空气中 PM2.5 问题的研究 上海理工大学 D11075037

杨利霞

空气中 PM2.5 问题的研究 上海理工大学 D11075037

, ]; e: u# f0 S$ W/ E9 q本文主要探讨的是 PM2.5 扩散、衰减模式的问题，根据该模式分析探究
PM2.5 的危机治理与后 5 年的治理问题。建立了 PM2.5 与其它污染物之间的多
元非线性对数模型；在静态、风力和湿度等因素下，分别探究污染物颗粒的运动
  X7 X3 |- i9 k( t$ b模式，并建立了 PM2.5 扩散演变模型；在污染物浓度突变的情况下，依据该模
型得出不同区域污染物的浓度，最后确定安全区域的范围。建立综合费用和专项
: Y; g/ ]1 h/ B$ u  z7 ^5 A费用的多目标优化模型，并运用系统动力学理论对目标值进一步优化。
7 n# L7 ^$ L8 j8 x针对问题一，首先，运用主成分分析法，按照方差贡献率的大小剔除臭氧这
个指标；其次，运用 SPSS 软件分析剩余指标之间的相关性及独立性，并建立了
PM2.5 与其它污染物之间的多元非线性对数模型，得出西安市的拟合优度
；最后，搜集西安市的相对湿度数据，运用该指标对模型进行再度优
化，优化后的拟合优度 ，因而相对湿度是 PM2.5 影响因素。
针对问题二：（1）运用统计学原理分析 13 个监测点 PM2.5 的浓度，描绘
: S8 N; @8 B& B- y$ a5 u7 }2 s6 ^了西安市 PM2.5 的空间分布云图。同时添加时间因素，探究 PM2.5 颗粒四维空
间分布情况，得出采集点之间的 PM2.5 具有较高的协同性。
（2）分析了静态下 PM2.5 粒子受力，漂移模式，通过结合风速、湿度、大
/ [5 @7 z! K. H3 ^0 S& f$ L气稳定度等季节性因素从点源、面源两方面分析了 PM2.5 扩散模式；建立了
PM2.5 点源和面源扩散的偏微分方程模型；通过利用 P-G 曲线近似法，布里吉
斯扩散参数以及现有数据对季节参数进行求解，得出 PM2.5 扩散衰减模型。计
算结果与西安市地理位置和提供数据相吻合，说明模型所刻画传播衰减模式与事
+ U* G9 M0 ?& J4 `" S$ K实相符。
（3）通过第 2 小问所得的 PM2.5 点源扩散模型与 PM2.5 面源扩散模型，以
# k2 ?" t1 i! v- E" f高压开关厂为参考点，在 3 级北风状态下，运用 matlab 软件仿真模拟出的点源2
与面源扩散情况，其结果展示如下表：
扩散方向 向东 向西 向南 向北
( x. g' C# k- U7 j. P扩散
距离(m)
6 g9 O) Z5 M" R  [" |% k点源模型 50 50 200 10
面源模型 500 500 3000 200
, ]+ h- g* _1 E! `( N  ^3 J（4）结合西安市各个地区的地理位置和天气、气候等条件，建立了各个区之
间的 PM2.5 扩散分析体系，利用西安市 2013 年 1 月 8 日—2 月 8 日的数据，通
过模型求解出各个区之间的 PM2.5 的相互扩散量，然后计算仿真出各个区的
, f3 N) E: D( U0 o! ZPM2.5 的浓度，通过与原始值进行对比，发现模型所得结果与实际相差在 10%
之内,说明模型可信。仿真与原始对比如下：
0 \3 i: `/ T2 i1 L) ]2 R高压开关厂 兴庆小区
( r- t/ f( w0 t" Q' P7 k& W: {日期 真实值 计算结果 误差率 真实值 计算结果 误差率
( K* j% }. Y0 {- f. E( m9 c+ r2013-1-8 383 356.7054 -6.87% 373 381.1783 2.19%
* c$ u; b. x0 x4 T- m$ X+ {2013-1-9 216 211.39 -2.13% 236 217.7147 -7.75%
针对问题三：基于系统动力学理论，考虑治理效果，建立了系统动力学多目
标复合治理的最优化模型。利用贝叶斯支持向量机方法对武汉市基本面数据进行
宏观预测，对 PM2.5 进行系统性预测，并且仿真求解出 PM 由 280 单位到 35 单
( N  X1 x. w* W5 S2 Y! P1 {0 q* S. l  ~位的五年治理方法，结果表明将综合治理与专项治理结合时治理效果最好。其最
- B# K% w1 C- d/ d优相结合治理计划为：
9 U3 Z2 @  ?5 D7 s6 d年份 2013 2014 2015 2016 2017
综合
& {: ]$ U3 S, I9 b$ k1 O5 u治理
6 @0 h  _5 o. ~' a( ]. F投入费用(百万) 51 42 32 22 12
PM2.5 减少浓度 4.5 19.3 34 48.7 63.5
3 N* x& s; d+ u4 A专项
" b$ W2 z. `: h& G2 {+ S$ S治理
' z  U0 }  I" b3 x% z) p投入费用(百万) 20 21 19 20 18
PM2.5 减少浓度 28 21 15 8.5 2
最后结合本文研究结果，对研究实施进行总结撰写了一份研究试验报告。
* F, q) ^  n' D6 {! d' Q2 g本文创新点在于，建立了基于贝叶斯理论的支持向量机方法和基于系统动力
6 h4 I1 T. n( P学的多目标治理模型。
% H# x: T: \2 T
% m5 S  a1 z4 y( H4 D
+ J0 c+ B! Z5 v