PM2.5 扩散预测模型及相关问题研究

madio

摘 要：
5 l9 n+ ~- K% L3 k0 f: Q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
- J0 `- S% q8 a评估及污染治理等相关问题进行了研究，取得了以下成果。
问题一：
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、
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
# i2 w0 H3 o# J; k& I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
9 j6 s7 G0 Y) l& a2 I( w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
- m3 I/ \* ~) Z0 T& A# X, Q/ @相关。最终给出PM2.5 与其他5 个物质IAQI 值的拟合函数为：
/ a4 Q! P  _* ^5 v4 G  d0.2262 0.2416LnX 0.3526LnX 0.3546LnX - 0.2154LnX 0.969 1 2 3 4 5 LnY  LnX    
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
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、
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
9 Z8 @9 t0 b( a5 w. O+ s9 g* a& U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：
LnY = 2.3975Ln𝑋6 − 14.903𝐿𝑛𝑋7 + 19.4621Ln𝑋8 − 44.323𝐿𝑛𝑋9 − 21.929𝐿𝑛𝑋10 −
7 ?8 |& a3 C7 F5 v' z, h45.905𝐿𝑛𝑋11 − 85.1032
问题二：
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
( G/ i& D% s7 T- N- A3 p7 t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
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
染情况下，污染源上风和下风L公里处的浓度。
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
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
- 3 -
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。
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。
# Y8 _! f4 `1 a' E9 v- x4、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。
  v' O8 i5 t) ^5 D, _' s问题三：
1、提出三种治理 方案：长期、快速全面。
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：
年份
7 Z# A4 z& `5 q8 }. P第一年
) s' u! e! M6 K1 n6 p- x7 h第二年
) ~( J: S2 U0 a5 T9 V5 q/ Z第三年
) s* _: m0 h2 ?- W* q第四年
第五年
- i/ V1 y1 x$ e, G" M5 m/ NPM2.5 PM2.5PM2.5PM2.5值变化额
2.32.32.3
/ G" O7 t* Y. @1 {7.37.37.3
18.318.318.318.3
& D1 \0 x9 Q& a" |' [5 g* `' k3 b61.361.361.361.3
+ y; v, J; o, `; V, l: R155.9155.9155.9155.9155.9
快速 治理 考虑 治理 成效 ，其每年 的治理 计划 为：
# X; j" ?& Q6 ~4 C年份
第一年
2 e# H4 u& v+ F  B8 ^1 d' L  e第二年
第三年
第四年
1 E; S- |8 w0 ^. j第五年
& p2 t" W! n. H3 O* g( }: }6 UPM2.5 PM2.5PM2.5PM2.5值变化 额
36.7536.7536.7536.7536.75
36.7536.7536.7536.7536.75
" {0 E) S& x' v9 u73.5073.5073.5073.5073.50
49.0049.0049.0049.0049.00
3 i3 l; S: Y- w9 f: F49.0049.0049.0049.0049.00
/ L- g3 T: y& G/ s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：
8 \2 @3 X$ g% }, V$ h( _9 Z* i名称
8 g( V3 R  M/ k( A二氧
2 ~8 X# ]! T9 p- ^' r8 t) a化硫
4 O) g6 j" x6 y二氧
化氮
可吸入颗 粒物
( T6 b0 g# r, o% g一氧化碳
臭氧
/ s$ ?# \6 J) B; c( [PM2.5
/ U& q$ M; m: n1 p$ Q3 wPM2.5 的 减少幅度
一年后 终值
47.88
74.76
121.80
* [. `1 E* d7 k6 o50.02
& y% M: f3 b: a% W! a0 l14.10
/ C' o7 y) L- B' ~5 U" c; _220.77
18%
二年后终值
  L0 C# B* U3 o. h, }# b38.76
+ f. k5 k- n, s# X+ e60.52
5 g+ b4 e2 O* u98.60
0 r$ }$ }+ Q. [$ f/ x2 E; F$ B+ H. B39.04
+ B: X0 l" O# W$ Y3 I3 l13.20
172.44
- ?' L0 M2 L3 a; w5 B3 \% K36%
三年后终值
6 _" b/ A" A! _, ^29.64
' w) Z+ V) o* i46.28
75.40
/ w: \2 d; }! V8 f! J6 u28.06
. C1 t% S( A7 H+ Y12.30
124.97
' l. X1 j9 g; Y& M, d; u; T, v54%
四年后终值
. ^+ Y" ?7 F: n- a20.52
32.04
% z: F+ _$ I6 u+ C4 P4 w52.20
17.08
+ y7 }3 s! [( O6 {5 U11.40
78.79
74%
+ J" Q/ ^! i4 g/ a五年后终值
, x3 Z7 t4 J6 V9 s11.40
: F! q" D; w9 I; o# q# P2 n17.80
# K4 g. ~: r: D2 }- E29.00
6.10
10.50
34.37
87%
+ e  _* g- N$ Y1 n) L8 G3 u8 ~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 。
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
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