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PM2.5 扩散预测模型及相关问题研究 上海理工大学 10252094队

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杨利霞        

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    [LV.4]偶尔看看III

    网络挑战赛参赛者

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    本人女,毕业于内蒙古科技大学,担任文职专业,毕业专业英语。

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    发表于 2019-10-8 11:26 |只看该作者 |正序浏览
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    PM2.5 扩散预测模型及相关问题研究 上海理工大学 10252094队

    . j# y  g$ p  e; Q
    0 Z; K4 B3 u! a& L- H  {0 v2 k# |0 [; ^: t5 b& R
    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
    : Y* b9 n5 c$ b5 w+ Q8 J/ B# ]评估及污染治理等相关问题进行了研究,取得了以下成果。
    9 m  F5 o0 R8 r$ c. l: I问题一:
    % D/ J  i0 `7 M; ]5 B( n6 i* U; c1、研究二氧化硫X1、二氧化氮X2、可吸入颗粒物 PM10X3、一氧化碳X4、
    " O6 x& t6 ~! h8 s/ T7 n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
    % S/ p- H; D$ r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1 d/ j$ U( I; i( V
    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
    / K( s* i. u+ F& I2 j相关。最终给出 PM2.5 与其他 5 个物质 IAQI 值的拟合函数为:
    . A  m# b9 |9 r  i" {* b' I5 }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
    0 t  R( w9 ~: r9 O! s2 ]  u: h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、
    5 o: q& B2 E, f% q: g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 PM2.57 N5 ]/ V9 j" C% S% W9 n( ?
    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:( F# s! [9 f: A% T' Z, H6 S8 H
    LnY = 2.3975Ln𝑋6 − 14.903𝐿𝑛𝑋7 + 19.4621Ln𝑋8 − 44.323𝐿𝑛𝑋9 − 21.929𝐿𝑛𝑋10 −* _  ]% m; X" |  H1 W1 u# T: f
    45.905𝐿𝑛𝑋11 − 85.1032+ v; r- d, u4 q1 ~% J) j3 @
    问题二:
    ' c4 e9 }- D8 Y9 {( E1 p1、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
    0 Z$ f( m2 d8 O! ~  H+ `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# [) I7 ?1 E# w0 u2 X
    沉积及湿度的影响,逐步改进高斯扩散模型,并引入时间 ,计算当点源持续污/ s3 c; C; l. N) Y
    染情况下,污染源上风和下风 公里处的浓度。
    2 b% Z. Y& E  o2、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8 Y- H3 |& W) }) P
    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- 3 -
    " V: I9 \. R" g' T4 D# O5 _大,在横向距离增大到一定值以后,扩散浓度逐渐降低,直至为零;2)随着距* l4 p& h) E0 A+ @( c3 L9 A+ e' w
    污染源下风向距离的增大,扩散浓度的变化渐趋平缓,但污染扩散所能影响的
    + ^2 p, T( d4 h+ R- p3 r) a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
    0 |% g  Q- j( e5 t变大,扩散速度增加;4)源高的增大将导致污染物浓度最大值向下风向偏移,
    ( L3 T* h& Y% w# {* s' J扩散与稀释速度加快,污染浓度最大值明显降低。7 }2 |; c: V3 _& Z
    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
    # ]. e, S% W1 A$ n' U! X增至300mg/𝑚3并持续两小时情况下,结合三维图及平面图分析危险区及安全) A! T) ^- N$ i, v: ~. e
    区。
    ; O: e" x9 J* N: \; r4、结合小波理论及神经网络理论,提出小波神经网络的结构及算法,并通
    , F. m5 U, v' @& k1 C过 Matlab 实现了对 PM2.5 值的预测,预测拟合度较高。
      @+ e) {' Z8 K( \! g6 w问题三:7 S/ I7 [/ Z& V
    1、提出三种治理方案:长期治理、快速治理、全面治理。9 n; y6 W. a& u% v5 R8 Z0 y3 |( 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:
    2 M9 b9 w7 t# r6 o年份 第一年 第二年 第三年 第四年 第五年4 u$ a5 E2 k" V# J8 i  f. \
    PM2.5 值变化额 2.3 7.3 18.3 61.3 155.97 _- B. Y7 `9 k) M+ ?0 G. |8 J4 ~
    快速治理考虑治理成效,其每年的治理计划为:% t% K* E$ [$ Q6 ?6 d! |
    年份 第一年 第二年 第三年 第四年 第五年8 I; R4 y9 |* L9 V1 X9 {0 @
    PM2.5 值变化额 36.75 36.75 73.50 49.00 49.00
    # _2 b8 n9 s! O- b: T3 H, {全面治理根据第一问中得出的 PM2.5 与其他 5 个指标的关系,通过降低其他 5
    % a  O  q$ y  D$ \个指标浓度达到对 PM2.5 的治理,其每年的治理计划为:7 p0 L7 G2 p' l
    名称
    : u2 w+ X$ k4 V8 I8 X" H二氧8 c" I9 M- C5 u; P$ [  F) W) }
    化硫) c2 X$ o3 [0 W8 ?% [9 B
    二氧4 |7 V$ j9 ^% }2 O3 R5 _8 {
    化氮' e6 L4 v1 Y9 Q" k6 i% D" q
    可吸入颗, U' p; E  F5 {6 l6 U3 a# \; x- F
    粒物
    " s8 P5 N; D3 h* c! y; K一氧/ a' j- E( D- ~9 l) a
    化碳 9 D- u, M& p5 K0 K' D' W
    臭氧 PM2.5 , u* r) ?9 T' \- Y+ s) P
    PM2.5 的7 }+ }0 d9 V" X. q- l
    减少幅度
    % _$ V* W* u" I2 q$ r# [2 S一年后终值 47.88 74.76 121.80 50.02 14.10 220.77 18%
    ( {4 J- o! k  U二年后终值 38.76 60.52 98.60 39.04 13.20 172.44 36%
    : v5 w" [/ [0 ]5 m三年后终值 29.64 46.28 75.40 28.06 12.30 124.97 54%
    * B) b1 U$ s" ~: u, U; k) g! p8 W四年后终值 20.52 32.04 52.20 17.08 11.40 78.79 74%
    0 Q% R5 K9 ^  g. j% q五年后终值 11.40 17.80 29.00 6.10 10.50 34.37 87%/ e, e; O$ e# T$ }$ Z5 {1 \  E
    2、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
    " Q+ b4 c) c; H0 X1 j# q9 D" y: l' JPM2.5 浓度减少的关系,建立最优化方程。
    . h+ |) b' E& N2 o
    , _. h. p! Y% n  m% Z* h  `9 U6 w
    6 a9 U. m: I, ~! k3 c$ y2 i

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