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

6 f0 S" L$ f0 ?7 k; U

8 P# {: Q6 [) \  V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
; {% R, V. c( u3 w" vPM2.5 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
! I" k: G" q. K6 t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
% |+ A6 S" q4 b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
7 R/ B1 a. X" j1 p4 o+ R2 [/ f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。
; G, [- M$ n$ s. l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
- `' ~/ h8 M  P$ K, d$ Z9 n8 f; f) d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
. O* R/ C0 [! p, g* ~* \- N- jPM2.5 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
, v: V: x1 {  b8 A' S$ D；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
" Y  w6 \. W% |1 C' K/ U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
& C0 M% Y0 [! }+ ?/ N  [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。
# p+ G# Z6 l5 P- D8 n+ ?% p- P; m（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
6 @* \* n9 ^5 Q0 I" ]' o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
PM2.5 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
) I: R' u2 ~; U" F9 M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
$ D/ F3 x3 e0 ^% n5 J实相符。
; s  v$ {7 w1 ~" k. N* Q（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
# Q+ c$ ?% y; N  ^8 u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
- ?8 D% F. Z+ F9 i; O7 v扩散
距离(m)
点源模型 50 50 200 10
" f8 e0 w9 W" k6 ~/ M/ d面源模型 500 500 3000 200
' E, L8 }( ?- ~9 q9 R（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
, l' i+ q0 ^# r" L/ q/ O: a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
PM2.5 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%
9 n- h) ]. E, d3 c3 I8 [, V$ a之内,说明模型可信。仿真与原始对比如下：
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
1 G( {% n4 c+ C1 m6 ^2013-1-8 383 356.7054 -6.87% 373 381.1783 2.19%
, i' @  {$ r; r+ y7 O& `2 [+ \2013-1-9 216 211.39 -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
! K: s7 g1 y+ u' `: o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
! n* |( v8 B* j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
6 V% Q/ k) K' Z) I8 a: k( }8 n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：
年份 2013 2014 2015 2016 2017
5 W, T# W* A" z, W综合
治理
9 ?# Z# s. T+ }/ m0 D) j投入费用(百万) 51 42 32 22 12
1 \, E  P' a! d) ~PM2.5 减少浓度 4.5 19.3 34 48.7 63.5
5 ~' E+ T) g/ \& d3 }$ f* c专项
治理
投入费用(百万) 20 21 19 20 18
+ {/ h+ U' N4 Z8 F4 m& s0 Q1 N+ kPM2.5 减少浓度 28 21 15 8.5 2
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。
6 d* E1 @% ?% X* g5 s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
* }4 e% D$ S3 Y! \; N3 D. _学的多目标治理模型。
) J1 Y6 ^' i, S5 u+ G% U