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

# z. J5 B9 ^* J* R; S& k

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
$ f' q  u  R3 U5 Q* l0 ^4 X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
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。
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
/ B$ O8 K3 A% H/ ?$ b; j；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
9 x5 t& n' T0 T5 Q3 h化，优化后的拟合优度 ，因而相对湿度是 PM2.5 影响因素。
9 m/ S% Q, b) ^7 e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
' R$ U9 N' o# m2 T2 U; D- p3 K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
; ~5 v* t7 H* i& F1 d间分布情况，得出采集点之间的 PM2.5 具有较高的协同性。
3 S, M5 ~7 G* q2 H/ G( d" V# O* B（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
" [) e3 l! ]( w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
实相符。
! o7 e4 |/ ?# }9 b（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
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
扩散
距离(m)
点源模型 50 50 200 10
面源模型 500 500 3000 200
（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
, L( C" X* R" K; L- c. ]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
5 n0 c1 V! ]$ i! e+ Z7 GPM2.5 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：
. M. a4 C- {6 O5 N7 t5 h0 J高压开关厂 兴庆小区
日期 真实值 计算结果 误差率 真实值 计算结果 误差率
2013-1-8 383 356.7054 -6.87% 373 381.1783 2.19%
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
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
' a+ I$ N9 c  F1 s. V- Q优相结合治理计划为：
年份 2013 2014 2015 2016 2017
: j5 u' d6 \; Q1 a8 n* s1 S0 a综合
8 K  M8 r7 i" ~: k' O6 E! C治理
5 y" k1 S: v; _( p  x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
专项
治理
投入费用(百万) 20 21 19 20 18
( _. e' H, u6 ~- Q% S2 YPM2.5 减少浓度 28 21 15 8.5 2
- Q! k2 e5 S. y9 F9 U  `& O4 d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。
" u; q$ X# f9 }9 n4 |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
$ M  c. y4 w- J- F: ?" H& r( n4 A学的多目标治理模型。
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* Q7 e* X) c% G  o5 x
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