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

" }! X7 _, o: @1 l/ D9 o( Z
  O" P( v7 ^  Y" |7 f
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
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
/ G0 v6 N" H. x" O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
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
* M, y$ R) P7 U! o9 n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。
0 ~% u  Z' x5 Y' r2 o% h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
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
6 ^0 Z' h$ M* lPM2.5 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
' P( {2 e  N9 `+ q/ e$ B) O；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
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
; L/ N, I% H: a4 B" t: n' d: c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
间分布情况，得出采集点之间的 PM2.5 具有较高的协同性。
（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
; a& a  I1 E7 q' g* }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
+ S! U& ?$ H- G* h- x6 R& H' rPM2.5 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
( D8 U) r  v. T实相符。
. ]. x  R7 O/ y2 K（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
0 N8 d1 s5 }( y与面源扩散情况，其结果展示如下表：
扩散方向 向东 向西 向南 向北
; U1 d0 Y% O; U6 G扩散
距离(m)
点源模型 50 50 200 10
3 o2 S+ C$ F: g$ B0 ]$ t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
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
- |) G; K3 v* s- o. T1 r* b- yPM2.5 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：
! O/ I8 x. A" U/ Y9 h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
* o$ n/ n/ O" u: Z2013-1-8 383 356.7054 -6.87% 373 381.1783 2.19%
. ?" O4 t' u2 X% n2 B2013-1-9 216 211.39 -2.13% 236 217.7147 -7.75%
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
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
优相结合治理计划为：
7 K: Z6 z* j7 `" s年份 2013 2014 2015 2016 2017
综合
  [  [) n9 ^& K8 }% Y5 s/ h- m6 w* Y治理
投入费用(百万) 51 42 32 22 12
PM2.5 减少浓度 4.5 19.3 34 48.7 63.5
! ]% o' ~- J7 X( l+ l# ^专项
治理
投入费用(百万) 20 21 19 20 18
. r2 P/ f0 `0 d& S) O2 j5 |$ sPM2.5 减少浓度 28 21 15 8.5 2
6 r0 {+ M$ x4 F  F% I# c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。
# G! @9 F/ _4 L# L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
学的多目标治理模型。
! ?6 a- q8 _9 O0 I5 Z
+ \: i  Y$ e& ?3 h
8 a  a; M" Z/ j- v) v! v4 ]/ o! X