ArcGISEngine空气污染扩散模拟系统的开发思路

软件设计毕业论文热门推荐范文10篇之第八篇：ArcGISEngine空气污染扩散模拟系统的开发思路

　　摘要：本研究以高斯点源空气扩散模型为原型，研究多因子空气污染扩散复合模型，利用ArcGIS的空间地理数据可视化功能，以区域地形为基础显示空气质量的空间分布情况并对空气污染扩散路径进行模拟。结合风力、风向、温度、气压、地形等多因子对空气进行扩散性评价，并采用三维表达技术模拟污染空气的扩散，最后基于ArcGISEngine,实现空气污染扩散模拟的可视化目标。

　　关键词：Arcgis; 污染空气； 扩散； GIS;

　　Abstract:

　　Based on the Gauss point source air diffusion model, this study studies the multi factor air pollution diffusion composite model. Using the spatial geographic data visualization function of ArcGIS, the spatial distribution of air quality is displayed on the basis of regional terrain and the air pollution diffusion path is simulated. Combined with wind force, wind direction, temperature, air pressure, terrain and other factors to evaluate the air diffusion, and use three-dimensional expression technology to simulate the diffusion of polluted air. Finally, based on ArcGIS Engine, realize the visualization goal of air pollution diffusion simulation.

　　Keyword:

　　ArcGIS; polluted air; diffusion; GIS;

　　0 引言

　　空气质量问题一直影响并制约着经济发展和人民身体健康，其重要性显著。空气污染通常是由于人类活动或自然过程引起某些有害物质进入大气，当达到足够的浓度和时间时，并危害人类的舒适度或环境的现象。空气的流动性使空气污染具有明显的扩散性。空气污染是区域性问题，更是全球性问题。本研究结合风力、风向、温度、气压、地形等多因子对空气进行扩散性评价，并采用三维表达技术模拟污染空气的扩散，对于区域性空气质量评价和规划，服务地区发展，具有重要的决策参考价值。通过对静态空气污染程度分等定级，采用三维技术模拟空气污染在地形、风力、风向等多因子影响下的可视化发展过程，建立多因子空气污染扩散模型。及时对空气污染进行评价，预测空气污染扩散范围的目标。为大气污染联动预警系统的建设研究及实现，积累理论研究基础。

　　本研究采用张家口地区1:25万地形图及2015年TM彩色合成遥感影像，提取坡度坡向值及高程值做为地形因子参数，结合张家口地区风力、风向、湿度、温度、气压、SO2、PM2.5、CO、NO2、O3、PM10等综合影响因子，研究多因子影响的空气质量扩散性分级评价体系。在此基础上，以高斯点源空气扩散模型为原型，重点研究多因子空气污染扩散复合模型，利用ArcGIS的空间地理数据可视化功能，以区域地形为基础显示空气质量的空间分布情况并对空气污染扩散路径进行模拟。最后基于ArcGIS Engine,实现空气污染扩散模拟的可视化目标。

　　1 系统概述

　　基于Arcgis的污染空气扩散模拟软件以GIS地图为基础数据对象，建立污染空气的监测点以GIS网点表示。并对每个监测点的空气污染物进行实时数据监测，并对污染来源等进行分析。使用饼形图、曲线图进行显示，更加数据表示直观形象。系统对空气污染物以及扩散、空气优良天数进行日报、周报、季报的统计，生成统计报表，对空气优良天数进行显示。系统运行要求处理器配置酷睿I3以上；内存2GB;硬盘自由空间80G,软件系统环境为Windows操作系统。系统基于Arcgis Engine开发平台，开发语言为VB6.0.本系统目前为单机运行，数据库采用文件数据库。

　　系统界面体现简洁适用的风格，包含两级菜单，鹰眼区、目录区和主窗口区，一级菜单包括系统设置、用户管理、数据采集、数据分析、站点管理、设备管理和数据报表等。鹰眼区用来显示整个电子地图和目标位置的坐标；目录区管理图层，包括基础地理图层和业务数据图层。主窗口区显示和模拟空气污染因子的变化和扩散状况。

　　2 开发思路

　　使用ArcGIS软件，制作张家口地区1:25万DEM;使用Erdas软件处理TM真彩色遥感影像，并合并地形图，生成地表模型，建立京津冀区域空间地理数据库；通过影响因子数据采集系统，将风力、风向、温度、气压、地形等影响因子导入大气质量体质评价模型，对污染源发地进行空气质量评价和等级划分，经高斯点源空气污染扩散模型进行可视化分析，动态模拟污染空气的扩散路径，与沿途大气进行混合再扩散过程，以图形和动画的形式，通过网站或手机客户进行预报预警。

　　图1 开发设计图  

　　3 系统功能设计

　　3.1 网点实时数据获取

　　该功能主要采集和存储监测设备传输的气象和污染因子业务数据，数据被获取后，流入后台数据库存储。一个监测设备对应一个GIS点对象表示的监测点，各个监测点会得出不同因子的实时数据，用户可以对实时数据进行查询，浏览全部站点数据：通过选择城市、站点性质、监测站等复选框里相应选择，浏览复合查询的实时数据。

　　3.2 站点监测

　　结合GIS地图实时显示监控区域内全部监测点的站点信息、监测数据，通过建立网格，实现环境监管区域和内容全方位、全覆盖、无缝隙监测。以站点为单位对重点污染区域、重点污染点位进行24小时连续在线监测和采集，实时捕捉异常排放情况，便于及时管制。站点数据可以生成单因子或多因子的历史曲线点击历史曲线，历史曲线可以以图片形式导出。

　　3.3 动态模拟

　　按时间段动态表示各污染因子的变化情况，该功能是建立在各站点连续获得各污染因子数据的基础上实现的。使用空气污染检测仪器收集张家口地区区县共20个样本采集地点的SO2、PM2.5、CO、NO2、O3、PM10等空气污染因子和风力、风向、湿度、温度、气压等参考因子数据。将空气质量评价标准中的空气质量分指数和高斯空气扩散模型，设计为受多因子影响的动态扩展模型。在ArcGIS中，基于网络分析模型，以样本采集点内插产生的高源发生中心地为整个模拟区域的几何中心，离散成等间距格网，并计算每个网格点上的污染物浓度，生成大气污染物质量浓度的等间距格网，将浓度值赋值给对应的格网点，再根据值的大小进行分级，按等级从深到浅赋颜色值，这种颜色差可以使人产生立体感，更直观地感受和分析污染物浓度分布的空间差异。空间插值法，是动态模拟实现的核心技术，其基本原理是空间位置上越靠近的点，越可能具有相似的特征值；而距离越远的点，其特征值相似的可能性越小。利用ArcGIS 3D Analyst扩展模块提供的三维数据查看环境实现系统的三维可视化。在ArcScene中导入张家口地区地形三维数据，加载三维大气扩散表面图层，显示TIN要素中的三角面，设置要素图层的颜色、透明度等属性，显示大气扩散的三维区域。

　　3.4 报表管理

　　报表包括日报、周报、月报、季报、天数统计、分时段统计。日报在某固定时间生成，因此每天在该时间之前默认显示的是前一天的日报。系统提供日报导出excel或者word等类型。既可以选择日期查看指定时间的日报，也可以查看各个污染物的详细数据；周报：周报增加了监测点排名，也可查看详细数据；月报，季报：月报、季报与周报的区别只是时间跨度更大；天数统计：该功能主要包含本月达标率、与上月达标率对比、与去年同期对比、本年度截至目前累计达标率和达标天数；分时段统计：根据统计需要设置时段步长，按时段统计各指标值。系统为动态模拟软件，最大值、最小值、均值各统计指标会随时间发生相应的变化。

　　3.5 设备状态

　　污染因子采集设备是保证基础数据精确的直接保障，因此采集设备的工作状态是需要时刻关注的，软件支持设备基本运行参数的查询包括电压、温度等。选择具体站点及监测设备，可查询某一站点的设备运行状态。气象站是自动监测、采集和存储气象数据的设备。随着气象要素的变化，传感器电感元件的输出功率也随之变化，这种变化较大时可能会影响气象数据采集的精度。软件可以设置报警阀值，当电压、温度等数据过高或过低时，设备监测点高亮闪烁，提示设备工作状态不正常，并根据报警参数提供维护参考方案。

　　3.6 监测点数据显示

　　监测点以点状符号表示，监测点的监测数据包括4个气象因子和6个污染因子也用点状符号表示，不同的因子分别用专题图层管理。在同一图层次里，不同监测点的同因子数据可以显示出同一时刻，地区间的因子分布差异，使用克里金插值可以拟合出因子分布趋势面。对同一个监测点，可以按时间显示出某个因子的变化趋势线，从时间剖面上分析因子变化的趋势，同样也可以纵向比较各因子的变化趋势和相互影响的程度，建立因子数据的4维数据模型。

　　3.7模型分析

　　大气扩散模型定量地计算污染物浓度模拟时空分布的数学模型。气象和大气环境研究领域针对不同环境开发和优化了不同条件下的大气扩散模式，如封闭型扩散模式、沿海大气扩散模式、山区扩散模式和熏烟扩散模式等。根据环境条件选择大气扩散模型，本系统的主要模型为高斯模型。首先进行参数设置，从数据库提取对应模型的样本数据，经数据预处理后由程序导入扩散模式，得出分析结果，分析结果可以量化为数据结果也可以以图斑变化的形式动态模拟因子变化状态。模型分析的基础是数据，数据的数量和精确度是保证分析结果正确的最根本保障，因此该功能作为本系统的核心功能对网点实时数据获取、设备状态和站点监测等功能的依赖性较大。

　　4总结

　　环境污染问题关系国计民生，尤其是大气污染日益受到人们的高度关注。张家口地处北京西北方，与北京地区高差较大，是北京最重要的生态屏障，也是影响北京空气污染最大的地区。春季强劲的季风由西北直向北京，使张家口成为北京的空气污染源之一。本研究对张家口区域经济与自然环境和谐发展具有重要参考意义，同时为下一步现实京津冀区域大气污染联动预警服务，提供积累研究成果。本研究的成果之一空气污染扩散可视化复合模型是实现不光提高了大气质量预警的精度，也是实现可视化的理论基础。预警精度的提高以及可视化的实现可以更好地为与大气质量关系密切的行业如农业生产、航空摄影、疾病预防等服务。以及为研究大气污染预防和治理提高理论参考和数据可视化服务。

　　参考文献
　　[1]安俊琳，项磊，吕晶晶等。高危环境事件中大气污染探测虚拟仿真系统设计与实现[J].实验技术与管理， 2019,36（10）：123-126.
　　[2]晏丹。基于B/S架构的城市扬尘污染源监管系统设计与实现[J].能源与环保， 2019, 41（06）：6-9.
　　[3]易莹，罗筱然，邹志威等。城市空气质量检测系统的设计与实现[J].计量与测试技术， 2017, 44（11）：88-89.
　　[4]胡德奎，张婷华，朱宝文。气象空气质量与污染预报服务系统设计与实现[J].青海农林科技， 2017（01）：52-57.