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

( `$ d/ @; m9 C- C, f
# I3 x1 B( y! x7 P( s5 F- N
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
. o1 _; `- s5 @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
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
5 {1 a. S' ]9 x) U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
4 b5 T# S; G: Y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。
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
PM2.5 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
' i( x8 g/ E1 P；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。
7 J9 ~, C( U5 v. o) \2 z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
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
6 I$ o5 Q4 `" R) c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
# u$ K, Q6 p$ b: I6 j9 V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
. j# w- `* U2 L) b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
实相符。
（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
: C. o  c* g8 _# {+ {3 v1 Y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
与面源扩散情况，其结果展示如下表：
& w4 C: }* q9 N, z扩散方向 向东 向西 向南 向北
& N9 A% m# I! O; W7 j0 P扩散
( l. M' q( z0 N4 T- S  c# @距离(m)
! i, u' j1 P* \8 \7 l点源模型 50 50 200 10
4 r& d4 T# ]) g面源模型 500 500 3000 200
( _: g2 N) t8 C  L; ^' d（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
/ m& Q0 O, m8 I$ X$ K) m  APM2.5 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：
' q$ e" U8 N- a6 z3 k9 K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
2013-1-8 383 356.7054 -6.87% 373 381.1783 2.19%
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
" }+ G6 N1 v: A' H* S( n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
. S* F& X8 P9 M0 z0 x; R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
6 G6 }/ v1 S' I4 ?优相结合治理计划为：
2 x4 J9 U, b) n7 H! Y  J年份 2013 2014 2015 2016 2017
" j7 M2 a' F4 g( ~. W1 V综合
治理
投入费用(百万) 51 42 32 22 12
- x! a7 Y5 {% iPM2.5 减少浓度 4.5 19.3 34 48.7 63.5
专项
; ]$ S0 p6 V% i+ a( n治理
投入费用(百万) 20 21 19 20 18
PM2.5 减少浓度 28 21 15 8.5 2
+ o8 O. n& z5 U# u( n( f* e3 n  h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。
. E7 |# a3 D6 C9 o; ?, E/ K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
, B; \# _  @# I% X' _* ~% Q0 n学的多目标治理模型。

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