空气中 PM2.5 问题的研究 上海理工大学 D11075037

杨利霞

空气中 PM2.5 问题的研究 上海理工大学 D11075037

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8 x) V5 L% P1 J2 _* c! A% e
' m3 b9 @! o: S0 ?' I本文主要探讨的是 PM2.5 扩散、衰减模式的问题，根据该模式分析探究
PM2.5 的危机治理与后 5 年的治理问题。建立了 PM2.5 与其它污染物之间的多
" R$ e# m+ v! W' ~5 L元非线性对数模型；在静态、风力和湿度等因素下，分别探究污染物颗粒的运动
& H3 J: L. G" Y1 Q模式，并建立了 PM2.5 扩散演变模型；在污染物浓度突变的情况下，依据该模
( ?; z8 a3 t8 v/ K* h$ s3 a( c型得出不同区域污染物的浓度，最后确定安全区域的范围。建立综合费用和专项
费用的多目标优化模型，并运用系统动力学理论对目标值进一步优化。
: _- u, }9 A4 _" j! N8 [' U5 I, ^针对问题一，首先，运用主成分分析法，按照方差贡献率的大小剔除臭氧这
) Y8 L. T8 R5 p3 W% }) [; g个指标；其次，运用 SPSS 软件分析剩余指标之间的相关性及独立性，并建立了
PM2.5 与其它污染物之间的多元非线性对数模型，得出西安市的拟合优度
；最后，搜集西安市的相对湿度数据，运用该指标对模型进行再度优
6 }4 S: |# d5 b% ~化，优化后的拟合优度 ，因而相对湿度是 PM2.5 影响因素。
9 g2 {0 z3 j7 o1 t$ z' E: p' W; I针对问题二：（1）运用统计学原理分析 13 个监测点 PM2.5 的浓度，描绘
- e0 [+ A8 V5 ^( l了西安市 PM2.5 的空间分布云图。同时添加时间因素，探究 PM2.5 颗粒四维空
间分布情况，得出采集点之间的 PM2.5 具有较高的协同性。
) b/ ^  ^- x' _（2）分析了静态下 PM2.5 粒子受力，漂移模式，通过结合风速、湿度、大
8 B1 R: N9 t+ r5 \% g+ u% Q气稳定度等季节性因素从点源、面源两方面分析了 PM2.5 扩散模式；建立了
8 f. h1 T/ X) E( {8 j* k+ h& ZPM2.5 点源和面源扩散的偏微分方程模型；通过利用 P-G 曲线近似法，布里吉
斯扩散参数以及现有数据对季节参数进行求解，得出 PM2.5 扩散衰减模型。计
/ C" _, `6 k  s1 q" m( q6 e; D算结果与西安市地理位置和提供数据相吻合，说明模型所刻画传播衰减模式与事
5 T  c8 h+ i8 s& d3 z3 U3 v0 M实相符。
（3）通过第 2 小问所得的 PM2.5 点源扩散模型与 PM2.5 面源扩散模型，以
- ?) \" c* X! @( b1 q9 k7 E1 z$ W! ~. q高压开关厂为参考点，在 3 级北风状态下，运用 matlab 软件仿真模拟出的点源2
8 g# O- T( J" k0 N; e与面源扩散情况，其结果展示如下表：
扩散方向 向东 向西 向南 向北
& j3 a$ m2 M9 u: P扩散
距离(m)
点源模型 50 50 200 10
* s- d: y( I& u( ^9 U8 Q6 S" H; s面源模型 500 500 3000 200
（4）结合西安市各个地区的地理位置和天气、气候等条件，建立了各个区之
1 S( k  [7 G% q间的 PM2.5 扩散分析体系，利用西安市 2013 年 1 月 8 日—2 月 8 日的数据，通
过模型求解出各个区之间的 PM2.5 的相互扩散量，然后计算仿真出各个区的
PM2.5 的浓度，通过与原始值进行对比，发现模型所得结果与实际相差在 10%
之内,说明模型可信。仿真与原始对比如下：
高压开关厂 兴庆小区
: \+ N2 T9 @5 X5 k, ^4 g; S) O" \日期 真实值 计算结果 误差率 真实值 计算结果 误差率
2013-1-8 383 356.7054 -6.87% 373 381.1783 2.19%
6 [1 H$ b, m8 I5 m, ]4 S2013-1-9 216 211.39 -2.13% 236 217.7147 -7.75%
针对问题三：基于系统动力学理论，考虑治理效果，建立了系统动力学多目
2 y! @  r3 S7 i) f: I8 B标复合治理的最优化模型。利用贝叶斯支持向量机方法对武汉市基本面数据进行
宏观预测，对 PM2.5 进行系统性预测，并且仿真求解出 PM 由 280 单位到 35 单
位的五年治理方法，结果表明将综合治理与专项治理结合时治理效果最好。其最
优相结合治理计划为：
* ~" W" ~/ |) l8 @' K) y( z! K年份 2013 2014 2015 2016 2017
) _) _) P  p- o4 u' K综合
治理
; `6 M0 t2 `8 G8 ^8 d% R# u$ q投入费用(百万) 51 42 32 22 12
0 e1 {: a; J% M+ A) g$ QPM2.5 减少浓度 4.5 19.3 34 48.7 63.5
专项
治理
投入费用(百万) 20 21 19 20 18
6 l; {5 J: r6 YPM2.5 减少浓度 28 21 15 8.5 2
最后结合本文研究结果，对研究实施进行总结撰写了一份研究试验报告。
1 ^9 q( t" h3 n- Q9 W本文创新点在于，建立了基于贝叶斯理论的支持向量机方法和基于系统动力
' Q) R  f5 b+ V# P1 _4 w学的多目标治理模型。


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