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摘 要:1 n/ Z( N% ~8 Q9 V6 V
PM2.5 是空气质量指数AQI 中的重要监测指标,是产生灰霾的主要因素,对人类
) K& C$ l. G% v" U5 ]' _" y$ v5 ^健康危害极大。由于PM2.5 进入公众视线的时间还很短,与它相关的统计数据比较缺 T' `, o: G2 y& _9 V
乏,从而限制了对其客观规律的了解。对此,本文着重进行了以下几个方面的工作:
3 I( {. b# H) D& o# U, Y: N一、PM2.5 的相关因素分析。结合附件1 中的数据,利用Pearson 相关分析法计2 e; K& i% x# _
算AQI 中PM2.5、SO2、NO2、PM10、CO 以及O3 等6 个监测分指标的指标值及其污
u: K2 h, o9 [染物含量相互间的相关系数,定量地分析了6 个指标之间相关性的强弱,发现PM2.52 D9 {) i! E0 i. f
与SO2、NO2、PM10、CO 具有很强的正相关性,而与O3 呈较弱负相关。在此基础上," `/ c' T+ S- o- w" \
建立了PM2.5(含量)与其它5 个分指标及其对应污染物(含量)的多元线性回归模2 Z/ h9 H, N" C4 F6 f7 d" U4 Y
型,并利用附件中的数据对回归模型的合理性进行了验证。
# |( h- T5 J# O" v% n二、PM2.5 的分布与演变及应急处理。利用附件2 中SO2、NO2、PM10、PM2.5/ v- j: J# R/ P) k, x! p1 Q
的2013 年数据建立了PM2.5 的3 元线性回归模型,利用回归方程拟合2010 年 ~ 2012
Y7 v4 _+ N% r! q年间缺失的PM2.5 数据,并以此绘制2010 年 ~ 2013 年间西安市13 个区域对应的
' ~- _8 \4 n U) K% f' B& ]PM2.5 拟合值曲线,对不同区域和时间段的分布情况进行分析,发现PM2.5 具有季节: Q3 r: F3 L( z
性、区域性的分布特点。同时,计算附件2 中各区域2010 年 ~ 2013 年间每个季节空
& O3 j* J4 {. Q4 L, K( ~气质量指数的平均值,取其相应的污染等级对各区域做出了污染评估。
3 l+ B' q9 N9 b3 O U在合理假设的前提下,根据扩散理论建立了简化的PM2.5 连续点源扩散模型,定
3 n; v' g& L1 t2 g( i y量地分析了PM2.5 与风力之间的相关性,并利用附件2 中的数据对PM2.5 与湿度之
9 H" n7 b0 ^; ?, Y# j9 Z5 Y间的相关性进行了定性分析;再提取附件2 中的两组数据分别建立其PM2.5 扩散模型,5 `5 U- u# B2 M
绘制其正下风向的扩散分布图,从而对PM2.5 扩散模型进行了定量与定性分析。
1 ~# E6 q; S0 e# _3 m, B4 r* |当污染源的PM2.5 浓度值急剧升高时(作为新污染源),周边区域的PM2.5 浓度
7 e1 O3 |$ ?, J) r在短时间内不会发生突变,继而建立新污染源的短暂连续点源扩散模型,并提出了污
# M* z; M$ D& e5 o, R& s染扩散预测与评估方法:对污染源下风向x 处的区域,分析在t 时刻该处的PM2.5 浓7 R; }0 s$ e8 d8 q8 O6 Q
度是受新污染源影响还是受初始污染源影响,再利用相应的污染源扩散方程预测该处
% E; M' D5 X. A6 Y7 I% S- 2 -
% O' @9 d# O. K( U的PM2.5 浓度,并换算其对应的空气质量指数,继而做出污染评估。进一步,结合附
$ t/ v% P: {6 r# U" j$ F件2 中的数据,利用该扩散模型进行预测评估,通过统计下风向不同区域的污染等级,. g, I8 R- E1 K0 e; q% ~
给出了重度污染和可能安全区域。% g" f$ P& @8 ?% q
为分析文中扩散模型的合理性,在附件2 中选用小寨、纺织城、兴庆小区、市人& f) B' |. W3 M* c7 M1 T+ m0 b$ F
民体育场等4 个监测点数据进行比对分析:利用后三个监测点建立PM2.5 扩散模型,) N+ @+ x4 F: ^$ W7 ^: \
并对小寨的PM2.5 浓度值进行估计,将该值与真实测量值进行比较,继而分析扩散模3 c0 o- C5 M* K0 S7 A) I- T
型的合理性。同时,结合已有的研究成果,对PM2.5 的成因、演变等一般性规律进行/ E( w% Y7 ?1 i: @( c0 c
了探索。, @( \: ]/ M9 X, ~
三、空气质量的控制管理。在分析PM2.5 的污染成因后,总体上依据“先源头、# R h$ K4 P8 y! ~1 ?, C3 c
后时段”两次分配的思路,确定阶段治污目标并制定相应的治污方案。在分析附件12 s% m! d5 b* w
所在地区PM2.5 的主要来源类别及其贡献率的基础上,按照“源头治理,贡献率越大, L/ C) ?) \4 h* w
要求完成的治理指标越高”的基本原则,按比例分配给PM2.5 主要来源不同的治理指
/ B5 C, Y9 I( [' [% W$ g: y# `标。针对不同的PM2.5 来源,根据其治理措施的有效性、周期性等特点,分别设计每8 t( m2 [0 j8 y
年的治理指标,继而确定该区域5 年内的污染治理计划,并给出了每年的全年年终平; }5 g# Y6 B% O$ [/ F3 B
均治理指标。3 u& V+ }5 f$ O9 o# {
采用综合治理、专项治理相结合制定治污方案的思路,将PM2.5 治理指标按比例
) L' E, X7 [' E; e/ wP 分配给该两种治污方式来完成,继而得到每年投入经费与5 年投入总经费的数学表/ m& Y4 K( g9 _* z. E
达式;在完成预订治理目标的前提下,以总经费尽可能低、每年投入经费适度均衡为
& V! t7 o+ b. d# v2 ]& i0 b2 M优化目标,建立优化模型对专项治理计划进行优化,给出了五年投入总经费和逐年经, ^& V ~* g1 E( `
费投入的预算,并对专项治理方案的合理性进行了说明。* y* @0 Y) m9 X0 g$ s1 _
最后,我们分析了本文工作的优缺点,并提出了改进方向。
, u2 X; s# N4 l! R2 B& f# l' P关键词:PM2.5、空气质量指数、污染等级、相关分析、多元线性回归、连续点源
4 _) o3 ^0 Q. A; F扩散模型、专项治理; h$ p; J% m) w" A1 Q- a
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