PM2.5 扩散预测模型及相关问题研究

madio

摘 要：
" [: _, q4 j% k/ I4 b' Y7 ?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。
) h: z; L, s* e' S3 j+ }4 G问题一：
2 |1 ~# P& p+ k& A5 A1、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 T3 y8 N& M  U8 T& t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
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：
. O- b9 H0 p( Y5 z6 j0.2262 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
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 −
45.905𝐿𝑛𝑋11 − 85.1032
! @# x1 F( b. e6 n+ X5 C5 I问题二：
* e/ L: p* R2 t8 {5 J5 a1、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 b6 ]# d( G4 |( o! J6 }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 -
+ W' N) x1 Z8 o& y1 l3 e; s7 h* z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。
1 ^* O; n+ S" t; _- P4、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。
问题三：
1、提出三种治理 方案：长期、快速全面。
; W$ G1 X( C  I- n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
( Z% B2 l' h, t* B第一年
$ ~. W* q  t$ Z/ c第二年
第三年
第四年
第五年
; W* v4 T' @7 t- |3 f3 bPM2.5 PM2.5PM2.5PM2.5值变化额
2.32.32.3
7.37.37.3
" w+ x3 H2 `+ E' G* v3 i# e, ~; a( P0 N( ~18.318.318.318.3
9 b- p/ J! g3 ^+ ~& B61.361.361.361.3
* I. J+ ~7 ]9 Y; e! D0 t' G155.9155.9155.9155.9155.9
快速 治理 考虑 治理 成效 ，其每年 的治理 计划 为：
年份
第一年
第二年
第三年
第四年
第五年
: |# D% ~: g+ v4 l! HPM2.5 PM2.5PM2.5PM2.5值变化 额
36.7536.7536.7536.7536.75
& U7 ^. K7 t' W/ N8 |36.7536.7536.7536.7536.75
, g* g7 M2 k5 \9 |3 D' X- n73.5073.5073.5073.5073.50
2 v" }2 `8 r9 ?. j49.0049.0049.0049.0049.00
7 V+ f8 p/ t& g6 F0 x) b0 F% Z49.0049.0049.0049.0049.00
/ `; Y5 C* Y- T+ ?. ^" ^3 I# t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 |9 {: P# E# D名称
二氧
1 b- s% d; @0 Q+ d) u; X2 q化硫
. R% X7 w4 Y, ]" Q; L) G1 E二氧
8 Q- x( B5 \* Y' K3 ?3 M5 N8 K化氮
% p& O" U9 }* R  K可吸入颗 粒物
一氧化碳
; h6 L7 W' e, |0 r9 b臭氧
1 A0 M7 Z! X- fPM2.5
8 t) Z. `3 x0 f  ePM2.5 的 减少幅度
一年后 终值
$ I; p4 X+ ^+ }2 J( P7 P47.88
2 Q1 l* u! B1 c& ?  G0 e74.76
9 N) Z1 d, T' [+ X* W" g121.80
8 f% d2 C5 f8 H# i9 ]50.02
14.10
220.77
2 h/ B4 h- T1 l! V. a! H18%
) q, j) L: W3 b1 g2 i' s二年后终值
! T) W* O, A6 h$ ?38.76
2 d: C) Q* m: T- g60.52
! J8 ^4 y% Y; T6 J98.60
& q, o( n/ k2 O/ h! s) e4 K39.04
3 k4 o8 C. \( x2 ]13.20
172.44
. Y; v* F7 D8 y$ C9 K36%
9 }$ s% K* f5 {+ }5 Y三年后终值
0 c  y$ i1 V. M" a5 `2 v% _2 l29.64
46.28
75.40
4 l0 q1 o8 u0 W4 J- N/ ?& w28.06
, ^, i  R: u/ |4 ?+ w5 H9 F12.30
6 s1 y( b1 O/ r6 N* b124.97
6 w9 ~1 T/ d& U% u$ x4 M* J0 A( C; q54%
四年后终值
1 B$ k9 T* n! L1 I5 U- Z9 u' A4 r% r20.52
32.04
52.20
17.08
- p- {( L* ~. Z* F9 V. u7 ~11.40
0 f0 s/ l2 B# [! f- i0 X78.79
8 d5 L8 Q% I7 p1 N74%
  |/ E" A; ~+ \. z# t  ^$ }五年后终值
9 f+ [) C8 _% Z- z3 x4 _11.40
17.80
29.00
) i/ K( P2 S- t: k6.10
10.50
34.37
7 v3 A, p. F9 m: J87%
7 X3 ?( d/ Y5 v" s% Y2、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 。
- j) i  ]8 M3 P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
) X( H0 z5 f/ a

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