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PM2.5 扩散预测模型及相关问题研究 上海理工大学 10252094队

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杨利霞        

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    [LV.4]偶尔看看III

    网络挑战赛参赛者

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    本人女,毕业于内蒙古科技大学,担任文职专业,毕业专业英语。

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    发表于 2019-10-8 11:26 |只看该作者 |倒序浏览
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    PM2.5 扩散预测模型及相关问题研究 上海理工大学 10252094队
    6 ~+ y; d. M% f
      f1 f4 W" ]8 w+ I' H8 H0 e

    0 R" m: U% |% r* V, l9 [$ U- H5 J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' B0 h  d8 Q0 e  b
    评估及污染治理等相关问题进行了研究,取得了以下成果。
    8 U* C) e2 `+ o# k# f$ p问题一:" |( t0 U5 C- d( C- u
    1、研究二氧化硫X1、二氧化氮X2、可吸入颗粒物 PM10X3、一氧化碳X4、3 m& @) S6 H2 [+ I; B4 B8 g3 [
    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& V4 |$ K$ \4 r" U# S" B
    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# c$ N* p- `& K0 k7 ]5 d% B/ I- ?
    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( s& _' F- r7 g( \
    相关。最终给出 PM2.5 与其他 5 个物质 IAQI 值的拟合函数为:
    ) @4 `" j' t7 Q2、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
    8 Z0 U  q7 c# T* J: M( w0 j( o' m( ^' q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、. C* Q+ m. Z" d$ j
    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
    % o' K  `' u- c% g* g/ M% ]; K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:
    9 T% d2 t. r+ D5 NLnY = 2.3975Ln𝑋6 − 14.903𝐿𝑛𝑋7 + 19.4621Ln𝑋8 − 44.323𝐿𝑛𝑋9 − 21.929𝐿𝑛𝑋10 −4 T) ^$ F9 `, f( h9 Q# L! X& V: s
    45.905𝐿𝑛𝑋11 − 85.10328 ~$ ?  O2 K( d7 W8 B# x. N1 u
    问题二:+ W) O5 p; ?0 ^
    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
    % R: V7 S" x4 A2 C4 g) R8 N% d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
    , ~2 @$ i; Z( l沉积及湿度的影响,逐步改进高斯扩散模型,并引入时间 ,计算当点源持续污2 `2 D# p7 ^6 B
    染情况下,污染源上风和下风 公里处的浓度。3 r2 b9 I2 V' M; c3 T8 h" A
    2、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9 v: Z& X' G' S  m4 M  [
    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 -4 ?1 t& m9 V2 l; f& i/ k# {  V" k
    大,在横向距离增大到一定值以后,扩散浓度逐渐降低,直至为零;2)随着距3 C6 J! X4 H! n" ?) q
    污染源下风向距离的增大,扩散浓度的变化渐趋平缓,但污染扩散所能影响的6 D( t! E; `3 H' k
    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0 x8 ]* d( J; A( |
    变大,扩散速度增加;4)源高的增大将导致污染物浓度最大值向下风向偏移,/ q& M& Q6 ?; }6 @) Z
    扩散与稀释速度加快,污染浓度最大值明显降低。
    6 d5 y$ V7 T6 P3 x/ G3、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
    7 ^* G4 O' E4 X; z* k增至300mg/𝑚3并持续两小时情况下,结合三维图及平面图分析危险区及安全3 x' c, i0 `8 i/ V3 ~
    区。' g5 o+ M& f0 ]/ a4 Y6 {4 B
    4、结合小波理论及神经网络理论,提出小波神经网络的结构及算法,并通
    / _& c. X) E# n- p+ R8 E# p1 j  J过 Matlab 实现了对 PM2.5 值的预测,预测拟合度较高。  D% ^0 q0 [1 ]2 ~
    问题三:$ p$ _: c8 ?. q/ V7 \
    1、提出三种治理方案:长期治理、快速治理、全面治理。
    & `  |% r" o* ^/ W$ 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:0 _. \# a: m1 }4 y8 e& M
    年份 第一年 第二年 第三年 第四年 第五年% ?: l% [! R0 a" R1 X- m0 p! n1 |( s* N& s
    PM2.5 值变化额 2.3 7.3 18.3 61.3 155.9) B& ?, `' n. j# z! h
    快速治理考虑治理成效,其每年的治理计划为:
    ' U" i7 E  n; I4 N1 @  M年份 第一年 第二年 第三年 第四年 第五年
    * o/ X, X9 H1 P4 E% DPM2.5 值变化额 36.75 36.75 73.50 49.00 49.004 n8 G- x* i4 X* X0 Z
    全面治理根据第一问中得出的 PM2.5 与其他 5 个指标的关系,通过降低其他 5
    8 u) K6 [) @3 W6 H( x个指标浓度达到对 PM2.5 的治理,其每年的治理计划为:2 M9 H6 L& |- v. P+ z
    名称
    $ W6 ?. m  ]5 F; F7 i" }二氧
    " S6 M, F9 |  `  ^8 U化硫( v: ]9 V( J7 p" E
    二氧
    , j, Z( c% |8 z化氮- l$ J$ h( I" f* C" V% ?
    可吸入颗( S3 [. C- K% z8 t8 Q* A
    粒物
    ! |% N  N! P# {  `$ v$ F一氧1 `7 ?! V" I# t; x  d9 f. Q: x
    化碳
    ) g7 m- F& K  s+ C臭氧 PM2.5
    1 K7 D3 c) T. B9 B/ _7 uPM2.5 的
    9 p3 B0 B2 g7 M2 D$ l% q减少幅度& \: l# @. M6 v& |
    一年后终值 47.88 74.76 121.80 50.02 14.10 220.77 18%
    ! L9 ]* Z& s( w, n( R二年后终值 38.76 60.52 98.60 39.04 13.20 172.44 36%
    4 M& {" j" Q" a( n( k' ]4 q三年后终值 29.64 46.28 75.40 28.06 12.30 124.97 54%2 q, B4 e3 d+ M! C
    四年后终值 20.52 32.04 52.20 17.08 11.40 78.79 74%
    - ^' y0 s& n/ L$ u0 |- @. s# ^五年后终值 11.40 17.80 29.00 6.10 10.50 34.37 87%
    6 M1 [- s3 }* n& B( S7 D* G2、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 " l' P5 A6 m" A
    PM2.5 浓度减少的关系,建立最优化方程。
    5 |" ^3 W- J% }' o; w/ u5 K, s1 S  b  Q: Q, y* S/ R9 @9 E" m

    " ]8 ?7 A7 n9 v# F/ @

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