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

4 _* h# J# ^+ \$ L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
0 b/ D6 s8 W6 q, q( v+ C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
6 G( X4 C/ \9 L2 ^  X8 z% F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
6 z5 Z8 ^4 {' U9 F8 r" K) o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。
2 D: G$ Q/ B  M& c- h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
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
- u9 i" n5 ^2 v& p" R) tPM2.5 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
; \; o' O, l" U$ R；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
, b7 n( W( a- X8 ^3 [, S& w& c化，优化后的拟合优度 ，因而相对湿度是 PM2.5 影响因素。
* ^9 f' G( z( O9 {6 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
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。
（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
% |( R9 n  ?0 \2 h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
! }1 K1 H' k, {# Z  Z1 b0 C1 }PM2.5 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
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
( d# Z1 y! B+ \实相符。
# q9 @* @" g" C7 i5 Z- H（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
  Z  _; E/ ^9 ^; O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
5 W! ~% k( t, b# s, V! U与面源扩散情况，其结果展示如下表：
$ g, t/ c' E( j. J4 u. X' O) p- O扩散方向 向东 向西 向南 向北
扩散
5 U- H) Y( K# g& X; u; I0 c7 j1 N距离(m)
0 I- h( F7 o5 ?8 Q* ]点源模型 50 50 200 10
. [0 A- Y$ u- [( l( c9 T# R1 }; C面源模型 500 500 3000 200
, i2 I: f5 i5 z（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
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%
. r; Y# b" t9 Q1 X之内,说明模型可信。仿真与原始对比如下：
' N( T/ C" \" e; t) E% F高压开关厂 兴庆小区
3 c0 y& H, K: e+ w/ e日期 真实值 计算结果 误差率 真实值 计算结果 误差率
2 {0 |3 w% u0 r  q2 B6 @2013-1-8 383 356.7054 -6.87% 373 381.1783 2.19%
2013-1-9 216 211.39 -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
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
( B% x; W. G; E( E6 c0 m4 A0 m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：
  E, {+ e3 L" H& f2 G年份 2013 2014 2015 2016 2017
  W% ]+ k7 R1 c  Z( ?综合
治理
投入费用(百万) 51 42 32 22 12
$ [$ r* }" ]2 L7 {- @PM2.5 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
PM2.5 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。
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
学的多目标治理模型。
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