PM2.5 演变评估模型及治理方案研究 国防科学技术大学90002047队

杨利霞

PM2.5 演变评估模型及治理方案研究 国防科学技术大学90002047队

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本文针对日益严重的 PM2.5 大气污染问题，基于现有数据与相关研究，采
用相关分析、逐步回归和有限元等方法，对 AQI 指标之间的相关性进行了定量
( C: V2 @2 C- X; M分析，针对 PM2.5 成因、时空分布、演变规律和应急处理建立了数学模型，结
合气象理论知识，进行了计算结果的定性与定量分析，并以武汉市为例给出了合
1 G) _5 V& J, r# ~理的 PM2.5 五年治理方案。
- w" {; [+ v# W! o& `" E, l问题一：基于武汉与西安市现有的空气质量监测 AQI 指标数据，应用相关
/ m9 w, Y$ N% u' Q分析，分别求得两城市的 6 个 AQI 主要指标的相关矩阵，对两组数据中 PM2.5
与另5个AQI指标的相关性进行了定性与定量分析，得出了一致的结论，即PM2.5
1 T+ \8 x  a% V; G) V9 Y: |与另 5 个主要指标具有相关性，并与 SO2、NO2、PM10 及 CO 显著线性相关（相
关系数均明显大于 0.7）。
" m# X- y( A& M; Y问题二：首先应用回归分析方法，针对 2013 年仅有的 AQI 完整数据，完成
. ?, P8 E, G9 b( o  L了 PM2.5 关于 API 中前 3 个指标数据的二次模型拟合，拟合统计量表明该拟合
9 e8 h$ i! ?; X! b" {: o是高度显著的。并基于大量 API 历史数据，计算每组 API 数据对应的 PM2.5 估 算值。而后，利用 PM2.5 实测数据分析 PM2.5 浓度的时空分布特征，进而结合
, g: f. |/ X, E# v, e环境保护部新修订《环境空气质量标准》，对该地区分区进行了污染评估。综合
0 x4 R) U, F# _% C* }: [多种气象因素，基于多元回归建立关于 PM2.5 演变规律的数学模型。结果表明，
* r( b1 D5 B* D" Q! {! a+ E模型估计值与实测数据差值较小，模型参数与实际情况基本一致，验证了模型的
! m5 @" Y5 |2 U8 B: q' ~合理性和有效性。针对浓度扩散问题，本文在适当简化实际问题的基础上，建立
5 F& \0 N5 b2 h$ I5 Y% }& _了描述 PM2.5 浓度扩散现象的偏微分方程，通过采用商用有限元软件 Comsol
Multiphysics，建立了针对该问题的扩散预测与评估计算平台，并对 PM2.5 扩散
0 E2 {: s# O  G' }0 O& x8 F现象进行了分析研究，得到了浓度突增等突发事件对 PM2.5 分布影响的几个重
要规律。主要包括速度和扩散系数的取值对扩散趋势的影响。并在此基础上，基 于有限元仿真平台，运用自行推导的近似公式得到了扩散系数的估计值，对测点
0 ~( d. j2 `; y4 F! b. a浓度突增现象进行了仿真计算，得到了 PM2.5 污染预测和评估结果。最后，从
' L7 P8 ~1 Z% A5 q) v模型假设条件和模型主要结论两方面，分析了模型的合理性，并在前文研究的基
/ V4 E$ O* e9 ^5 e) g) x: `础上对 PM2.5 的成因和演变规律进行了较系统的分析和探究。
6 J8 b0 |! {9 p' n- l9 Y# `+ }问题三：首先应用逐步回归分析方法获得了 PM2.5 与 3 个既与综合治理又
6 p" ?  E) v  Y0 {与专项治理有关的因素 SO2、NO2、PM10 的最优二次回归方程，在将治理基准
5 D( _( m0 H' l4 F+ e1 o0 |7 c年与五年后目标的 PM2.5 浓度折算为对应的 AQI 指标之后，结合数据分析计算
出了基准年的 PM2.5、SO2、NO2、PM10 这 4 个基准指标值。然后按照每年这 4
( T" V  Q4 l1 R8 @% f0 {0 w个指标变化最小但仍能满足治理结果约束的原则，建立了非线性规划模型，并通
& P) ~, j  a) l1 c! @2 z" A过将非线性约束条件简化为线性约束，将模型转化为标准的非线性规划问题，进
而求出了可行的每年全年年终平均治理指标。最后，结合 PM2.5 综合治理与专
+ s3 P8 q9 [' M/ I! g项治理的费用经验公式，按照五年治理投入总经费最小的原则建立了一个标准的
1 o, z) c  _# B$ n6 }- i9 [# z非线性规划模型，并求解出了最少的五年总投入经费及每年经费投入。对于指导
+ X' r$ w$ l$ y; \5 n8 hPM2.5 的治理工作具有一定的实际意义。