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
4 n" C6 i) v: v0 n" r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：
0 C" Q3 A% I# }6 }# R' a# q1、研究二氧化硫X1、二氧化氮X2、可吸入颗粒物PM10X3、一氧化碳X4、
% r2 w) Y& v3 @0 ?+ t9 a+ E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
' ]$ F% U2 a8 j! j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
4 E$ n9 [) Y8 u+ F# a: Q, a1 e& P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    
/ I- n5 y0 A) Z' D# B9 w2、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
/ u8 a) ]# U4 t: V9 B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：
; c  I3 L4 G3 _( yLnY = 2.3975Ln𝑋6 − 14.903𝐿𝑛𝑋7 + 19.4621Ln𝑋8 − 44.323𝐿𝑛𝑋9 − 21.929𝐿𝑛𝑋10 −
45.905𝐿𝑛𝑋11 − 85.1032
问题二：
3 S8 C) U- S! K0 D2 b" s( Q- x& j1、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
+ v" ]' E9 Q' l: v* c5 D2 H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
; p& g6 t* z4 q$ p/ I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
5 s' O! `7 Y4 e4 B; M9 \/ T) N染情况下，污染源上风和下风L公里处的浓度。
& G1 K, y; V$ }- w" e" e+ X2、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
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 -
8 O) t! N2 o( l* o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。
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。
4、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。
. F) f( x' y* K3 w+ H问题三：
5 z; C( c3 t+ f7 s8 h# ]$ k- }- B# w1、提出三种治理 方案：长期、快速全面。
7 O0 k. z* y# M1 S$ [) y) _) Z* E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：
) j) K1 M/ m# \: n# J7 G3 j# B) E% G年份
第一年
" `' {! g! @/ V7 N* G6 n第二年
第三年
! j$ @1 a+ p0 ~, ~& @, H) Z- j第四年
第五年
) L3 `8 o( V) v& Y1 z; b3 B# hPM2.5 PM2.5PM2.5PM2.5值变化额
; c) }6 x  d  m) F2 x6 }2.32.32.3
7.37.37.3
; Q' d! H% k' `18.318.318.318.3
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：
年份
第一年
. X6 ^. E6 N5 C' d* M: A第二年
# W2 o& {5 ~$ @' L第三年
  H) G! w) c. g  y6 F第四年
. q# I& \! A; A  r第五年
PM2.5 PM2.5PM2.5PM2.5值变化 额
36.7536.7536.7536.7536.75
( Z  a1 @: }! x& h36.7536.7536.7536.7536.75
  E  C: N2 O1 ^$ h5 @73.5073.5073.5073.5073.50
49.0049.0049.0049.0049.00
# o* d7 `9 f% k) ]$ x' b) M0 B49.0049.0049.0049.0049.00
' M& F& L1 _3 c( ~0 C6 o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：
- V1 r, w5 i' v1 g: X名称
二氧
化硫
% M2 @% n6 P8 ^3 W二氧
% c& B$ q& F4 n4 E化氮
可吸入颗 粒物
一氧化碳
臭氧
, r0 i0 f  e8 [  K% ]( F$ SPM2.5
; u+ K" d: c( j, c) z6 p4 H0 hPM2.5 的 减少幅度
+ k, d0 Y- O! X, n  r4 C一年后 终值
47.88
74.76
121.80
% E! v  n3 j& _8 A7 [1 Z50.02
14.10
( v6 Y5 ~/ c6 h220.77
) D& [- h' _/ A! G: }, n+ f1 R18%
5 w, R1 b( v6 X7 s二年后终值
38.76
60.52
98.60
39.04
9 h' a' }0 Q/ g3 k13.20
+ z9 I2 V' a* F172.44
36%
5 y9 K7 e, i: I+ C三年后终值
$ B! L. X; d! J. C+ A. R: A29.64
46.28
& a# D, @2 ?. `& w/ M& U75.40
28.06
12.30
124.97
54%
四年后终值
20.52
32.04
1 U5 t# ^* M! I) }, O  a5 g% r52.20
17.08
11.40
) |3 [: a& j9 t$ w$ L78.79
74%
五年后终值
. k6 ?7 H! V7 Z11.40
! F4 ?' J0 j% E. q17.80
29.00
2 F; u7 ^5 ~! W) l! Q6 g6.10
8 q9 X, A' b& o10.50
! N7 |$ P/ A3 G7 z( @/ M' [4 L+ [# l34.37
87%
2、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 。
; b( A0 ^" s) |/ V% A/ ^7 s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

  V  }& g, j# k4 r

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