团责任有限公司洗煤厂、鄂托克旗新亚煤焦有限责任公司棋盘井分公司（新亚洗煤厂）站点，需重点关注。
71.10月1日-7日pm10高值时段主要出现在上午时段，可在高值时段内进行针对性精准施策管控。
72.10月8日有明显高空传输，可能受西北方向影响。
73.在步骤5中，针对近地空区域内的臭氧前体物柱浓度信息，具体执行下述子步骤：子步骤5-a，通过设置在园区中心即鄂尔多斯碳氢能源有限公司的超光谱大气成分成像仪做360
°
水平扫描，扫描区域半径为5 km，单次完整扫描时间为1小时；获得园区中心周围各个方向的影像及臭氧前体物浓度信息；其中，水平扫描及得到影像信息如图11中所示；子步骤5-b，对子步骤5-a水平扫描获取到的前体物浓度高值区所在方位，通过超光谱大气成分成像仪进行气态污染物的垂直观测，得到该方位的污染物浓度空间分布成像结果图；实现对重点污染源的日常监管和污染溯源，为落实排放责任提供监测依据。
74.其中，在该子步骤5-b中，逐一分析各种臭氧前体物浓度信息，获得的西北方的no2垂直成像示意图如图12中所示，获得的北方的so2垂直成像示意图如图13中所示，获得的东方的甲醛垂直成像示意图如图14中所示，获得的西方的乙二醛垂直成像示意图如图15中所示；获得的西南方的甲基丙烯醛垂直成像示意图如图16中所示，获得的南方的氧化丙酮垂直成像示意图如图17中所示。
75.子步骤5-c，通过子步骤5-a的长期水平扫描，获得经常出现高值区的方位，通过设置在该方位的vocs红外光谱仪，对该方位内的多种vocs浓度进行监测；其中，该vocs红外光谱仪的收发两端光程为164米。
76.子步骤5-d，vocs浓度监测的基础上，通过大气污染扩散模型，结合微气象参数，叠加企业清单，进一步精确溯源到企业。
77.以上结合了优选的实施方式对本发明进行了说明，不过这些实施方式仅是范例性的，仅起到说明性的作用。在此基础上，可以对本发明进行多种替换和改进，这些均落入本发明的保护范围内。