关联区域挥发性有机化合物(VOCs)排放可伸缩层次化联防联控云网格精细化管理机制研究

To solve the joint prevention and control problem of volatile organic compounds (VOCs) emission, the project applies the method of the integration of the grid technique with the cloud computing technique to study the fine management mechanism of joint prevention and control of VOCs emissions from point sources, mobile sources (line sources) and surface source among related regions. After cloud-gridding on these related regions, for point source nodes, the dynamically adaptive tree hierarchical listing method is used to improve adaptability, resolution and precision of data integration; for line source nodes, according to urban traffic network structure, high precision VOCs emission data are calculated by use of the motor vehicle flow calculation model; for surface source nodes, the differences of emission of VOCs among different regions are expressed by use of the background characteristic VOCs concentration data. Combining point source, line source and surface source VOCs data, the spatial and temporal characteristics of VOCs diffusion and migration under action of meteorological factors are recovered using the HYSPLIT4 model; then, using the Petri net model to dynamically evaluate VOCs cascade hazard and analyse the cause of formation, the key joint prevention and control regions are determined; then the AMO algorithm is adopted to determine the optimal emission reduction plan of joint prevention and control of VOCs and its implementation mechanism based on these key regions. The achievements of the research can form the fine management mechanism of the circulatory joint prevention and control of VOCs emission.

为了解决关联区域VOCs排放联防联控问题，本项目采用网格技术与云计算技术相结合的方法，对关联区域内点源、移动源(线源)和面源VOCs排放的联防联控精细化管理机制进行研究。关联区域云网格化后，对于点源节点，采用动态自适应树形层次化清单编制方法提高数据集成对复杂情况的适应性、分辨率和精度；对于线源节点，依据城市交通路网结构，采用机动车流动计算模型计算高精度VOCs排放数据；对于面源节点，采用背景特征VOCs物种浓度来表达不同区域VOCs面源排放量的差异。将点源、线源和面源VOCs数据综合起来，利用HYSPLIT4模式揭示气象因素作用下VOCs扩散与迁移的时空特征；以此为基础，利用Petri网模型来动态评价VOCs的级联危害性并进行成因解析，以此确定关键联防联控区域；针对这些区域，采用AMO算法确定VOCs联防联控最优减排方案及其实现机制。本研究的成果可形成VOCs循环式联防联控精细化管理机制。

雾霾的关键来源是VOCs，其主要来源是工业排放源。为了有效控制VOCs排放，需要设计出一种具有跨区域合作的VOCs管控机制来协同控制VOCs排放，这就是VOCs跨区域联防联控问题。.为了解决该问题，本项目对关联区域VOCs排放可伸缩层次化联防联控云网格管理系统构建方法、关联区域VOCs扩散与迁移时空特征揭示方法与危害程度评价方法、关联区域VOCs联防联控多级最优减排方案生成方法、关联区域VOCs排放联防联控云网格精细化管理机制及其实现对策等问题进行研究，取得如下创新性成果：.(1)设计出了关联区域VOCs排放可伸缩树状层次化云网格精细化管理机制；基于该机制，提出了VOCs监测系统数据收集与共享平台构建方法；以此为基础，提出了基于数据染色的VOCs数据保护方法、分散式云存储安全架构搭建方法和DIDS任务调度方法。.(2)采用树状层次化结构，提出了自适应VOCs排放清单树和企业活动水平信息树编制方法；考虑到来源多样的VOCs监测数据不完整、存在误差和噪声干扰，提出了一种错误数据检测、修正和补充算法；以此为基础，提出了关联区域内VOCs监测数据三级融合算法及可靠性保证方法。.(3)利用复杂管网液体流动模拟路网机动车流动行为，提出了一种新的机动车VOCs污染物排放量测算方法，从而解决了移动源VOCs排放量估算问题；以综合考虑各种相关的环保措施、能源消耗与VOCs排放量之间的作用关系为基础，构建出关联区域VOCs排放量系统动力学估算模型。.(4)采用空间自相关分析、VAR模型和主成分分析相结合的方法，计算出了子区域间的VOCs浓度的相互贡献率和影响受体子区域的其他子区域个数；为了分析VOCs迁移特征，通过提取VOCs迁移轨迹特征构建出指标体系，基于纵横向拉开档次法动态分析关联区域VOCs排放特征。.(5)为了找出VOCs危害形成的原因，提出基于对象函数Petri网的关联区域内VOCs危害程度成因解析模型；为了分析VOCs危害在空间上的关联性，提出了基于函数Petri网的VOCs级联危害程度评价方法。.(6)构建了关联区域VOCs减排分摊方案多目标优化模型，由此确定关联区域多级VOCs减排分摊方案。.(7)通过分析VOCs在大气、土壤、水体环境中产生污染迁移从而导致目标区域受到污染所涉及的影响因素，提出以事故树和系统动力学相结合为基础的关联区域内VOCs危害程度控制方法。

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