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
7 C! @7 x$ ~; O( G/ k8 ^评估及污染治理等相关问题进行了研究，取得了以下成果。
( d% c1 v2 w9 y- i) {! m问题一：
! V& L' J: i2 _5 w+ b- z- f1、研究二氧化硫X1、二氧化氮X2、可吸入颗粒物PM10X3、一氧化碳X4、
2 T" s4 e8 r4 H' 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
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
1 }% n, B' A7 X4 p4 Z# _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：
' q5 d8 z; ]' _  l0.2262 0.2416LnX 0.3526LnX 0.3546LnX - 0.2154LnX 0.969 1 2 3 4 5 LnY  LnX    
! Z: g) u, a0 j2、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
: K$ O+ [# C* I; ]8 R) G- U; t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、
  \0 X) g0 k( C6 U- s# m0 b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
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：
' y. Q% y" E1 ?% B: G. _. ]LnY = 2.3975Ln𝑋6 − 14.903𝐿𝑛𝑋7 + 19.4621Ln𝑋8 − 44.323𝐿𝑛𝑋9 − 21.929𝐿𝑛𝑋10 −
45.905𝐿𝑛𝑋11 − 85.1032
问题二：
1、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
# ]) h( c" K0 f1 Q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
% `) U( o' X7 @: P# M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
2 d$ y; |' J( L9 H9 D- Y  z染情况下，污染源上风和下风L公里处的浓度。
; b' z; K$ }* T4 n' H/ x" ^5 O9 H2、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
/ a# V0 P$ P' A) q0 _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
; e8 S! q0 a3 P% d) |- 3 -
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。
5 V; a5 l+ Q% o" \问题三：
1 i+ b$ C  J+ q7 Y6 a( G1、提出三种治理 方案：长期、快速全面。
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：
+ r3 G; \, R- ?( g( f; V0 h年份
  C; D' e! O, Z9 V) m, T+ j, G第一年
: E* c* P: w0 e$ H第二年
第三年
7 o- u4 G# {6 I8 L第四年
第五年
PM2.5 PM2.5PM2.5PM2.5值变化额
$ k! r+ R! W2 I+ p- x2.32.32.3
7.37.37.3
18.318.318.318.3
- e& B7 s9 }2 g; |* n  X61.361.361.361.3
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
7 P7 D8 f7 b" O" s第二年
第三年
第四年
. X& x2 _, j' I# |  e) U第五年
PM2.5 PM2.5PM2.5PM2.5值变化 额
% H: I. H% A+ r! ^36.7536.7536.7536.7536.75
  f; R; i; U0 @2 ]% Y; g* n( K% |36.7536.7536.7536.7536.75
' ]4 M: U( ~" z- C6 [1 W( Z73.5073.5073.5073.5073.50
49.0049.0049.0049.0049.00
49.0049.0049.0049.0049.00
. _2 L+ Z, [5 M: Q) f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：
名称
& A/ I. I/ _( P$ V二氧
化硫
二氧
化氮
' ^5 e$ ]; l2 _可吸入颗 粒物
一氧化碳
臭氧
PM2.5
PM2.5 的 减少幅度
4 v) d) U  [- b' Y" i一年后 终值
. j# z7 J# r7 `5 W$ d& \47.88
* f! v% g4 a% u5 O; i2 `( j74.76
2 g- N' e0 j# _3 f! t3 U121.80
! k$ Y, z7 Z% D9 Z# g# W8 g50.02
5 R/ ~- i" u/ c" ~/ X14.10
0 h' g  `( b, i220.77
" Q( d% `4 _8 g7 x( w& a9 h" G% e: g18%
二年后终值
38.76
8 V1 [& a/ C* q: ~4 H3 Z60.52
98.60
39.04
13.20
172.44
36%
, ~* z. o; I* S# ?  m三年后终值
" o5 P9 ^, f: A' d29.64
- r3 E# v4 |5 h* \6 }7 W* w46.28
75.40
28.06
12.30
124.97
54%
/ m" ]; z* {6 |6 p' T; _* J$ n1 B) S四年后终值
) r* t) f. g' S  i7 x( Y  A2 F20.52
32.04
52.20
17.08
" ~* k3 m/ U2 V, f) d4 Q( r11.40
- z8 ^, g- L7 ^2 W3 f; x* c% Z' r8 F78.79
74%
五年后终值
5 m- D. f. y9 @+ {( a' _( H11.40
9 j( F- o! y- n9 y: l. }( V17.80
% q& E& V" A. \, [0 t29.00
6.10
! Y/ h' w/ `: u# Y) m10.50
34.37
  L6 Q; K1 T3 f8 A87%
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 。
) }4 O6 F1 n1 M4 U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
2 O7 f+ x$ h# n7 Q* L8 E
- B9 ^# e6 b3 F& D

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anjofan910

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