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

5 R/ q' ~& J* b3 f" F5 W5 i7 y

" j4 P  s+ ~( e3 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
# `  R: J) y1 p0 Z4 k  l$ b, m/ }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
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
. K8 k& d7 ~# K/ J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
0 |# o- `0 B4 u) e0 z0 v+ Z; D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
6 |0 A3 R# h" \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
9 e! u2 r9 t" F4 H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
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
0 y7 i" n9 c" Q( ^5 b间分布情况，得出采集点之间的 PM2.5 具有较高的协同性。
, a) V8 e$ k, c（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
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
& V' d. B2 m! w. e0 M9 cPM2.5 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。
（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
3 {  Y% ?* H- Z# q  \6 |与面源扩散情况，其结果展示如下表：
. c( M- _9 U" S* w, j/ m扩散方向 向东 向西 向南 向北
扩散
距离(m)
0 B& D- T, y; ~: G4 F6 d: T) G0 N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
  Z/ M5 ?" H, _) N) o6 e  q5 x: j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
PM2.5 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：
& v9 F+ J: T  @' B0 X8 f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
8 \( Z; T! ~4 u2013-1-8 383 356.7054 -6.87% 373 381.1783 2.19%
  c* Q/ ?: B- x/ U/ G$ Z5 o2013-1-9 216 211.39 -2.13% 236 217.7147 -7.75%
9 Q) G9 i+ W- h8 w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
6 f# W: p* j9 u  A$ s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
/ N8 V& d1 A9 B0 f. v优相结合治理计划为：
8 I1 }+ ?, p, T" F, e5 k# S4 w年份 2013 2014 2015 2016 2017
综合
$ e0 B' o9 }* s5 k治理
, r4 Q: q6 C$ d5 A8 @投入费用(百万) 51 42 32 22 12
! t9 y+ \- L! x1 P& }& u3 lPM2.5 减少浓度 4.5 19.3 34 48.7 63.5
专项
治理
; c( [# p8 `# t- ~0 \; _9 }6 r! b投入费用(百万) 20 21 19 20 18
, u0 s% D6 Z& S( HPM2.5 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。
. @/ P7 H. V4 ~, X( b: u, S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
4 o/ R; b1 A: }" X  S学的多目标治理模型。
' P: x# M: q* M5 ]
. t% C+ K: Y3 m. d
8 g& N, \6 T1 i5 l