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
评估及污染治理等相关问题进行了研究，取得了以下成果。
: x3 T8 _" b9 [) G- v问题一：
  R: D, R+ v9 u( d, g" d1、研究二氧化硫X1、二氧化氮X2、可吸入颗粒物PM10X3、一氧化碳X4、
9 E0 i& v7 X3 c" x  y2 ~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
6 E+ m" v$ H5 d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
( `! E6 a- C4 ?: Z" L7 _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
1 O1 x$ ^$ W* [" S& H1 _相关。最终给出PM2.5 与其他5 个物质IAQI 值的拟合函数为：
" A/ s: C$ e1 S0.2262 0.2416LnX 0.3526LnX 0.3546LnX - 0.2154LnX 0.969 1 2 3 4 5 LnY  LnX    
2、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
/ t, c: F% K# m- R+ t' r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
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：
$ P, C7 h7 m1 ?LnY = 2.3975Ln𝑋6 − 14.903𝐿𝑛𝑋7 + 19.4621Ln𝑋8 − 44.323𝐿𝑛𝑋9 − 21.929𝐿𝑛𝑋10 −
* ]6 F3 I$ U4 x& T, ~8 _45.905𝐿𝑛𝑋11 − 85.1032
! T8 E1 f( d! @& {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
8 i  c) I" w3 N7 e' |4 ^; [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
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
染情况下，污染源上风和下风L公里处的浓度。
# V7 P  f/ N% T2、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
4 L& c/ I% c. t3 _: S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
; b1 {- w/ L! W) X1 z- 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。
  Q: Q/ U5 q1 n# Z: o3、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。
问题三：
1、提出三种治理 方案：长期、快速全面。
) t9 q& R. K; I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：
7 G. s) I/ O1 e, ?% ^6 U/ b年份
' C. }! p1 m6 ~% s9 h第一年
  ?. e6 T/ S4 w& M第二年
第三年
! S/ F  i5 k1 u( Y8 x" `- ^第四年
( W+ }0 [  l: n! a: G. v第五年
PM2.5 PM2.5PM2.5PM2.5值变化额
# O$ w0 ~, x% x9 V3 M& O8 }2.32.32.3
9 o2 A6 L7 S1 X' }' z$ N7.37.37.3
/ @( ~" i! Y* E; Y18.318.318.318.3
3 D1 O, R$ w7 X( y% H6 |4 \* n61.361.361.361.3
, d3 X( `5 T9 o5 D- c4 V# [6 D( [3 V. v155.9155.9155.9155.9155.9
快速 治理 考虑 治理 成效 ，其每年 的治理 计划 为：
年份
' j& @" B) ?7 O  @: d第一年
第二年
  r& M9 C+ G* N第三年
第四年
第五年
PM2.5 PM2.5PM2.5PM2.5值变化 额
36.7536.7536.7536.7536.75
2 \0 B& l! \3 t+ x% ~7 k36.7536.7536.7536.7536.75
73.5073.5073.5073.5073.50
! _. H; d8 {& g  `49.0049.0049.0049.0049.00
49.0049.0049.0049.0049.00
7 X; x* C4 W) w3 g, C: v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
二氧
化硫
二氧
. |2 C! A% x1 G化氮
可吸入颗 粒物
8 Z6 ?# ?  ]' b- x7 O7 N一氧化碳
臭氧
0 l3 L7 J) O' V) h+ Z4 z7 _PM2.5
PM2.5 的 减少幅度
一年后 终值
47.88
5 W7 J9 Z) t1 F$ D1 l  b74.76
121.80
50.02
, n7 Q& }- k! m$ X- \3 j14.10
220.77
18%
二年后终值
38.76
60.52
98.60
* F4 z! Z$ u% ~  {5 \: ^39.04
13.20
1 L  P# r7 `, ~* p3 g172.44
" U( q& h" w# w36%
三年后终值
  W3 K& N" M, A5 H6 s29.64
$ d5 c- {+ W. i3 R) ~$ M2 n46.28
0 ?& ?+ u) T7 L, ~0 c2 Q8 X2 L75.40
8 b% P, G  v( |5 Y9 w( X! v1 [( _28.06
- n) Y# y  Y3 q3 a" ~& M12.30
8 h1 i$ p, ~, ?8 Q- U124.97
1 T) z3 c/ C0 H  i" Z54%
8 j+ B/ ?$ w" K- z; p# Y  S四年后终值
: B8 V: j( e* x  ^+ ^20.52
6 y+ H/ D6 {3 q: W, ^32.04
52.20
$ j# T* M/ x& m& _17.08
8 Z, I: B8 ~" m% D; j/ g0 g1 p# s11.40
78.79
, d+ b5 \* R1 t' t! {+ v- I1 }, D# G  n74%
- z# c" N  ~: z/ H' i7 G五年后终值
11.40
+ c, \3 a, p) |+ D/ ~/ n17.80
, M3 a$ L* ^1 A' @9 N29.00
. D" c. A! {! ~( [6 U# a+ w+ u6.10
10.50
/ a7 o. p2 L6 i6 D9 h34.37
87%
- A, W: q* G) {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 。
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
' m) F3 j/ Z6 O* r, d
- J3 q& X# B( F

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