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摘 要：
# f. D% B" k9 u. A0 h5 }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# S6 l7 i6 r3 W: K
评估及污染治理等相关问题进行了研究，取得了以下成果。
' H2 ~, y6 |3 S8 x问题一：7 _ W8 R# t* |8 V0 p+ a
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、4 E' l+ M' c2 L7 S
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
/ G+ h3 s7 l- p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* T5 q- }$ s N
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
I) g0 x7 ?& w5 Q" p: e8 N, D相关。最终给出PM2.5 与其他5 个物质IAQI 值的拟合函数为：7 F% Y. I% C: u+ a
0.2262 0.2416LnX 0.3526LnX 0.3546LnX - 0.2154LnX 0.969 1 2 3 4 5 LnY LnX # F, X, {0 O3 [* e( a
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
9 D+ x5 w9 l5 y# t3 U6 ~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、
# S- X' T9 {" G9 X- @& {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
H/ o: f: i, t4 P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：! E5 C5 |! _' o
LnY = 2.3975Ln𝑋6 − 14.903𝐿𝑛𝑋7 + 19.4621Ln𝑋8 − 44.323𝐿𝑛𝑋9 − 21.929𝐿𝑛𝑋10 −
% P3 l& p% e2 o8 g! c1 e45.905𝐿𝑛𝑋11 − 85.1032
& b% W! N. x; S3 ]- q9 ]) C问题二： P$ |4 |0 c) C
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4 Y5 O i7 y7 t: }' g
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
* H) x5 F v7 b! [' L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: Y5 G' { J1 b5 G8 |& q& o6 l$ H1 p; O
染情况下，污染源上风和下风L公里处的浓度。% J* h# z. H# W& x0 N: _
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
3 @% I9 C& N7 w/ M8 M) [) {" C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
' w$ z2 o3 N8 h5 K% t- 3 -! M; N, p4 n+ S4 F' }
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 ?0 R3 N8 y2 O- [! c# O j
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。
& M& ?5 h, J/ d, G) h) N4、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。
, k6 ^; R9 S( |& z6 k8 @问题三：
* L2 d6 v" u- E1 Q1、提出三种治理 方案：长期、快速全面。' |4 i, h1 v* v! Q7 `
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：
, Z' \$ p; o! H! p年份- F2 O) w$ d7 |+ Z8 c, _
第一年3 H+ e8 V8 d# \6 T- x4 N
第二年* t' Z) N* M; J& \ V$ w
第三年& I) ?7 d5 T6 ^0 {: B8 e
第四年( W x4 V8 F7 G" ^( B
第五年
- E* i' f$ f3 O3 r; mPM2.5 PM2.5PM2.5PM2.5值变化额
6 w6 ]$ @9 L" Q. ^1 h7 ~3 U( |2.32.32.30 B1 W1 H0 N2 K( l% m
7.37.37.3
2 F& b8 i- s6 Z" j) `1 w! g18.318.318.318.3
. G/ n/ x' h6 B( ^5 l; G3 v H61.361.361.361.3
# r# _. k# @0 P+ I/ n! e3 J3 `155.9155.9155.9155.9155.9, M2 i, W7 z9 Y) d) ]- |9 w
快速 治理 考虑 治理 成效 ，其每年 的治理 计划 为：
6 j' V" q0 k& L" x1 Q& p年份: A% S) i( x- L5 k' y; C. X
第一年
, o7 R3 t |0 Y. b V第二年: s, H% b+ V% g5 B& g
第三年) h1 g. ?' \) F
第四年) T) Z2 u9 Y9 I
第五年
& m% e0 q2 e2 d+ t' SPM2.5 PM2.5PM2.5PM2.5值变化 额. |: R5 S4 }) O" a
36.7536.7536.7536.7536.75
" M, H- m" E N" x36.7536.7536.7536.7536.75
+ g& [5 e/ ]$ ? A6 N- r! X73.5073.5073.5073.5073.50
* H; n7 V9 a; k5 o8 J49.0049.0049.0049.0049.00+ }9 _9 D0 K7 `* ^* V
49.0049.0049.0049.0049.00" o; S/ P3 [& Y. I$ I7 A
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：
* H3 `* H/ A" O/ S H& d& w6 Q名称
T4 D6 b% ~( P二氧
6 o& F) k' ?2 [$ I化硫
: A. w; [8 A. L# J二氧
3 E& f; a t5 l/ F* j; d& d7 X化氮
5 e2 Z! o. _) P) i: J可吸入颗 粒物
" r" ^+ O, g4 k% l* G一氧化碳: p/ e& ^ w5 ~ |, m# g# S8 E
臭氧
3 a( z' R( J3 j1 ZPM2.5
8 \) c7 O2 h- \! @% E% Q7 w! {PM2.5 的 减少幅度
7 p0 ?# C( T7 i! h/ q; c一年后 终值
* V# y5 b$ g' S; v( F/ J47.88$ G7 x8 |, y+ l% h
74.76
2 M& F& p$ S9 R3 e9 e. q) q4 @& @121.80- ~' C0 S8 D( O9 ], n
50.02
) K: @' N8 r; b. C `14.105 J) e# K" N' O9 u+ I0 D: G
220.77
6 z4 ]! K$ A! j n18%
4 R7 r1 [" d+ C! ]9 D! Y' }! [' [二年后终值! \" V3 B2 z1 ^. w" h8 @
38.76" X) T) f5 f, f/ |
60.526 H% ~3 j" R* _* W1 @, k% c4 N: p& l
98.60* H# h: z9 T1 Q* X5 `/ q6 l/ j
39.04
7 |) V* d7 ^6 g' k" `$ d# n13.20
4 f# R" B* x0 d2 a9 A172.44
$ M7 Z o/ N" ]* N) h+ R36%
# X, Z3 Z" F, f3 b N& y三年后终值
- d. V" n# G" O5 |3 h1 N' x29.64
! L+ M& v) K4 {46.28/ I) Q7 l% j* Z
75.40
/ O& C; t! C& }: F28.06
. ^8 ^6 }* h- }+ |! A2 Q12.30
% G W: [ m/ Z# K124.97* F+ L2 D5 c+ E% A; N) f; v
54%
5 y' ~3 _& g0 Z& Y" S% f四年后终值! s& H. ^8 ?. B q
20.521 p0 M& C+ e- `! m
32.04
7 W! E, k8 r* \/ z52.20
, }) y0 b8 C! J2 n% }& W+ a4 A17.080 x4 \. [5 O9 S8 S2 g! g: b
11.40
; |$ }1 k z2 y3 P$ D# d9 ^78.79
! q h5 X, L4 C8 W# n/ ^4 Z74%1 m/ i2 M* k z8 i
五年后终值
( U) f* Q% h% R5 q: A11.40
2 d; Z; {8 w W! Y17.80
: F. {9 Q+ V% G0 a& N4 r; M& S29.00( v8 s: d' |5 p+ U( P
6.10
- \, d4 [; U( k" w# d) o+ [2 u10.50
4 e' U* o! b0 R) s$ E" G1 g34.372 x: v0 C2 x/ j
87%4 U$ F5 O8 t6 C
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 。5 P$ _7 E9 A8 u
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
* ~$ Y& U6 |' c; \& Q
6 D$ l7 ^' Q4 ]* t6 Z- z6 c r |
zan
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狗仔卡
发表于 2014-8-30 18:48
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