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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" N: _- t% `# N3 x. K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
8 |7 c: m+ f9 `, L, ZPM2.5 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
/ i; Z6 ?' a; D3 a! ~4 t8 b  _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
- ^& D" J* J% S0 x9 K0 a; u0 `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
- U* G8 t0 t2 K2 o& q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
3 d9 r' P$ v" i; F: P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。
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
5 k6 V. G# k& h9 N  J% }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
/ r$ f5 b  A8 B1 y；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。
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
) R& l( U2 l: o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
! G/ A: N$ ^$ FPM2.5 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
  G- @: ^. ^3 E* D! \8 N) i8 M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
7 c6 l' s5 c: m1 Y扩散
2 ^& \8 S; c, o距离(m)
点源模型 50 50 200 10
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
& u0 p; ^4 ^' l6 \* Y3 K7 X0 B0 {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
: E) n" `( x' |  ^0 ?9 n' `8 I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%
" n7 j7 t5 [* j$ G% G: A8 M之内,说明模型可信。仿真与原始对比如下：
9 }! A& h) M* h9 z高压开关厂 兴庆小区
日期 真实值 计算结果 误差率 真实值 计算结果 误差率
7 w& c7 d' ^, W9 n" y& Z* Z0 b2013-1-8 383 356.7054 -6.87% 373 381.1783 2.19%
2013-1-9 216 211.39 -2.13% 236 217.7147 -7.75%
4 W/ B2 @+ {) H# B  d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
- V& S! e0 t( c( ]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
/ l, G* _0 P* D3 N$ q9 G. {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
" h5 J+ r6 t+ F5 e) m) I% F5 B4 H" D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：
年份 2013 2014 2015 2016 2017
8 J# X! R$ X) G5 W, G综合
治理
9 s" z* \% k& W5 L+ e投入费用(百万) 51 42 32 22 12
. p1 o1 Z$ ^5 s( g+ ^8 F5 J: dPM2.5 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
9 l; o- g# n  w' e8 wPM2.5 减少浓度 28 21 15 8.5 2
0 A/ f8 u3 V7 `0 m1 _' y0 p2 j8 R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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