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
+ i# s" z& @, h& L, |0 t评估及污染治理等相关问题进行了研究，取得了以下成果。
( P/ K, f1 k6 p/ E  P8 n1 L0 @! K问题一：
) L9 K9 y/ Q. |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、
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
. C" ~3 ]2 b% j9 c  I' a% r5 I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
2 @% E0 f5 {; d( f. e, J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
, T; x$ @: u$ Y% }5 {7 [& Y% X相关。最终给出PM2.5 与其他5 个物质IAQI 值的拟合函数为：
0.2262 0.2416LnX 0.3526LnX 0.3546LnX - 0.2154LnX 0.969 1 2 3 4 5 LnY  LnX    
+ {" d' M1 g' v1 t- e  Q% Q2、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
. q0 B  I# d  i3 _* f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、
: t+ i- [2 n# b0 g( e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
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：
LnY = 2.3975Ln𝑋6 − 14.903𝐿𝑛𝑋7 + 19.4621Ln𝑋8 − 44.323𝐿𝑛𝑋9 − 21.929𝐿𝑛𝑋10 −
7 ?0 E/ q: ^- p) ]0 O( Z: O45.905𝐿𝑛𝑋11 − 85.1032
9 z9 V# m9 C& v& H3 R! Y1 m$ J! I问题二：
6 }; Q8 Y, z5 c* b  y1、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
! o, W, A' f; T: T; L5 ^% q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
# I' E' ^* F8 E5 O- 3 -
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。
% c$ F! j- u: ]) Q/ O' a" D& [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。
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。
, y* ?2 P" l+ p) d8 Q, V& i问题三：
0 @. k1 K) C& b, @1、提出三种治理 方案：长期、快速全面。
% n$ i2 U9 k3 G# m# s! Q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：
+ V1 t! u: g$ h" w; ?2 C年份
$ w( g* |, Y! w. Z第一年
2 x  ?$ x, ], M/ R6 O第二年
第三年
6 S. i7 T4 J4 |0 N# `, r0 C/ S* U第四年
* d$ i) h1 X* E第五年
/ O; ]6 W2 o: IPM2.5 PM2.5PM2.5PM2.5值变化额
4 d# k" d& J9 A2.32.32.3
  U' K" n/ B& d' K8 L, Z$ J1 L7 b: m2 ~7.37.37.3
1 ^& _7 }; E/ l' R: X5 v; ]  v18.318.318.318.3
61.361.361.361.3
* i4 V3 X3 b: K  `% a155.9155.9155.9155.9155.9
% ^" O9 N: p0 t( C4 p快速 治理 考虑 治理 成效 ，其每年 的治理 计划 为：
年份
第一年
第二年
第三年
2 S# A' c# B! C" x第四年
) E/ S; R; J: A" K( {7 u9 v) B第五年
4 I$ P. B& @! `, CPM2.5 PM2.5PM2.5PM2.5值变化 额
, B4 T4 |" Z& ]36.7536.7536.7536.7536.75
( |8 w; }' M; B36.7536.7536.7536.7536.75
9 P1 s) I3 P0 F5 Q" L73.5073.5073.5073.5073.50
49.0049.0049.0049.0049.00
49.0049.0049.0049.0049.00
8 F3 V- Q2 J6 u1 ?# h8 H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
二氧
3 y0 S  q1 y4 n化硫
# [$ R# |. c3 h2 _- {, o二氧
, h$ X: I9 \% Q; l1 s9 o6 k* Z化氮
可吸入颗 粒物
3 u2 S' e- O& T5 d6 b$ M( E- h3 i一氧化碳
臭氧
7 @7 s& ^3 \3 \* fPM2.5
PM2.5 的 减少幅度
一年后 终值
47.88
% {5 f& p; Y" O8 c) [7 c, H! M74.76
  ^& a+ W0 {6 z4 C6 a4 [7 Y; X0 W121.80
50.02
14.10
220.77
18%
二年后终值
  c% b4 X  p- A( n8 I" G38.76
60.52
3 j9 Y( V, ]1 |% W2 j98.60
7 h% c9 f$ g* O# d$ f) m& y# N39.04
13.20
* l# \; H' o5 ]2 i" N172.44
9 u+ v0 ]3 L1 s5 F; z36%
$ I- j! ~: Q1 v6 v2 ^三年后终值
2 r( l8 O1 C# t29.64
) J  ^( p( Q9 v9 N# v' Q" w46.28
+ r: ?- a4 [' B& P% B2 r/ P+ i75.40
28.06
5 O# e& R. A7 t1 {12.30
124.97
' W7 z" E* ~- a$ y/ O# s/ Z54%
四年后终值
20.52
32.04
52.20
- u! l  }& G/ x% u: W" L17.08
+ H9 ]5 o% \. e& h! f- T0 }$ m' X9 O8 \11.40
; {4 u) j8 B- n$ ]" ^% c6 l78.79
74%
) X. }8 b! C) n1 p# z' e2 O% T! R五年后终值
0 [5 {0 i3 T/ V* j0 Z( N7 Q11.40
3 ]8 \1 L' ~/ X/ X& I17.80
29.00
6.10
10.50
34.37
87%
7 q/ N* g+ d; S: C$ l2、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 。
+ G- G6 B4 N+ @% K4 r; f" K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

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