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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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
! m+ I. A+ W6 R2 uPM2.5 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
/ y9 g( h8 Q: a' R  p  {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
/ ?' Y. @. m7 `3 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
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
) \) h# M9 O+ ^0 u, O* i# J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。
4 Z4 G2 i# A  B7 d2 Y( O4 G" B; l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
- w" h* t2 y3 c$ }1 V2 k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
* r1 Z) ]( J1 {+ CPM2.5 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
化，优化后的拟合优度 ，因而相对湿度是 PM2.5 影响因素。
- W' ^! w4 g4 g$ D% ^" S9 \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
5 I. n8 ^1 A- a+ |& F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 t! O: m& j% d2 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
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
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
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
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
% w* s3 }3 w# D5 {" r) U3 B0 c: m扩散
3 `4 f/ T6 y/ M! S$ m/ r. v距离(m)
点源模型 50 50 200 10
* L( \+ G1 i  M. d4 y1 J7 J, W" K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
; j$ `1 e( D4 ]3 l/ \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
3 |% n0 `9 J+ u8 ?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%
! ^! D" l& |- }# v9 z  u之内,说明模型可信。仿真与原始对比如下：
. h! t7 E+ f, g% U7 p" |! ^高压开关厂 兴庆小区
0 M7 H- |& m6 c3 v* i! L日期 真实值 计算结果 误差率 真实值 计算结果 误差率
1 ?8 z4 n, f8 l$ G2 c& n2013-1-8 383 356.7054 -6.87% 373 381.1783 2.19%
2013-1-9 216 211.39 -2.13% 236 217.7147 -7.75%
$ @/ R" E3 j# `( a3 {- H+ U3 T* r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
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
! @3 A% C0 A, E" U- _优相结合治理计划为：
年份 2013 2014 2015 2016 2017
综合
+ u0 W0 F! K2 M/ M9 r% N! F9 O- V治理
投入费用(百万) 51 42 32 22 12
) Y8 `/ e1 R6 E: n: H$ Z3 T" IPM2.5 减少浓度 4.5 19.3 34 48.7 63.5
专项
) H! \( \2 A) T/ V治理
( B2 N7 t' F5 d, K- L5 K# _6 o+ N" C投入费用(百万) 20 21 19 20 18
8 j! f: w7 d5 lPM2.5 减少浓度 28 21 15 8.5 2
9 n/ [  Q; y" m4 j4 ^5 y2 M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。
+ Q' J1 P' E8 G* ]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
8 K$ O1 q$ ]  T2 v& \学的多目标治理模型。
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