PM2.5 扩散预测模型及相关问题研究

madio

摘 要：
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
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：
( s1 c" _- i3 \5 G7 j6 n1、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
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
, g- \5 q' R3 i- o! `3 N, i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
相关。最终给出PM2.5 与其他5 个物质IAQI 值的拟合函数为：
2 j- y9 p- k- Q7 V" o4 \0 G& N* w' ^) s0.2262 0.2416LnX 0.3526LnX 0.3546LnX - 0.2154LnX 0.969 1 2 3 4 5 LnY  LnX    
8 {5 e* D" i' I% Q# j2、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
  C2 X! G  l7 r3 [& {/ 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、
  w( m) B; T9 V1 z: _7 |1 t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
/ w9 k# X; _, q, ^: P% j8 g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 −
( K' v2 F0 a6 q; E; N45.905𝐿𝑛𝑋11 − 85.1032
" f5 @1 j- O5 \  ^7 j问题二：
/ T  @! J8 @# R1、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
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
5 n0 n& T  J, A3 Y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
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; t# ~. C  X- r$ e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。
! q, H( @5 B' D# g0 C3、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。
& }* R- h# q, m# p3 S9 `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。
% J7 u" A, v, y# N0 N( V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
第一年
$ e' ^( H; b6 ^! p5 A第二年
' v& N1 q% z6 w8 e# o/ |; [第三年
第四年
5 w$ X8 l9 i' j. r/ f8 `第五年
/ Z7 B$ k! x* h0 K) kPM2.5 PM2.5PM2.5PM2.5值变化额
2.32.32.3
4 P( a8 e! C2 P: p" K7.37.37.3
18.318.318.318.3
61.361.361.361.3
  L$ o) b5 A- s$ u1 T- z155.9155.9155.9155.9155.9
+ J0 M" l- I2 n$ {快速 治理 考虑 治理 成效 ，其每年 的治理 计划 为：
; Y1 ^( C0 f; q! \6 z/ E+ W& T年份
# ^* L, v" P4 L$ o. D0 H第一年
' F# s% F; f0 ?3 A! k+ @1 g0 z第二年
4 T  ^# u5 h5 b: V- I+ |8 S2 B第三年
第四年
; ?% h1 W5 R/ `/ ?; e, F6 P6 ~第五年
" H, @% b0 i* L) O; @9 sPM2.5 PM2.5PM2.5PM2.5值变化 额
36.7536.7536.7536.7536.75
! f/ ?- s0 `1 V- \/ c! a6 h8 v4 p36.7536.7536.7536.7536.75
73.5073.5073.5073.5073.50
5 z* I6 T5 p/ q7 b. h  D+ e49.0049.0049.0049.0049.00
49.0049.0049.0049.0049.00
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：
  C! e& Z5 `7 Y& Z名称
二氧
化硫
二氧
化氮
可吸入颗 粒物
9 f% @/ ?6 N& @! ~. d5 q一氧化碳
  o( ~( p; G2 p& M, i臭氧
  H( P& _1 O6 j, DPM2.5
9 {2 l/ i) m% p7 {! hPM2.5 的 减少幅度
2 _5 `' R! o4 j一年后 终值
. E( l, e/ t- e# G& P47.88
0 L' z! v. ?% Q9 ?74.76
121.80
8 \1 }8 t8 w! [% N5 l2 i" N50.02
14.10
220.77
18%
二年后终值
. m$ {+ L1 X' k) R38.76
- C6 A: T: D' ]) M. g60.52
6 c3 B- g: ]* e! {98.60
: k2 T% ?( Y& u- F! K4 j0 L& n39.04
' j6 t3 y- s$ @* x! y8 X0 d9 `% }13.20
; T- U% a7 [4 ^9 Z2 K172.44
& A/ [# Q% {& M7 ~36%
. b3 q9 I9 J6 `三年后终值
* T: K1 x( K5 t4 m29.64
46.28
* B* X& o' |/ K75.40
28.06
12.30
, {! u8 z) Z/ [) Y124.97
5 G) |9 f4 n) U5 Z. l; {' t54%
四年后终值
* H- J, k* S) P) l  D' r20.52
" f* d4 x$ G2 A0 a32.04
52.20
17.08
6 K0 L* V. i* M) k11.40
! l% z$ @# Y" c- z# j7 k78.79
74%
/ u9 Q2 C, ?4 p! ^五年后终值
4 G' u" d4 ~& {11.40
17.80
2 F/ y/ z& p5 K  _29.00
6.10
10.50
34.37
87%
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
! y! @0 Q9 t( R$ z2 c1 b6 t3 a
2 }: p8 P" U- o9 ^

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