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
2 s9 ]: i" A% F, `7 j% A* t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、
( ~+ l! E2 F* P; a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
6 S0 w* N4 y5 @1 @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
; c2 p0 q5 P. j6 q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：
0.2262 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
2 h! t) e+ d6 Y6 K' m$ P- ]) t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：
5 ~; q& W+ M1 M2 P* aLnY = 2.3975Ln𝑋6 − 14.903𝐿𝑛𝑋7 + 19.4621Ln𝑋8 − 44.323𝐿𝑛𝑋9 − 21.929𝐿𝑛𝑋10 −
) G: \4 M/ H* a$ g& h6 ^# s. ?- S45.905𝐿𝑛𝑋11 − 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
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
6 `9 B2 t- x5 Z$ i3 d. O2 e; l染情况下，污染源上风和下风L公里处的浓度。
4 r) p$ P$ c! L& [) `9 l" s' ], L2、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
& O0 v2 a$ ~2 l2 K) Q1 a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。
+ b" ]- ]( X1 I; K4 ~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。
8 Z5 Y( _  M( Y: O$ R1 k4、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：
' ]8 u8 a7 k+ {/ ~2 g3 b$ p1、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：
& o5 |8 X* J( P# H" a5 W年份
第一年
* ~# |8 Y3 A0 j第二年
第三年
: F  K+ P: A2 n  y( B第四年
3 w& b4 P  m( i1 X第五年
# |+ g+ n) V1 x" t. }5 Y- BPM2.5 PM2.5PM2.5PM2.5值变化额
2.32.32.3
7.37.37.3
18.318.318.318.3
" T6 `: H5 O) D. y! ]61.361.361.361.3
155.9155.9155.9155.9155.9
快速 治理 考虑 治理 成效 ，其每年 的治理 计划 为：
! N' I/ N2 m- n- x; i年份
第一年
) c; g8 [. a" \( Q6 u0 A第二年
第三年
# r' b0 x: F0 m* c; e$ j( J  n第四年
$ y: Y( e6 j! f' {# U第五年
PM2.5 PM2.5PM2.5PM2.5值变化 额
36.7536.7536.7536.7536.75
+ I( }' o0 w) Y- Q36.7536.7536.7536.7536.75
2 B% y) j" o" W; D/ ^. `73.5073.5073.5073.5073.50
2 q" C; [- v7 C8 _7 E8 K49.0049.0049.0049.0049.00
49.0049.0049.0049.0049.00
. m0 Z" U2 M1 A  Z2 Y1 v: b- 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：
9 [& h8 l2 k! c, _( [, }名称
二氧
化硫
二氧
化氮
可吸入颗 粒物
一氧化碳
臭氧
PM2.5
, m1 p3 ?1 E7 ~, T( A+ {* A; @: jPM2.5 的 减少幅度
$ |* ?+ ?5 M7 @3 Y: O' a. o一年后 终值
+ ?1 \/ y* R  T. U0 c47.88
5 E2 J  t3 n. d6 c0 X; K74.76
' M5 |  A: Y' S8 L& j; D: y9 o121.80
7 f8 F+ A+ [5 @50.02
4 w0 b, e- E7 k5 F14.10
* K. Z+ Y1 p# S$ Z7 m' B220.77
18%
: u3 P+ t  ?9 t" Y二年后终值
: q3 R; u. m$ S6 v38.76
0 K9 G( }0 e: b$ O& g60.52
98.60
39.04
2 }8 _8 }) i7 X) ]13.20
' D; [; y$ U  T( T2 v& f" N172.44
6 S# C1 \. [/ \1 T2 c! f  O$ t  R36%
, v0 N2 a1 C6 V+ q5 l/ p$ y9 M. g3 q1 U三年后终值
29.64
4 h4 ~( G$ R# ~8 N$ \- O46.28
! j% q' [1 u6 J& M! J! G75.40
28.06
12.30
124.97
: \6 i1 X" @3 x: v& G: R' B54%
7 h( `; l: }% w) L' e& @+ v. @四年后终值
20.52
& H/ h0 j( Q5 {8 J32.04
52.20
: R" D- J% ?9 y17.08
11.40
4 ]4 K- D2 V4 V- g" a78.79
74%
五年后终值
11.40
' Z9 Y  s- l' H$ a' r17.80
2 h$ |0 O1 o4 n  |29.00
6.10
10.50
9 a& O: Y4 P8 M, j34.37
87%
+ e5 \0 M* H, D" q; [) E: l, I2、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
3 d) T: Z2 }- ^9 T# O6 @" {4 }9 ]

鹏程万里2014

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* p" J  b5 c3 C$ u. J+ q% r- N4 S

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奥霸马2014

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模天大楼

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anjofan910

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