PM2.5 扩散预测模型及相关问题研究

madio

摘 要：
, {8 j4 T6 _0 F5 f5 P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
, c4 o0 [4 e; Z2 M) R1 Y( P- _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：
8 F/ Q7 L* V2 T/ I& r1、研究二氧化硫X1、二氧化氮X2、可吸入颗粒物PM10X3、一氧化碳X4、
  |; D8 i/ R' k  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
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
4 h, h9 P/ r7 `7 N3 o0 u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    
" b' n. r% \$ H. r5 P% U2、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
" L6 L# Q: l* c- \! r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、
; O8 R7 S7 D& O0 \* D7 q2 P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 −
# h% Y7 E) x+ C7 T$ N45.905𝐿𝑛𝑋11 − 85.1032
) w. w3 C0 ], M7 }) o问题二：
1 d" b! |: B/ ?, z! _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
6 [& ?2 e: H5 W2 R( P4 p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
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
" y/ `" x8 `+ l$ G: b- 3 -
" k" B" s% k  c8 R2 V# 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。
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：
$ K3 Q) Z- L" {9 n1、提出三种治理 方案：长期、快速全面。
) y; }! d( [1 ]! ^# S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：
+ x2 S% [  v5 b) K& a- A年份
' n5 H* g0 R) v" K7 ?第一年
* Y5 S+ u  F# X) ~& @  T第二年
; B+ r6 S- G0 }第三年
第四年
% w5 U1 ~, U) S! o第五年
PM2.5 PM2.5PM2.5PM2.5值变化额
2.32.32.3
* [4 I( L& e4 @# |8 I# b7.37.37.3
18.318.318.318.3
61.361.361.361.3
6 e* M/ s' S- a0 C6 ^& W155.9155.9155.9155.9155.9
快速 治理 考虑 治理 成效 ，其每年 的治理 计划 为：
9 c* v: C0 C0 n; s9 j年份
第一年
( K  Q- B# j$ P6 p) `2 y第二年
  d' z; q7 |8 ?3 _' B第三年
第四年
0 N5 J$ f6 F  U, ^0 w第五年
3 w8 C$ E* g$ s9 }9 YPM2.5 PM2.5PM2.5PM2.5值变化 额
36.7536.7536.7536.7536.75
36.7536.7536.7536.7536.75
+ _5 I9 l+ K/ |4 c- h73.5073.5073.5073.5073.50
& F8 M0 _+ K- N% e1 J49.0049.0049.0049.0049.00
3 @: {! e- p9 A: N: U, z+ Q49.0049.0049.0049.0049.00
/ {- U! R, m! U4 ^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
化硫
二氧
; r; E5 Z( f) Q. C化氮
可吸入颗 粒物
一氧化碳
# p0 l" _" c7 y+ z* Z3 M臭氧
! v- P" ]" Z+ u! p- [. RPM2.5
PM2.5 的 减少幅度
, N& l" V/ f3 B8 _; f% C一年后 终值
+ l) J! e! j8 K47.88
) E; ]0 R4 B0 X% \0 a7 @( m7 |5 X74.76
5 V3 G8 C* |' F5 w121.80
# y: l3 R5 W* ~+ r+ Y( z+ [50.02
14.10
220.77
18%
  w9 J, Z  t( t& P二年后终值
  k# m# i2 v5 f. Y/ j9 N( |38.76
, [) [6 }, y8 I4 }60.52
98.60
' k  s% Q6 P' m7 V+ S3 O39.04
3 J( t3 e, Q2 t7 M13.20
" s5 o) Z( Y! w  _1 ^% `172.44
2 @+ L# t6 z8 f" b  L36%
三年后终值
29.64
46.28
75.40
9 |0 f* a1 Q7 @6 V( W- W28.06
  c1 p9 u0 I$ W$ k7 q9 e12.30
124.97
54%
四年后终值
20.52
6 `+ _# K, u9 M' Y# E! }32.04
52.20
17.08
$ X, K; _9 ?  o" d& `5 B11.40
78.79
74%
: C/ S! d2 i& N  a5 Q3 v6 M五年后终值
$ D/ a! b7 ?! c- `11.40
$ m1 M4 r4 a. M: K7 x: B% B  g+ n17.80
29.00
% {, G. z9 L$ X$ a6.10
10.50
34.37
87%
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 PM2.5 浓度 减少 的关系 ，建立 最优化方程 。
0 K& [* r& f) X* @, R3 D" }( L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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