一种基于CFD及多数据源的城市实时全局环境估计方法与流程

本发明涉及一种基于CFD(计算流体力学)及多数据源的城市实时全局环境估计方法，融合气象数据、污染物数据、机动车尾气实时监测数据、城市模型的城市全局大气环境估计方法，属于环境工程领域。

背景技术：

随着社会发展进步，人们对精细化，个性化的天气数据的需求日益显著，同时环境污染现象日趋严重，近几年我国许多城市大面积出现雾霾现象，影响人们身心健康与生产生活。环境污染治理已经成为国家管理的重大议题。对环境污染的研究分析首先需要得到区域内高精度的环境污染分布数据，但由于目前气象站点及环境监测点数量稀少，大部分环境质量服务软件只能提供较大地理范围的空气质量粗略信息，无法实现精细化个性化实时化环境数据服务。更高分辨率的城市空气质量分布数据有助于市民合理规划出行安排，避开高污染区域；培养人们的环保意识，积极主动的维护环境。同时，城市空气污染浓度空间分布及时间分布数据能为市政部门进行新建筑用地规划，重点污染源治理等行政决策提供依据。

现有大气污染物扩散模型主要有高斯模型。高斯模型假定空气流动为稳态流动，而除了地表之外，其他方向为无边界扩散。污染物在风向方向上流动，而在其他方向上扩散，扩散过程服从高斯分布。高斯模型物理意义直观易懂，便于计算。对固定点源模拟结果精度较高，且对输入气象数据要求较少，许多新式模型均是基于稳态高斯烟羽扩散方程，以参数化的手段处理不同地形环境得到的。但对地表下垫面复杂环境无法良好模拟，没有考虑干湿沉降过程，故而模型有局限性。

统计模型，如蒙特卡洛模型。根据微小颗粒扩散随机游走过程，跟踪污染物粒子轨迹得到污染物气团总体运动特征，来模拟污染物时空分布演化过程。该模型能反应扩散的物理本质，不需要额外假设。但需要预知环境风场，温度场。

第一代大气质量预测模型主要为高斯模型。二十世纪八十年代后，第二代污染物扩散模型研究达到高潮，有许多模型被提出，可处理大气化学，干湿沉降过程。如AMS系统，HPDM系统，ADMS系统等。这些系统能处理很大空间尺度的污染物扩散，但时空分辨率很低。九十年代后，第三代模型逐渐发展起来，如Model-3模型，该模型基于高斯模型，并增加了污染物种类。包含排放模式系统SMOKE，中尺度气象模式MM5与通用多尺度空气质量模式系统CMAQ。但Models-3也只能进行中尺度以上范围大气质量预测。

目前针对城市微环境的大气质量评估尚缺乏具体数值模式。

通过对该领域进行专利检索，发现尚未出现相关专利。在东南大学杨杨俊宴、方永华申请、2016年4月20日公开、公开号为CN 105513133A、发明名称为“一种城市风环境数字地图制作及显示方法”的中国发明专利申请中，专利申请人提出了一种城市风环境数字地图制作及显示方法，通过三维绘图模块进行城市三维空间模型建构；将建成的城市三维空间数字模型输入风环境CFD计算模块；采集地面风环境实时数据输入CFD计算模块件，进行可视的城市风环境全域模拟，利用带GPS定位功能的风环境实测设备现场测试，形成实施监测数据；根据风环境实施监测数据对风环境的整体模拟数据进行实测校核修正，形成某一时刻的城市风环境三维数据库；将建成的风环境三维数据库输入三维可视化模块；利用三维可视化模块将风环境数据库转入进行可视化处理。该发明只针对风环境进行城市微尺度的模拟监测，而没有提出一个针对空气质量及各种污染物组分分布分析的统一框架模式。

而其他非专利文献如非专利文献1则提到了利用CFD进行城市环境数值模拟。

非专利文献1於海军，罗坤.基于WRF-CMAQ-Fluent的城市环境数值模拟[J].能源工程，2016，(3)：41-45.

非专利文献1通过建立建筑模型，设定污染源，区域边界条件，利用CFD仿真研究城市风环境，污染物环境。但该数值模拟没有考虑降水对污染物的沉降作用，同时边界条件由人为指定，没有考虑现实城市气象数据到边界条件的转化过程，同时只是孤立仿真模拟，而不能根据实测结果实时更新计算结果。

现有文献及专利主要集中于对城市三维风环境模拟，其边界条件多为人为指定，而不能反映实际风环境情况；或者利用环境监测点数据进行简单的线性插值得到对环境信息的粗略估计，没有依据大气流体动力学方程对环境污染物进行全局多尺度估计的，同时缺乏实时性。

技术实现要素：

本发明技术解决问题：克服现有技术的不足，提供一种基于CFD及多数据源的城市实时全局环境估计方法，为对城市全局环境质量进行更好的估计，给出了城市尺度环境质量估计方案，精确性，全面性，准确性，实时性均比已有方案有很大提升。

本发明技术解决方案：一种基于CFD及多数据源的城市实时全局环境估计方法，结合城市环境监测站点历史数据、全球中尺度气象预测结果、城市重点污染源数据、城市地理三维模型及机动车尾气检测系统路面实时监测数据，利用CFD作为计算引擎，根据气象信息自适应切换环境质量模式，采用多尺度网格离散化城市模型，从而建立了一个针对城市全局空气环境质量实时估计模式。

本发明提出了一种结合全球中尺度气象数据、当前及历史环境监测数据、实时机动车尾气检测装备所测得数据和城市地理环境三维模型，运用计算流体力学工具，对城市全局环境估计建模的方法，其中包括以下内容。

一种基于CFD及多数据源的城市实时全局大气环境估计方法，包括如下步骤：

第一步，提取城市三维模型数据，使用模型片段数简化方法进行所述三维模型融合，并将地理信息映射到所述三维模型，生成具有地理信息的简化城市三维模型；

第二步，选定城市的待求解区域，在待求解区域中，对第一步所得简化城市三维模型进行六面体网格划分，融入城市重点污染源GIS信息及城市主要街道GIS信息，然后使用多尺度网格划分方法对重点污染源区域、主要街道进行细网格划分，生成多尺度网格化城市三维模型；

第三步，使用Realizable k-ε湍流模型封闭城市大气流场方程，加入太阳辐射方程，得到城市大气流场控制方程；

第四步，将城市重点污染源的排放数据、机动车尾气排放的实时数据通过匹配地理位置坐标点方法，映射到第二步所得城市三维模型重点污染源位置及主要街道位置所在处，生成城市重点污染源排放时空分布Q_1j(ξ₁，ξ₂，ξ₃，t)，其中ξ₁，ξ₂，ξ₃为坐标变量，t为时间变量；及主要街道尾气污染物源浓度分布Q_2j(ξ₁，ξ₂，t)，融合城市环境监测站点污染物浓度数据，采用双线性插值生成全局污染物浓度初步估计分布Y_env，j，使用污染物输送方程综合上述所述三种数据源，即Q_1j(ξ₁，ξ₂，ξ₃，t)、Q_2j(ξ₁，ξ₂，t)和Y_env，j，得到实时污染物输送模型；

第五步，将多数据源全国尺度风场、污染物分布数据及ECMWF气象数据，作为城市模型求解区域时变边界参数，利用大气边界层理论得到入流面、出流面、上边界及下垫面边界条件；

第六步，利用计算流体力学CFD求解器在第二步所得城市三维网格模型上对第三步所得流场控制方程及第四步污染物输送模型离散化，按第五步的时变边界条件，进行城市全局流场求解，得到无气象因素实时环境质量分布；

第七步，结合城市气象数据，针对不同降水气象，包括降雪和降雨，对第六步CFD湍流模型计算所得无气象因素实时环境质量分布的计算结果进行对应沉降作用处理，得到城市实时全局环境质量分布；

第八步，在第七步得到当前时刻城市实时全局环境质量分布当前时刻环境质量分布计算结果基础上，载入下一时刻气象数据，重点污染源排放数据，机动车尾气排放数据，进行实时循环计算，生成城市实时全局环境质量分布动态估计。

所述第一步，提取城市三维模型数据，使用模型片段数简化方法进行所述三维模型融合，并将地理信息映射到所述三维模型，生成具有地理信息的简化城市三维模型的方法为：

(1)使用3D ripper分析谷歌地球运行时DirectX数据流，导出带有地理信息的三维城市建筑模型；

(2)使用STL模型简化技术合并步骤(1)所得三维城市建筑模型三角面，得到简化城市建筑模型；

(3)匹配步骤(2)所得三维城市建筑模型与地理信息特征点，将地理信息映射到三维城市建筑模型，生成具有地理信息的简化城市三维模型。

所述第二步，使用Realizable k-ε湍流模型封闭城市大气流场方程，Do模型描述太阳辐射，得到城市大气流场控制方程的方法为：

(1)采用Realizable k-ε湍流模型，即RKE模型对稳态不可压缩连续性方程进行封闭，设定Realizable k-ε模型参数：方程常数L₁，湍动能及耗散率的湍流普朗特数σ_k，σ_ε，得到湍流控制方程；

(2)使用气象数据中太阳辐照强度数值，确定当前入射辐射强度代入辐射传热方程，计算辐射对流场及温度影响，联合步骤(1)中湍流控制方程得到城市大气流场控制方程组。

所述第四步中，使用污染物输送方程综合三种数据源，得到污染物输送模型的步骤为：

(1)利用环保部及省市环保厅提供的国控重点企业监测公开信息中各企业排放数据，将重点污染源模型化为点源分布，指定污染源坐标，源强可定义污染源在模型中的位置及排放量，得到重点企业污染源的时空分布模式Q_1j(ξ₁，ξ₂，ξ₃，t)，其中：i为污染来源种类，此处记企业污染源为i＝1，j为污染物种类，Q_j(ξ₁，ξ₂，ξ₃，t)为某种污染物的源项；

(2)根据配套开发的机动车尾气检测系统所得污染物数据，使用线性插值公式对介于监测点1，2之间的尾气浓度进行插值，估计街道峡谷内尾气成分浓度值，

式中Q_2j，1为相邻两个机动车尾气检测点所得污染物浓度数据，l，l₁，l₂为插值点，监测点1，监测点2地理坐标值；将街道污染物浓度匹配城市模型对应街道，得到污染物浓度地图，建立城市路道污染源浓度时空分布估计值，并视为线源，Q_2j(ξ₁，ξ₂，t)，并将其代入污染物输送方程；

(3)将城市以环境监测点为节点进行区域划分，并利用环境监测点提供环境数据以监测点为顶点，对内部区域污染物浓度值进行双线性插值，生成覆盖城市的污染物浓度预估值Y_env，j，以其作为输送过程初始场，及计算过程校正场；

(4)针对主要污染物，包括PM2.5，氮氧化物，硫化物分别建立不同的组分输送方程，具体某种组分Y_j的输送微分方程为：

式中：ρ为流体密度，Y_j为组分j的质量分数，U_j，i为组分j扩散速度在i方向的分量，Q_j为组分源强，vis_j为组分扩散系数项，不同组分扩散系数不同，将步骤(1)所得重点企业污染源项Q_1j(ξ₁，ξ₂，ξ₃，t)、步骤(2)所得城市路道污染源项Q_2j(ξ₁，ξ₂，t)、步骤(3)所得城市污染物浓度预估值Y_env，j代入上述组分输送微分方程，通过计算实时生成污染物输送模型。

所述第五步中，将数据源全国尺度风场、污染物分布数据，及ECMWF气象数据，作为城市模型求解区域时变边界参数，利用大气边界层理论得到入流面、出流面、上边界及下垫面边界条件的步骤为：

根据大气边界层理论，将ECMWF数据中高度第一层的数据作为上界边界条件；建筑物及地面设置为固壁边界条件；流入面边界条件：以指数分布描述入流面大气边界层内风速随高度变化情况

其中u₀为峡谷上方平行街道方向风速，z为离地高度，z₀为街道峡谷高度，loss为边界层内速度损失指数，以入口大气边界层高度作为基准高度，对应ECMWF风速数据作为基准高度风速；设置出流面相对压力为零，通过上述设定，得到入流面、出流面、上边界及下垫面边界条件。

所述第七步结合城市气象数据，针对不同气象模式，对第六步计算结果进行沉降作用处理，得到城市实时全局环境质量分布的步骤为：

实时对所得无气象因素实时环境质量分布计算结果结合国家气象中心实时气象数据，针对不同降水气象，包括降雪、降雨，不同污染物组分对污染物组分分布施加沉降作用，得到冲洗后污染物浓度值：Y_j＝Y_0，je^-phi(Rf)，其中：Y_0，j为降水前污染物浓度值，为冲洗系数，为降水量Rf的函数，冲洗系数参数L₂，L₃为经验系数，与降水类型及污染物类型相关，对污染物组分空间分布Y_j随时迭代更新，得到城市实时全局环境质量分布。

本发明相较于现有技术的优点在于：

(1)精细性：现有大气环境模式如models3模式等只针对中尺度(3km)以上环境质量进行估计，而本发明通过对城市进行三维建模，采用CFD计算方法，可实现精细化环境质量估计，空间分辨率可达50-100m。

(2)实时性：现有环境质量报告系统受限于环境监测站点数据更新频率，针对街道瞬态污染浓度变化不能给出快速报告。而本发明使用配套机动车尾气检测系统能实时更新街道污染物浓度情况，从而实现实时全局污染物浓度估计。

(3)多组分预测全面性：东南大学杨杨俊宴、方永华申请、2016年4月20日公开、公开号为CN 105513133A、发明名称为“一种城市风环境数字地图制作及显示方法”的中国发明专利申请中提出一种城市风环境地图制作方法，但该发明只针对风环境进行城市微尺度的模拟监测，而没有提出一个针对空气质量及各种污染物组分分布分析的统一框架模式，更没有考虑气象因素作用对城市空气环境的影响。而本发明通过引入城市主要污染源数据及街道污染物浓度实时数据，建立统一多组分输送过程，从而能得到不同污染物的全局分布。

(4)准确性：现有城市环境质量检测模式如高斯烟羽模型，或者箱模型等对扩散环境，如地表下垫面、风场等作了极大简化，只能给出粗略结果。本发明通过对城市建模，并考虑城市风环境湍流效应，使用具有明确物理意义的Realizable k-ε模型处理城市风环境；综合城市重点污染源数据，街道实时尾气数据等多元数据，得到城市全局实时环境质量估计模式，在估计准确度上有了很大提升。

附图说明

图1是基于CFD城市全局环境质量检测方法的流程图；

图2是城市3维模型图；

图3是合肥市重点企业废气监测地理图；

图4是城市街道污染物浓度数据图；

图5是城市全局环境质量分布图。

具体实施方式

为便于本领域技术人员更好的理解本发明，下面结合附图对本发明做进一步说明。

如图1所示，本发明具体实施如下：

第一步骤是对城市进行三维建模。本发明首先基于谷歌地球获取城市三维模型。

从谷歌地球中选取待求解城市区域，使用3D ripper分析谷歌地球运行时DirectX数据流，导出带有地理信息的三维城市建筑模型，保存为*.3dr文件。

将3dr文件导入3d Max进行贴图设置，保存为.obj文件，然后使用Deep Exploration生成sketchup模型文件，如图2所示，该图为结合了地理信息的城市三维模型。

在进行城市尺度流场求解中，低矮建筑物、建筑材质、精细几何构型等细节数据对城市上方空气流通情况影响很小。故为减小计算量，对非街道区域低矮建筑物进行模型同化，同化为具有平均高度的单一模型。同时使用合并操作减少模型实体面数，将建筑物简化为具有简单几何构型(长方体，正方体)的刚体，得到简化城市建筑模型，进一步减小计算量。

匹配简化三维城市建筑模型与地理信息特征点，将地理信息映射到三维城市建筑模型，生成具有地理信息的简化城市三维模型。将处理后的sketchup模型文件导入CFD计算软件，本发明选择fluent作为求解器软件。

第二步骤对模型区域进行网格划分

求解区域：在fluent中设置求解区域高度，根据大气边界层理论，在大气边界层内空气流动受下垫面影响随距离地面高度增加而呈指数衰减，超过该边界层的大气运动处于平稳状态。该层一般厚度在1km之内，分为贴地层、近地层、Ekman层。人类活动，及空气污染物也主要集中在该气层。此处将大气边界层上界视为求解区域上界，从而求解区域选择为一包括城市区域的框体。

启动GAMBIT网格划分器，对待求解区域进行体网格划分，选用六面体作为网格元素，并检查网格划分情况：计算流体力学模型通过将连续流体方程离散化，在空间网格上进行数值计算。可将模型划分为六面体、四面体、金字塔形等网格单元。六面体单元允许比四面体单元更大的比率，且数值耗散现象较小。考虑到城市区域流动尺度大，模型具有较为简单的几何外形，故采用大比率六面体单元，使生成网格单元数量较少，减少计算代价。

多尺度网格：使用加密网络方法，结合环保部污染源监控中心提供的重点污染源自动监控基本信息中企业地理信息，将其映射到城市模型中。对重点污染源及路网周围区域采用细网格进行网格划分。

第三步骤控制方程设置

因大气边界层中空气运动模式主要为湍流，故需要采用湍流模型来刻画气流运动过程。常见湍流模型有标准k-ε模型，RNG k-ε模型，Realizable k-ε模型，雷诺应力模型，大涡模拟模型.各种模型所考虑的物理机理逐步深入，但相应计算量也逐步上升.综合考虑，本方法采用Realizable k-ε模型(RKE模型))对稳态不可压缩连续性方程进行封闭。

RKE模型湍流动能及其耗散率输运方程为：

上述方程中，ρ为流体密度，k为湍动能，ε为耗散率，μ_t为粘性系数，Θ_k表示由于平均速度梯度引起的湍流动能；L₅是常数，σ_k，σ_ε分别是湍动能及耗散率的湍流普朗特数.默认值为L₅＝1.9，σ_k＝1.0，σ_ε＝1.2。

粘性系数公式为其中Λ_μ通过如下公式计算得到：

模型系数：

L₄为公式常量，η为流体粘性无量纲量，S_ij为流体旋量张量。

流体连续性方程：

式中U_i为i(i＝ξ₁，ξ₂，ξ₃)方向上流体流动速度。

湍流动量输运方程形式为：

式中：ρ为流体密度，u_cfd，_i为i方向流体速度分量，T_cfd为流体温度，E_cfd为总能量，k_eff为有效导热系数，(τ_ij)_eff为偏应力张量，p_flu为平均压力。

在fluent湍流模型模型参数面板选择RKE湍流模型，输入上述参数L₄，L₅，Λ_μ，得到湍流控制方程。

对于热量输送，通过环境监测点得到当前空气温度，太阳辐射数据，代入流动能量方程。RKE模型中能量方程本质就是雷诺动量输送方程。针对太阳辐射传热，有如下方程：

式中：为入射辐射强度，为辐射位置向量，为物体表面法向量，为辐射方向向量，κ为辐射表面吸收系数，n_sun为辐射折射系数，σ_s为辐射表面折射系数，T为当地温度，Φ_sun为辐射相位函数，Ω′_cfd为辐射空间立体角，为辐射散射方向。

从环境监测站点获取当地入射辐射强度数据在fluent中选择瞬态求解模式，设置辐射模型为太阳辐射模型。假设城市地表下垫面折射系数、反射系数、吸收系数为一恒定值，根据建筑热工学建筑围护结构外表面太阳辐射参数附表数值，可设下垫面为漫灰表面，吸收系数0.2，散射系数0。大气折射率取为1，散射系数0。设定上述参数，联合RKE湍流模型得到城市大气流场控制方程组。

在fluent中扩散过程用组分输运过程刻画，针对污染物组分输送，本发明结合城市主要污染源数据，空气质量检测站点数据，及机动车尾气检测系统所得数据，天气环境情况对污染物扩散过程进行方程建模。城市大气污染物的主要来源有外界输送、城市机动车尾气排放、市内工厂污染源、生活排放。

对工厂污染源建模，需要考虑污染源的地理分布、污染物种类数据，利用环保部及省市环保厅提供的国控重点企业监测公开信息中各企业排放数据，如图3，表1，表1是合肥市重点企业废气监测数据。将其模型化为点源分布。在fluent中，编写UDF脚本，因城市模型具有相对三维，通过指定相应坐标，及源强可定义污染源在模型中的位置及排放量。得到重点企业污染源的时空分布模式Q_ij(ξ₁，ξ₂，ξ₃，t)，其中：i为污染来源种类，此处记企业污染源为i＝1，j为污染物种类，Q_ij为某种污染物的源项。

表1

针对街道机动车尾气污染源，本方法使用配套开发的机动车尾气检测系统所得污染物数据，使用线性插值公式对介于监测点1，2之间的尾气浓度进行插值，估计街道峡谷内尾气成分浓度值。

式中Q_2j，i为相邻两个机动车尾气检测点i＝1，2所得污染物组分j浓度数据，l，l₁，l₂为插值点，监测点1，监测点2地理坐标值；将街道污染物浓度匹配城市模型对应街道，得到污染物浓度地图，建立城市路道污染源浓度时空分布估计值，并视为线源，Q_2j(ξ₁，ξ₂，t)，并将其代入污染物输送方程。

将城市以环境监测点为节点进行区域划分，并利用环境监测点提供环境数据以监测点为顶点，对内部区域污染物浓度值进行双线性插值，生成覆盖城市的污染物浓度预估值Y_env，j。以其作为输送过程初始场，及计算过程校正场。

针对主要污染物如pm2.5，氮氧化物，硫化物等分别建立不同的组分输送方程。具体某种组分Y_j的输送微分方程为：

式中：ρ为流体密度，Y_j为组分j的质量分数，U_j，i为组分j扩散速度在i方向的分量，Q_j为组分源强，vis_j为组分扩散系数项，不同组分扩散系数不同。将步骤3.3.1)所得重点企业污染源项Q_1j(ξ₁，ξ₂，ξ₃，t)、、步骤3.3.2)所得城市路道污染源项Q_2j(ξ₁，ξ₂，t)、步骤3.3.3)所得城市污染物浓度预估值Y_env，j代入上述组分输送微分方程，通过计算实时生成污染物输送模型。

第四步骤为设置求解器边界条件时，本发明实施例采用欧洲中期天气数值预报中心(ECMWF)提供的ERA-40再分析资料，该资料是利用四维同化方法(4Var)同化了地面观测、高空观测、卫星反演等资料而得到的全球天气数据，时间分辨率为3h，空间分辨率0.25°×0.25°，高度分层60层，顶层高度为65km，每层大约1km。

设置求解区域上界边界条件，根据大气边界层理论，将ECMWF数据中高度第一层的温度、气压、风速数据作为上界边界条件。在fluent中选择导入边界数据，将上边界数据导入求解器。

建筑物及地面设置为固壁边界条件(U₁，U₂，U₃)＝0。式中U_i，i＝(1，2，3)为ξ_i(i＝1，2，3)方向上流体流动速度。

求解区域侧界边界条件，通过ECMWF数据确定求解区域风速流入面及出流面。综合地面气象站点温度数据T_g，及ECMWF给出大气边界层气温数据T_e，初步判断大气气温直减率大小T_g-T_e，及粗略风速大小.大气边界层内风速随高度变化呈指数分布：

其中u₀为峡谷上方平行街道方向风速，z为离地高度，z₀为街道峡谷高度，以入口大气边界层高度作为基准高度，对应ECMWF风速数据作为基准高度风速。loss为边界层内速度损失指数，也称为稳定度参数，将大气气温直减率分为不同等级，从而可得对应稳定度与loss值。我国国家标准GB50009-2012”建筑结构载荷规范”给出不同下垫面条件下loss值及大气速度边界层厚度的关系。

出流面边界条件：假定出流面流动充分发展，可将其设置为相对压力为零。

其中U₁，U₂，U₃分别为坐标ξ₁，ξ₂，ξ₃方向上流体流动速度，k为湍动能，ε为耗散率，Sur为出流面。

第五步骤：实时计算结果施加沉降作用。降水等过程对污染物具有清洗作用。清洗的强度与降水量及降水时长有关。如果遇到降水气象则需要对污染物组分分布施加沉降作用，得到冲洗后污染物浓度值：

Y_j＝Y_0，je^-phi(Rf)

其中：Y_0，j为降水前污染物浓度值，为冲洗系数，为降水量Rf的函数。冲洗系数参数L₂，L₃为经验系数，与降水类型(如降雪、降雨)及污染物类型相关。编写UDF脚本，实时对计算结果结合国家气象中心实时气象数据，针对不同降水气象(如降雪、降雨)，使用相应沉降模型，对污染物组分空间分布Y_j随时迭代更新，得到城市实时全局环境质量分布。

第六步骤：实时更新计算结果。机动车尾气检测系统采集到实时街道污染物浓度数值，使用上文街道机动车尾气污染源建模方法生成街道污染物线源释放强度，采样周期为实时。环保部及省市环保部门污染源排放数据，采样周期24小时，使用第三步骤控制方程设置中工厂污染源建模方法，生成重点污染源排放模型。将ECMWF气象预测数据(采样周期为6小时)及国家气象局气象数据(采样周期0.5小时)用作模型入口边界条件数据，及区域校正场，对求解结果进行校正，同时更新边界数据，进行下一轮计算。将上述数据代入求解器，使用Realizable k-ε模型得到城市实时全局环境质量分布动态估计。

图5为融合了街道尾气污染物数据，重点污染源数据，瞬时风向为东北向时，城市地面上方25米处pm2.5浓度的瞬时分布计算结果。

提供以上实施例仅仅是为了描述本发明的目的，而并非要限制本发明的范围。本发明的范围由所附权利要求限定。不脱离本发明的精神和原理而做出的各种等同替换和修改，均应涵盖在本发明的范围之内。