PM2.5 扩散预测模型及相关问题研究

madio

摘 要：
% o* y8 y: T; U+ a5 }6 g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
# i/ p  k: P  Z0 d9 R6 L评估及污染治理等相关问题进行了研究，取得了以下成果。
& I: f7 ^; m8 \: d+ b  g. ~问题一：
) |7 y, }1 E* `! n. x4 \; x1、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
7 X6 D. r- v0 V8 T; d" 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
; m4 v- o4 t1 r% k- \8 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 L- A6 J8 C5 i7 P" K4 f0.2262 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
- |2 S+ h& F$ U$ E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
) g! f4 {) Q* _3 k! E4 L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：
- [. B- E0 m2 f0 M/ mLnY = 2.3975Ln𝑋6 − 14.903𝐿𝑛𝑋7 + 19.4621Ln𝑋8 − 44.323𝐿𝑛𝑋9 − 21.929𝐿𝑛𝑋10 −
45.905𝐿𝑛𝑋11 − 85.1032
/ ~) _: p3 R$ A2 A6 d& Z( a问题二：
# G  c% _( d  |. u* B: e1 i/ ]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
" S, G6 D" \5 q+ v4 U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。
9 ?0 |% m+ R( }0 \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
: s: A1 ]2 j$ D, R8 O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
' \0 \  x. j  [5 [- 3 -
8 j- r* i, b0 f3 [: M/ O4 Z& D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。
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。
* W5 D( L/ z1 a2 }3 e8 H) D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
+ Q" ^# \' }( M! H5 Z: v第二年
第三年
. S: ^& D6 u( N( w* p( ~第四年
第五年
PM2.5 PM2.5PM2.5PM2.5值变化额
! _1 y6 |5 p0 ?2.32.32.3
0 I$ l% K7 ]. O& F) J. `, g0 a1 n7.37.37.3
- B; K1 ^; M1 w/ c2 Y3 L18.318.318.318.3
61.361.361.361.3
* S" y! O* N6 L  t, L155.9155.9155.9155.9155.9
" v; N8 F9 B2 m0 {$ h7 h快速 治理 考虑 治理 成效 ，其每年 的治理 计划 为：
# F7 ]  K+ N' K5 S% ]年份
; _' g: f% z4 g( w8 L' |1 q9 u第一年
( f* Z# j8 x+ P/ P* Z; X+ w3 G+ E第二年
第三年
% v( O* S" n4 s3 C第四年
2 U, m9 Z' v; T第五年
' ~& W2 @7 z6 b9 ~, w3 s+ G7 ]- [, OPM2.5 PM2.5PM2.5PM2.5值变化 额
0 q  ?8 h, s" i8 T( N36.7536.7536.7536.7536.75
36.7536.7536.7536.7536.75
73.5073.5073.5073.5073.50
; q" n5 E) V  h$ h. s49.0049.0049.0049.0049.00
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：
% X) A' H' Q7 H- r5 U名称
! O- N2 w# J& R# p  s二氧
化硫
) {3 `5 P8 W+ L. m二氧
化氮
: q( D1 A: W0 M; P$ |可吸入颗 粒物
一氧化碳
8 g; \; ^* T# G9 \, _7 p+ r臭氧
PM2.5
PM2.5 的 减少幅度
6 Y, ~* O. W* C. ^- ]9 H一年后 终值
% e# H4 Q. }& z47.88
+ q1 x0 U4 \+ s74.76
" G- ~* X* K3 k1 y* n) N; ^121.80
7 v, b3 F! \( R50.02
14.10
220.77
' D+ L+ L: q/ h+ {. O% U- E2 D9 K18%
/ e( \& ?0 v" U" V* L8 k二年后终值
* v8 h5 f6 h  P! D$ D7 \38.76
! r7 o/ J4 q. |60.52
98.60
" V+ |' c% p) G& D) s39.04
" i5 @# S3 d; H6 I! f1 u% B& ?1 h9 m13.20
  w, J5 g6 c; J, s, o) D8 A172.44
/ e" B0 R+ y. a4 p36%
三年后终值
" u" S  R  N' I: j6 n- Y3 }29.64
46.28
- Y! u+ P) x' b0 D2 X% C75.40
28.06
7 B0 _& f: n/ g5 A  a8 g12.30
( [0 ]5 E0 K6 \8 G0 z124.97
54%
/ [: L: ]  C% q- n, X四年后终值
4 g- K' y/ u' }" m20.52
32.04
7 j- E! s9 B6 W; J  d- e52.20
17.08
11.40
78.79
) ?& y- Z8 r" E$ Y5 V% D74%
五年后终值
$ _; i! @. p2 u9 ^3 w! D: d11.40
17.80
29.00
6.10
5 E+ }: f$ a- W3 L& [10.50
34.37
87%
/ x( G' R+ D/ _" k/ t5 A% h2、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
2 Q. [1 I' E3 O. Q5 H
6 r% C3 a7 e4 {' x

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anjofan910

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