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
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、
' b& z9 K4 e$ T: Q: T+ }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
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
7 d" r8 A/ a- y5 S; E  ^相关。最终给出PM2.5 与其他5 个物质IAQI 值的拟合函数为：
4 B4 r5 Y( m& J- O: r/ P. i. A0.2262 0.2416LnX 0.3526LnX 0.3546LnX - 0.2154LnX 0.969 1 2 3 4 5 LnY  LnX    
- L4 ]& Z! K$ L2 |( `( o# S2、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
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：
; J: |, k5 J# W5 wLnY = 2.3975Ln𝑋6 − 14.903𝐿𝑛𝑋7 + 19.4621Ln𝑋8 − 44.323𝐿𝑛𝑋9 − 21.929𝐿𝑛𝑋10 −
; m' [4 |( k9 {45.905𝐿𝑛𝑋11 − 85.1032
0 m" H) r" ~7 \问题二：
, k% z4 F& W& v$ c$ I3 W! W# w1、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
1 K9 g* a8 P/ \  E2 V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
  j' t/ s) \: a9 |0 _" O1 ^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
! a6 d  Y. b/ @8 @" b: d- 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 -
3 E/ n- }7 h6 h; j& f$ [- A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。
* A6 o- W( w: r3、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。
问题三：
2 u9 q" r: x$ C: n8 ^& T' V1、提出三种治理 方案：长期、快速全面。
" C/ O1 C. \( {+ a; k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：
9 H6 w, K. Q8 o; o年份
第一年
第二年
第三年
+ A& |6 J, a% p1 Z. u1 H+ ~4 Z, f第四年
第五年
PM2.5 PM2.5PM2.5PM2.5值变化额
9 }. J0 R9 y7 I' T- D' ]0 G6 V; x! _2.32.32.3
7.37.37.3
8 S+ d" h! e2 x8 q$ p' p$ W18.318.318.318.3
1 Y/ g6 e+ H* _, w. }+ H61.361.361.361.3
# k0 S' B$ J& S. H' Z2 j9 B/ F4 o155.9155.9155.9155.9155.9
$ t* p$ d3 G5 _# o快速 治理 考虑 治理 成效 ，其每年 的治理 计划 为：
年份
第一年
8 G/ V- I# P& j1 d: `  h7 t第二年
第三年
/ y1 U! E6 g8 B$ ^第四年
7 D6 e% h7 ^8 K4 m$ p( R# Y第五年
" v. g5 |7 ]/ N7 Z2 C- O( {PM2.5 PM2.5PM2.5PM2.5值变化 额
36.7536.7536.7536.7536.75
36.7536.7536.7536.7536.75
$ V- t4 L, p7 f. n7 {73.5073.5073.5073.5073.50
49.0049.0049.0049.0049.00
) o9 ?4 l/ e. E% P0 V( B8 G49.0049.0049.0049.0049.00
" ^$ N) w$ h# d3 r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：
4 I$ D. P  W7 v0 b9 ]% r( _$ p名称
二氧
. w" ~# [* F, y: z  W化硫
+ h# G' K0 {- r" ^1 l3 c二氧
+ x! B( k  e/ U4 _) S化氮
3 ^; D7 d! g' B4 R6 G可吸入颗 粒物
一氧化碳
1 O6 {  e4 K) |/ o$ O9 X臭氧
PM2.5
0 t- s4 o$ n6 e9 S9 u/ FPM2.5 的 减少幅度
一年后 终值
47.88
74.76
121.80
50.02
- q, K/ O( R2 T* j8 _/ Q14.10
220.77
18%
二年后终值
38.76
60.52
5 Z4 W/ g( `; e( U" ~7 G98.60
39.04
+ E" H2 M( g1 ]9 u4 m4 \13.20
0 b  ?; x6 ~  B7 A8 Y$ ^172.44
36%
三年后终值
  G8 F9 O- D6 Q0 v! Q) \( n) E29.64
46.28
0 B, f: U4 r+ b- c' V- O5 }75.40
) H7 O: E' q3 u. m5 M7 ?8 d  @28.06
12.30
% M/ d2 |  d1 M5 r124.97
54%
四年后终值
20.52
32.04
' ^8 f7 ~7 ^) K, s. I52.20
17.08
11.40
  X$ H) D2 ^5 }' k9 Q- _78.79
: h! J, b' _  l) x; {5 w. k74%
3 u# h- o4 W6 b& n3 d五年后终值
# q, E( `9 t% n8 ?4 \11.40
17.80
29.00
6.10
) b$ D3 X0 I8 w8 U+ [3 X- |/ r10.50
34.37
& J7 X2 T8 s3 _87%
: H1 M, S- i% w, t" N& x1 |; W2、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 。
5 `9 c. ^! E! D$ d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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