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标题: 空气中 PM2.5 问题的研究 上海理工大学 D11075037 [打印本页]
作者: 杨利霞    时间: 2019-10-8 11:40
标题: 空气中 PM2.5 问题的研究 上海理工大学 D11075037
空气中 PM2.5 问题的研究 上海理工大学 D11075037
; o+ N+ y5 F  \# X5 @! D- a

' c8 y& [& J" h0 ^* E- l( X) T: I9 \& J! v8 r
本文主要探讨的是 PM2.5 扩散、衰减模式的问题，根据该模式分析探究
$ x% l2 u  }8 kPM2.5 的危机治理与后 5 年的治理问题。建立了 PM2.5 与其它污染物之间的多
1 H+ f# z1 R& w8 S! w5 C元非线性对数模型；在静态、风力和湿度等因素下，分别探究污染物颗粒的运动" A  e% G& V$ T, s; x! q, j
模式，并建立了 PM2.5 扩散演变模型；在污染物浓度突变的情况下，依据该模
. z$ d4 w- o2 e9 A* |型得出不同区域污染物的浓度，最后确定安全区域的范围。建立综合费用和专项
$ g: U) k7 X1 A$ j( C费用的多目标优化模型，并运用系统动力学理论对目标值进一步优化。
3 }$ x+ ~) @! e! H* M- c0 K针对问题一，首先，运用主成分分析法，按照方差贡献率的大小剔除臭氧这
9 _. G; V5 t4 O2 T5 t/ r1 j3 |8 y/ ^个指标；其次，运用 SPSS 软件分析剩余指标之间的相关性及独立性，并建立了
# b; N; X  U6 U5 gPM2.5 与其它污染物之间的多元非线性对数模型，得出西安市的拟合优度
  w( M- K2 o3 f! V" D+ F* n( q5 z；最后，搜集西安市的相对湿度数据，运用该指标对模型进行再度优. S  x8 a8 c$ h$ l+ T% ^9 M1 L
化，优化后的拟合优度 ，因而相对湿度是 PM2.5 影响因素。
$ \# |/ p5 e6 n1 @, `$ @针对问题二：（1）运用统计学原理分析 13 个监测点 PM2.5 的浓度，描绘; `" M9 l  R+ R- D, [
了西安市 PM2.5 的空间分布云图。同时添加时间因素，探究 PM2.5 颗粒四维空- U( {% l/ ~2 `2 Q
间分布情况，得出采集点之间的 PM2.5 具有较高的协同性。
& ]7 ~9 Q  u6 S# |0 e（2）分析了静态下 PM2.5 粒子受力，漂移模式，通过结合风速、湿度、大
+ w4 T7 Q# M+ ?8 O* X气稳定度等季节性因素从点源、面源两方面分析了 PM2.5 扩散模式；建立了
* `% x+ j4 n# @4 u7 ]$ YPM2.5 点源和面源扩散的偏微分方程模型；通过利用 P-G 曲线近似法，布里吉
( A$ S) N' u3 T斯扩散参数以及现有数据对季节参数进行求解，得出 PM2.5 扩散衰减模型。计) s$ e- H* d1 f$ [; I3 \( m! @
算结果与西安市地理位置和提供数据相吻合，说明模型所刻画传播衰减模式与事
$ y2 R6 r% V5 m: D4 z3 N实相符。" W! E* l) K6 m% ^' o& i; k2 D
（3）通过第 2 小问所得的 PM2.5 点源扩散模型与 PM2.5 面源扩散模型，以2 a" n7 o, y  _; B: v# z* _7 A
高压开关厂为参考点，在 3 级北风状态下，运用 matlab 软件仿真模拟出的点源2: c4 |$ ~1 k9 ?  c2 |/ L
与面源扩散情况，其结果展示如下表：( `! B5 {% y0 u6 _$ n  U2 d
扩散方向 向东 向西 向南 向北2 I3 D& @. L3 C5 S- T# ?
扩散& a+ ^: y2 F  z9 q+ }
距离(m), d2 r9 a$ w( N- p
点源模型 50 50 200 10
* _5 M3 ~, r# y) B  l) m( ^面源模型 500 500 3000 200
. Z9 t2 k7 |; l1 `5 a; g（4）结合西安市各个地区的地理位置和天气、气候等条件，建立了各个区之0 o; v& @3 `: ~0 N
间的 PM2.5 扩散分析体系，利用西安市 2013 年 1 月 8 日—2 月 8 日的数据，通
: x( I3 c. d3 X过模型求解出各个区之间的 PM2.5 的相互扩散量，然后计算仿真出各个区的+ m; T0 Z. ~5 O
PM2.5 的浓度，通过与原始值进行对比，发现模型所得结果与实际相差在 10%
3 K2 o* ~: T. D1 \9 j4 g之内,说明模型可信。仿真与原始对比如下：( e& Q, ^% Q* P1 A
高压开关厂 兴庆小区
5 v* ?1 a$ b3 X: s& e, S3 w0 t1 N日期 真实值 计算结果 误差率 真实值 计算结果 误差率
$ k* t, d  W9 s; @& e2013-1-8 383 356.7054 -6.87% 373 381.1783 2.19%! ~1 X2 T/ w- Q! `7 O# \1 s9 I2 D
2013-1-9 216 211.39 -2.13% 236 217.7147 -7.75%
# s: \3 b: m, J& b" G5 S6 e2 V针对问题三：基于系统动力学理论，考虑治理效果，建立了系统动力学多目
5 r9 A4 H; ]8 |' z. s' `标复合治理的最优化模型。利用贝叶斯支持向量机方法对武汉市基本面数据进行
# m) n, J, p7 \4 I% i. C+ g宏观预测，对 PM2.5 进行系统性预测，并且仿真求解出 PM 由 280 单位到 35 单# P- F+ y. o+ a
位的五年治理方法，结果表明将综合治理与专项治理结合时治理效果最好。其最8 E) ?) ?7 ^. j5 V3 s0 ]
优相结合治理计划为：' O8 y# f3 h0 G3 e
年份 2013 2014 2015 2016 2017
2 r# B, \- F' Z: b5 C综合
1 t9 Y3 \5 f3 Q5 L& O治理
( H' d! L9 N3 m2 ~" e0 x4 u5 R投入费用(百万) 51 42 32 22 12
: z% I4 d* L# @PM2.5 减少浓度 4.5 19.3 34 48.7 63.55 ^( m* Z# ]  B- J
专项
; o) M; q  M# I5 o. B7 Z. j治理
: X1 ~1 c& d: D; Q投入费用(百万) 20 21 19 20 18
% i# i$ e7 T+ a) S( tPM2.5 减少浓度 28 21 15 8.5 22 E* f: Y! E  c2 i' G5 c3 Q
最后结合本文研究结果，对研究实施进行总结撰写了一份研究试验报告。
; \% R( M( D+ ?: b8 G# {- x) r1 G本文创新点在于，建立了基于贝叶斯理论的支持向量机方法和基于系统动力3 X5 j. E3 I% F5 o
学的多目标治理模型。
# u, \, ^: }( n6 j: ~* U$ g! g* M+ k. O9 C

, H% G" r1 z+ M7 R/ B. ]! W! N: ^7 ~

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