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标题:
PM2.5 扩散预测模型及相关问题研究
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作者:
madio
时间:
2014-8-30 18:48
标题:
PM2.5 扩散预测模型及相关问题研究
摘 要：
* [1 {* f; o- J/ S0 p1 d, E
本文以武汉为例，就PM2.5 污染物的影响因素、扩散与衰减规律、预测与
* A: r) L+ |+ T0 m
评估及污染治理等相关问题进行了研究，取得了以下成果。
" \. k1 G& x: r
问题一：
& v1 |2 s. k3 ?# `7 l: q
1、研究二氧化硫X1、二氧化氮X2、可吸入颗粒物PM10X3、一氧化碳X4、
2 Q2 w( Y! X- m5 ?# v; Y
臭氧X5和细颗粒物PM2.5Y这6 个基本监测指标之间的相关性及独立性，并对影
- D% I/ d3 t) R- G |
响PM2.5 的其它5 项分指标做出主成分分析及回归分析，得出二氧化硫、二氧
8 ]$ W" X; V, T9 O) W3 ^- S7 m t
化氮 、可吸入颗粒物PM10、和一氧化碳与PM2.5 正相关，而臭氧与PM2.5 负
9 B2 |3 {- h! X: Q& a
相关。最终给出PM2.5 与其他5 个物质IAQI 值的拟合函数为：
5 F8 r0 w [4 l9 h) d( D3 ^. b2 l
0.2262 0.2416LnX 0.3526LnX 0.3546LnX - 0.2154LnX 0.969 1 2 3 4 5 LnY LnX
) }( Y' C5 h$ m) s2 U4 k% N4 u
2、探求其他影响PM2.5 的因素，分析得出，气象的变化对PM2.5 值得影响非常
; q& b. h9 k( u: ]+ R2 b* m
剧烈，其中PM2.5 值与湿度X6、气压X8成正相关，与大型蒸发量X7、风速X9、
! d8 g! V2 s6 c/ C: o2 V( l) U
气温X10、水汽压X11则负相关，并且在所有影响因素中，风速和水汽压对PM2.5
8 ~$ j0 M: X9 s+ l0 C# R$ U7 i: ^
值的影响相对较大。最终给出PM2.5 与其他7 个大气因素之间的拟合函数：
5 h3 y: Y0 \8 P% D& |/ c& O
LnY = 2.3975Ln𝑋6 − 14.903𝐿𝑛𝑋7 + 19.4621Ln𝑋8 − 44.323𝐿𝑛𝑋9 − 21.929𝐿𝑛𝑋10 −
2 ]) |! e1 i$ C
45.905𝐿𝑛𝑋11 − 85.1032
w" j2 r9 _' c& Z" [
问题二：
% w; ^8 }! d5 d C6 ^
1、客观描述武汉地区PM2.5 的时空分布规律，以高斯扩散模型为基础，充
- n% _; l8 b0 {9 F9 `
分考虑影响PM2.5 扩散的因素，分析地面与建筑物边界反射、干沉积、雨洗湿
- T$ p; G- h$ B J; S' R
沉积及湿度的影响，逐步改进高斯扩散模型，并引入时间t ，计算当点源持续污
8 t& E4 q9 a" L
染情况下，污染源上风和下风L公里处的浓度。
D' X& G2 `2 W" {) f
2、通过数值仿真，得到距污染源下风向距离一定条件下污染扩散浓度的分
. L3 {, J$ n7 }$ s
布规律：1）在恒定条件下，PM2.5 扩散浓度呈正态分布，扩散浓度逐渐达到最
- f- u# ?: ]/ h- p
- 3 -
9 R1 C( m( s3 n w2 m
大，在横向距离增到一定值以后扩散浓度逐渐降低直至为零； 大，在横向距离增到一定值以后扩散浓度逐渐降低直至为零； 大，在横向距离增到一定值以后扩散浓度逐渐降低直至为零； 大，在横向距离增到一定值以后扩散浓度逐渐降低直至为零； 大，在横向距离增到一定值以后扩散浓度逐渐降低直至为零； 大，在横向距离增到一定值以后扩散浓度逐渐降低直至为零； 大，在横向距离增到一定值以后扩散浓度逐渐降低直至为零； 大，在横向距离增到一定值以后扩散浓度逐渐降低直至为零； 大，在横向距离增到一定值以后扩散浓度逐渐降低直至为零； 大，在横向距离增到一定值以后扩散浓度逐渐降低直至为零； 大，在横向距离增到一定值以后扩散浓度逐渐降低直至为零； 大，在横向距离增到一定值以后扩散浓度逐渐降低直至为零； 大，在横向距离增到一定值以后扩散浓度逐渐降低直至为零； 大，在横向距离增到一定值以后扩散浓度逐渐降低直至为零； 大，在横向距离增到一定值以后扩散浓度逐渐降低直至为零； 大，在横向距离增到一定值以后扩散浓度逐渐降低直至为零； 2）随着距 ）随着距 ）随着距 污染源下风向距离的 增大，扩散浓度变化渐趋平缓但所能影响污染源下风向距离的 增大，扩散浓度变化渐趋平缓但所能影响范围有所增加； 3）随着风速逐渐增大， PM2.5 浓度最大值变小，下降速率逐渐 浓度最大值变小，下降速率逐渐 浓度最大值变小，下降速率逐渐 浓度最大值变小，下降速率逐渐 浓度最大值变小，下降速率逐渐 浓度最大值变小，下降速率逐渐 浓度最大值变小，下降速率逐渐 浓度最大值变小，下降速率逐渐 变大，扩散速度增加； 4）源高的增大将导致污染物浓度最值向下风偏移， ）源高的增大将导致污染物浓度最值向下风偏移， 扩散与稀释速度加快，污染浓最大值明显降低。
# _7 x- r4 e* D$ g' u
3、预估突发情形下 PM2.5 的扩散距离及安全区域，以武汉为例浓度值突 的扩散距离及安全区域，以武汉为例浓度值突 的扩散距离及安全区域，以武汉为例浓度值突 增至 300mg/𝑚3并持续两小时情况下，结合三维图及平面分析危险区安全 并持续两小时情况下，结合三维图及平面分析危险区安全 并持续两小时情况下，结合三维图及平面分析危险区安全 并持续两小时情况下，结合三维图及平面分析危险区安全 并持续两小时情况下，结合三维图及平面分析危险区安全 并持续两小时情况下，结合三维图及平面分析危险区安全 并持续两小时情况下，结合三维图及平面分析危险区安全 并持续两小时情况下，结合三维图及平面分析危险区安全 并持续两小时情况下，结合三维图及平面分析危险区安全 并持续两小时情况下，结合三维图及平面分析危险区安全 并持续两小时情况下，结合三维图及平面分析危险区安全 并持续两小时情况下，结合三维图及平面分析危险区安全 并持续两小时情况下，结合三维图及平面分析危险区安全 并持续两小时情况下，结合三维图及平面分析危险区安全 并持续两小时情况下，结合三维图及平面分析危险区安全 并持续两小时情况下，结合三维图及平面分析危险区安全 区。
- J1 L3 E; ^; r7 g& b1 M9 B/ }
4、结合小波理论及神经网络，提出的构算法并通 结合小波理论及神经网络，提出的构算法并通 结合小波理论及神经网络，提出的构算法并通 过 Matlab 实现了对 PM2.5 值的预测，拟合度较高。
3 `8 S6 ` t7 v& a" `4 B$ d- b
问题三：
8 q9 _0 w% P4 B0 @) T
1、提出三种治理 方案：长期、快速全面。
1 f, x D$ ?- B3 Z" j# N) ?# ~2 o% w
长期 治理 方案 着眼于 经济 的可持续 发展 ，其每年 完成 计划 为：
& W( } N, x/ t w. k: m) O
年份
" [7 J, q7 M6 T! n; }
第一年
$ n# B! g3 w9 c6 H) W% ?
第二年
5 a, T- Y& v2 d, }$ F* s
第三年
: T& e" W S5 Y
第四年
. ?9 W' t7 R S# `
第五年
7 a% x. F! `( |# }- M6 j+ Q- M/ f
PM2.5 PM2.5PM2.5PM2.5值变化额
8 f- M4 u; c/ Q) S$ s- i1 s/ F9 `
2.32.32.3
, ]9 X5 B8 [3 `1 \; U. V
7.37.37.3
$ j' L5 {3 z1 b) f5 j) ?2 ~
18.318.318.318.3
: a( B6 k0 J' h7 q! r# E) T
61.361.361.361.3
) l: d7 K1 }- n' }9 ^5 l
155.9155.9155.9155.9155.9
2 K4 }& {- n9 e, I5 e
快速 治理 考虑 治理 成效 ，其每年 的治理 计划 为：
5 ]5 @( _( }$ F. {. {% k4 E0 p
年份
& W+ Z6 q1 j: k- K: [+ i
第一年
9 V( k0 U, u* m$ ~3 h. D# ^
第二年
! L) B" I4 Q" s. }0 U7 o
第三年
" K9 U/ b, t: f" X
第四年
- O8 y+ V y8 i: S
第五年
6 ]1 R' c1 ?* v8 r3 L
PM2.5 PM2.5PM2.5PM2.5值变化 额
- E5 _* ], E) J) c
36.7536.7536.7536.7536.75
/ n8 \2 G' n, h3 g% H
36.7536.7536.7536.7536.75
# R& Y/ e3 h0 e
73.5073.5073.5073.5073.50
+ z! d1 I0 `: |% R. v
49.0049.0049.0049.0049.00
8 t, ^7 @5 @5 d7 f9 u+ t
49.0049.0049.0049.0049.00
' S' t# F; R2 K* ?3 l* v' U: v
全面 治理 根据 第一问 中得出 的 PM 2.5 与其他 5个指标 的关系 ，通过 降低 其他 5个指标 浓度 达到 对 PM 2.5 的治理 ，其每年 的治理 计划 为：
7 x( n- w8 ~3 O$ J) X' R; I7 q
名称
! Y7 A _" `9 V6 U; T
二氧
% p" z' v1 I! x3 U0 ]4 v. I
化硫
) j5 u$ l& d% }. {# R. H( z4 Q
二氧
" o7 m' Y( g% M2 D7 p
化氮
1 _6 J/ ?3 P$ l* G/ d* v. f
可吸入颗 粒物
! g" b& S$ j `% K, S
一氧化碳
) J! V: l+ U1 y* U% Y6 d! O4 U( g
臭氧
" z8 _8 D" `+ H( D- J% L
PM2.5
: K6 I4 l2 T# \# z' U# s
PM2.5 的 减少幅度
6 |9 v" ]; B- g5 w9 B+ ~
一年后 终值
- _5 N2 ]8 V, p, q! k K! W* _( C, m) T
47.88
' g( t9 M i Q" F) w9 q
74.76
- H9 ~/ l" \/ U% v6 E" v" `, \, L
121.80
; T$ x/ U: D% b+ L
50.02
! s w) y9 a* m$ n0 I- p1 C
14.10
# j% J0 H8 c( o9 {: {0 a+ J. F
220.77
% U5 G8 `7 Y" d$ ?1 s* N; s% k
18%
" c% _( m1 v- B) n
二年后终值
. g" h, s& P" u* r2 p
38.76
1 S" P+ T' [1 N
60.52
' K y/ D% A; h) B. e. q
98.60
7 B( u+ Z( ~* n4 W( Y
39.04
2 E$ I4 e+ g. p' _# o+ A% P
13.20
+ [2 F$ A( N9 d$ [
172.44
' X5 o) D3 z g( r" V
36%
2 ?5 u6 l; G0 _' A5 s$ K
三年后终值
! _+ u' p/ m O6 K1 B& @) X& ?" u
29.64
3 n( b. e0 ~+ c- d% K: F0 `
46.28
8 ^% h! @) H' J9 C: S
75.40
# q- S6 w+ M# r1 X" l" i6 A
28.06
: m$ G" H4 k$ L2 ?' }2 ]
12.30
, H o5 d$ a! X8 H2 `/ a' V
124.97
: I3 I6 Z [% c9 a0 x) x3 A* Q
54%
& G5 Y% m7 ] F9 f
四年后终值
+ G5 N x7 h2 e, G
20.52
8 E) W% s& Y3 [6 X' ?* C% ^
32.04
+ y9 p' V% ]# k5 C
52.20
1 b; U( z4 e4 v6 Q
17.08
4 U8 G2 j& B& }4 k3 n( n
11.40
% k; G3 e: I6 i7 F+ l7 h
78.79
( u I' ?2 N2 u9 W
74%
4 A A# f! h. O9 Q
五年后终值
+ Y, j% L. S( t( A+ C& }& m8 c
11.40
; p P! m* |0 ~" X
17.80
6 C9 B5 Y. n+ K/ W9 r4 Q
29.00
: \5 @7 n# G1 e4 P! ~
6.10
! k4 M; P& c- s, \# Z
10.50
! G( L/ E0 p. d) U% t' z5 [
34.37
2 f! Q& [3 X3 {+ ^! |8 y9 e
87%
. f: P/ O4 r9 X
2、以全面治理计划 作为 治污 方案 ，根据 本文 提供 的综合 治理 与专项 治理 费用 与 PM2.5 浓度 减少 的关系 ，建立 最优化方程 。
; I, ^: j: p$ v
关键词：主成分析，多元回归改进高斯模型小波神经网络最优化 关键词：主成分析，多元回归改进高斯模型小波神经网络最优化
+ U$ |. u# p. O8 z. Y
, B+ t$ d: f. m
D题上海理工大学10252094队.pdf
2014-8-30 18:47 上传
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作者:
鹏程万里2014
时间:
2014-8-30 19:22
这个也下来看看
作者:
此号被盗
时间:
2014-8-30 20:08
这篇可以参考下
( |. s9 f) V/ C& t+ v) e0 k- Z
作者:
wjgvflg
时间:
2014-8-30 20:47
可作为培训模拟题
作者:
望者！
时间:
2014-8-30 23:00
的DDD
作者:
更多云
时间:
2014-8-30 23:26
楼主好人~ 我找了 好久了~
作者:
奥霸马2014
时间:
2014-8-31 14:32
顶一个。。。。。。。。。。
作者:
模天大楼
时间:
2014-9-3 01:27
还不错诶O(∩_∩)O~
作者:
sytuljs
时间:
2014-9-6 19:24
感谢楼主分享！！！！
作者:
anjofan910
时间:
2014-9-9 19:47
感谢分享！！
作者:
shadow猫猫
时间:
2014-9-17 14:41
感谢分享！！
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