PM2.5 扩散预测模型及相关问题研究

madio

摘 要：
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
1 E" e( @( A5 \9 m% ^. N评估及污染治理等相关问题进行了研究，取得了以下成果。
问题一：
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、
6 h9 M; i' z% L/ U' @& R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
* N( J  K, G7 w( l2 Z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
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
$ e; O  L  N# X; e, p, h4 J$ s相关。最终给出PM2.5 与其他5 个物质IAQI 值的拟合函数为：
) U) p  O. w( y$ A) C* N0.2262 0.2416LnX 0.3526LnX 0.3546LnX - 0.2154LnX 0.969 1 2 3 4 5 LnY  LnX    
) O- G4 g+ x- ]- X: e' I3 S9 ~2、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
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、
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
" p+ q8 d% A6 [1 M3 A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：
( v# t; n6 S+ j. f$ l! k. ELnY = 2.3975Ln𝑋6 − 14.903𝐿𝑛𝑋7 + 19.4621Ln𝑋8 − 44.323𝐿𝑛𝑋9 − 21.929𝐿𝑛𝑋10 −
45.905𝐿𝑛𝑋11 − 85.1032
, g6 g) D. p0 @0 L) u* n# L问题二：
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
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
沉积及湿度的影响，逐步改进高斯扩散模型，并引入时间t ，计算当点源持续污
染情况下，污染源上风和下风L公里处的浓度。
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
( S3 w* D/ d; b. ?+ U& }7 R) r* b3 Z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
' }4 m7 d7 |! b- 3 -
% E* E4 q, L5 d9 O/ S. G大，在横向距离增到一定值以后扩散浓度逐渐降低直至为零； 大，在横向距离增到一定值以后扩散浓度逐渐降低直至为零； 大，在横向距离增到一定值以后扩散浓度逐渐降低直至为零； 大，在横向距离增到一定值以后扩散浓度逐渐降低直至为零； 大，在横向距离增到一定值以后扩散浓度逐渐降低直至为零； 大，在横向距离增到一定值以后扩散浓度逐渐降低直至为零； 大，在横向距离增到一定值以后扩散浓度逐渐降低直至为零； 大，在横向距离增到一定值以后扩散浓度逐渐降低直至为零； 大，在横向距离增到一定值以后扩散浓度逐渐降低直至为零； 大，在横向距离增到一定值以后扩散浓度逐渐降低直至为零； 大，在横向距离增到一定值以后扩散浓度逐渐降低直至为零； 大，在横向距离增到一定值以后扩散浓度逐渐降低直至为零； 大，在横向距离增到一定值以后扩散浓度逐渐降低直至为零； 大，在横向距离增到一定值以后扩散浓度逐渐降低直至为零； 大，在横向距离增到一定值以后扩散浓度逐渐降低直至为零； 大，在横向距离增到一定值以后扩散浓度逐渐降低直至为零； 2）随着距 ）随着距 ）随着距 污染源下风向距离的 增大，扩散浓度变化渐趋平缓但所能影响污染源下风向距离的 增大，扩散浓度变化渐趋平缓但所能影响范围有所增加； 3）随着风速逐渐增大， PM2.5 浓度最大值变小，下降速率逐渐 浓度最大值变小，下降速率逐渐 浓度最大值变小，下降速率逐渐 浓度最大值变小，下降速率逐渐 浓度最大值变小，下降速率逐渐 浓度最大值变小，下降速率逐渐 浓度最大值变小，下降速率逐渐 浓度最大值变小，下降速率逐渐 变大，扩散速度增加； 4）源高的增大将导致污染物浓度最值向下风偏移， ）源高的增大将导致污染物浓度最值向下风偏移， 扩散与稀释速度加快，污染浓最大值明显降低。
3、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 的扩散距离及安全区域，以武汉为例浓度值突 的扩散距离及安全区域，以武汉为例浓度值突 增至 300mg/𝑚3并持续两小时情况下，结合三维图及平面分析危险区安全 并持续两小时情况下，结合三维图及平面分析危险区安全 并持续两小时情况下，结合三维图及平面分析危险区安全 并持续两小时情况下，结合三维图及平面分析危险区安全 并持续两小时情况下，结合三维图及平面分析危险区安全 并持续两小时情况下，结合三维图及平面分析危险区安全 并持续两小时情况下，结合三维图及平面分析危险区安全 并持续两小时情况下，结合三维图及平面分析危险区安全 并持续两小时情况下，结合三维图及平面分析危险区安全 并持续两小时情况下，结合三维图及平面分析危险区安全 并持续两小时情况下，结合三维图及平面分析危险区安全 并持续两小时情况下，结合三维图及平面分析危险区安全 并持续两小时情况下，结合三维图及平面分析危险区安全 并持续两小时情况下，结合三维图及平面分析危险区安全 并持续两小时情况下，结合三维图及平面分析危险区安全 并持续两小时情况下，结合三维图及平面分析危险区安全 区。
3 B7 v$ W" V( Z0 T* ~$ _4、结合小波理论及神经网络，提出的构算法并通 结合小波理论及神经网络，提出的构算法并通 结合小波理论及神经网络，提出的构算法并通 过 Matlab 实现了对 PM2.5 值的预测，拟合度较高。
8 w/ d/ B$ N& g: G问题三：
1、提出三种治理 方案：长期、快速全面。
7 J( h& p% Y9 e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：
* R0 W0 ?2 L. s: P2 M年份
第一年
第二年
第三年
1 `" u6 M: H9 c: U1 e5 J8 S4 b4 U第四年
第五年
, I& V4 d8 k! E  s2 J2 C6 I+ N) QPM2.5 PM2.5PM2.5PM2.5值变化额
2.32.32.3
7.37.37.3
" R3 c0 q) z6 ?4 E& r* C* f8 k7 V9 v& q18.318.318.318.3
/ o9 E$ c' _7 ^" w0 X" u+ Q61.361.361.361.3
& D7 i1 O0 s; g3 a) [4 v0 ~155.9155.9155.9155.9155.9
# a/ n% U5 S2 I" b快速 治理 考虑 治理 成效 ，其每年 的治理 计划 为：
7 I0 m. x8 s- q; k: ^年份
3 q- e0 K+ n/ y9 a1 v第一年
第二年
第三年
  q  G7 U9 S" d# M第四年
第五年
PM2.5 PM2.5PM2.5PM2.5值变化 额
9 @, D: F4 L' e5 e* ~36.7536.7536.7536.7536.75
36.7536.7536.7536.7536.75
, |1 J: ^1 b& t3 \73.5073.5073.5073.5073.50
49.0049.0049.0049.0049.00
6 X% ~4 ?2 k) R3 ?6 c49.0049.0049.0049.0049.00
! V# [* \) J. S/ |2 l# Y全面 治理 根据 第一问 中得出 的 PM 2.5 与其他 5个指标 的关系 ，通过 降低 其他 5个指标 浓度 达到 对 PM 2.5 的治理 ，其每年 的治理 计划 为：
名称
( w" I* x% |8 p; ]二氧
- Y9 H3 r( r! q; |- {: E- {化硫
二氧
: p4 G; _& T6 X  d# G" D/ C化氮
可吸入颗 粒物
一氧化碳
! r9 Y+ V( _9 X3 N臭氧
PM2.5
; a6 R2 S* h- u$ NPM2.5 的 减少幅度
一年后 终值
47.88
3 i* f/ \0 Z4 h& m# k' l! v74.76
7 m7 U2 `* K, M6 ]4 X121.80
* ^& g2 P. J2 t$ k50.02
7 S( z# e2 m8 o8 z3 Y14.10
( H% H- x7 G. P, R! T1 E( D8 S8 i" g220.77
18%
二年后终值
38.76
60.52
, A  x& c  x) f  ^98.60
; Z( {( g7 |$ Q- B7 X# ?39.04
13.20
, N% B' O7 B9 |4 _0 C- I/ [  z6 V172.44
0 v; M  Z  R4 O6 j36%
- r4 `# ^8 J9 h  c三年后终值
& B0 k8 ~) f4 n/ k/ x% [& \29.64
46.28
75.40
28.06
12.30
124.97
7 {6 _! v! o6 T4 G5 o( @6 h7 A54%
9 X$ o$ _1 L! q. q) {' J四年后终值
20.52
32.04
" x' l" x" l% T0 t52.20
' V/ p# w+ w5 _17.08
11.40
2 s1 R# T& o# p% g78.79
/ |7 x4 i5 ~& p& N2 q/ U% d74%
五年后终值
11.40
. {$ w9 W& j! v: j9 ~* a( X! [8 i17.80
29.00
! a- U6 D: ?6 c( M* x5 {" V1 J) `6.10
0 t6 G9 q/ ^, ?# {' K0 g10.50
34.37
87%
: x# j! V1 T) ~9 Q  s8 z6 {& Z2、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 PM2.5 浓度 减少 的关系 ，建立 最优化方程 。
: \0 C, |: c% U4 k3 ?5 h关键词：主成分析，多元回归改进高斯模型小波神经网络最优化 关键词：主成分析，多元回归改进高斯模型小波神经网络最优化

+ a' \2 k4 ]' ^4 V( H8 G

shadow猫猫

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anjofan910

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sytuljs

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模天大楼

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奥霸马2014

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