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摘 要:
* p, n8 j% w% L0 kPM2.5 是空气质量指数AQI 中的重要监测指标,是产生灰霾的主要因素,对人类
' ]4 b/ K$ s- R" o健康危害极大。由于PM2.5 进入公众视线的时间还很短,与它相关的统计数据比较缺
, Z" f0 ~( j2 t; n/ F' u乏,从而限制了对其客观规律的了解。对此,本文着重进行了以下几个方面的工作:: G. j8 c! Y& D0 K4 k& f
一、PM2.5 的相关因素分析。结合附件1 中的数据,利用Pearson 相关分析法计
9 e9 C* }' P# U, b- m6 n2 D9 S# c算AQI 中PM2.5、SO2、NO2、PM10、CO 以及O3 等6 个监测分指标的指标值及其污4 y x* E0 U) y. D
染物含量相互间的相关系数,定量地分析了6 个指标之间相关性的强弱,发现PM2.5: L2 q+ Y, s" n% r# H- a
与SO2、NO2、PM10、CO 具有很强的正相关性,而与O3 呈较弱负相关。在此基础上,
" X7 ~% M, h3 E7 R建立了PM2.5(含量)与其它5 个分指标及其对应污染物(含量)的多元线性回归模
5 r6 @: v. h, Q型,并利用附件中的数据对回归模型的合理性进行了验证。( a. J1 [$ X6 r9 c% ~+ u# m
二、PM2.5 的分布与演变及应急处理。利用附件2 中SO2、NO2、PM10、PM2.5
( X, B4 h# g% a0 P2 T) a的2013 年数据建立了PM2.5 的3 元线性回归模型,利用回归方程拟合2010 年 ~ 2012
3 p n& I) {! v) O R% C+ x年间缺失的PM2.5 数据,并以此绘制2010 年 ~ 2013 年间西安市13 个区域对应的0 E* b2 r* z0 `$ `7 g( D! k0 ]; Y
PM2.5 拟合值曲线,对不同区域和时间段的分布情况进行分析,发现PM2.5 具有季节
- m/ V8 b* j1 t/ m性、区域性的分布特点。同时,计算附件2 中各区域2010 年 ~ 2013 年间每个季节空
6 x" D' h! F) I# g气质量指数的平均值,取其相应的污染等级对各区域做出了污染评估。
7 u, Y3 A1 o/ u6 j9 ?在合理假设的前提下,根据扩散理论建立了简化的PM2.5 连续点源扩散模型,定
1 {( N+ N3 a8 W+ I: b量地分析了PM2.5 与风力之间的相关性,并利用附件2 中的数据对PM2.5 与湿度之7 q8 w: I1 ~. c( _
间的相关性进行了定性分析;再提取附件2 中的两组数据分别建立其PM2.5 扩散模型,
2 U2 j" z1 |6 X% m U绘制其正下风向的扩散分布图,从而对PM2.5 扩散模型进行了定量与定性分析。( L, z- E. s7 a( f9 d$ n5 C
当污染源的PM2.5 浓度值急剧升高时(作为新污染源),周边区域的PM2.5 浓度) U4 t0 ?* ]4 B% t# n; A' f" k
在短时间内不会发生突变,继而建立新污染源的短暂连续点源扩散模型,并提出了污5 A* D& t6 w$ d; a* i$ z
染扩散预测与评估方法:对污染源下风向x 处的区域,分析在t 时刻该处的PM2.5 浓* `: p9 i0 h6 q2 Q. u2 X$ w
度是受新污染源影响还是受初始污染源影响,再利用相应的污染源扩散方程预测该处( a% I% h5 y* J/ n( c$ }+ m
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$ d3 ]$ H/ [& I$ ?0 O的PM2.5 浓度,并换算其对应的空气质量指数,继而做出污染评估。进一步,结合附
) Q* T' n7 v4 R0 N$ R# |0 ^件2 中的数据,利用该扩散模型进行预测评估,通过统计下风向不同区域的污染等级,
: }$ s* f C* ?5 B! S5 f给出了重度污染和可能安全区域。9 n; x4 y8 T4 b5 ?8 G: [) N
为分析文中扩散模型的合理性,在附件2 中选用小寨、纺织城、兴庆小区、市人
! m2 M. r4 d. P( g A" O+ `& Z民体育场等4 个监测点数据进行比对分析:利用后三个监测点建立PM2.5 扩散模型,8 f2 t% @2 ?7 v2 t
并对小寨的PM2.5 浓度值进行估计,将该值与真实测量值进行比较,继而分析扩散模3 v/ Z6 G8 m& \* U* B
型的合理性。同时,结合已有的研究成果,对PM2.5 的成因、演变等一般性规律进行% O. }6 F7 m. D$ Q! X
了探索。/ ~; M$ V- C }+ L* Q1 [+ A
三、空气质量的控制管理。在分析PM2.5 的污染成因后,总体上依据“先源头、5 B% _: M: J3 h: l: V( E
后时段”两次分配的思路,确定阶段治污目标并制定相应的治污方案。在分析附件1) ^4 ^& D# s' e. V9 b
所在地区PM2.5 的主要来源类别及其贡献率的基础上,按照“源头治理,贡献率越大,' O2 U5 \8 H+ M& {( q. ^7 g
要求完成的治理指标越高”的基本原则,按比例分配给PM2.5 主要来源不同的治理指$ N/ a1 \+ {4 }9 `0 _
标。针对不同的PM2.5 来源,根据其治理措施的有效性、周期性等特点,分别设计每. O' }4 F/ [0 M( P' N
年的治理指标,继而确定该区域5 年内的污染治理计划,并给出了每年的全年年终平
5 _; }# U- j5 v* {$ [均治理指标。/ @ ^/ Q M3 u/ x5 x7 }9 J# A+ J
采用综合治理、专项治理相结合制定治污方案的思路,将PM2.5 治理指标按比例5 W2 U% [4 c e8 c' _
P 分配给该两种治污方式来完成,继而得到每年投入经费与5 年投入总经费的数学表
7 V; d1 @4 S: x+ k9 t! l; b, A达式;在完成预订治理目标的前提下,以总经费尽可能低、每年投入经费适度均衡为
/ G- \" p, t7 ^) a优化目标,建立优化模型对专项治理计划进行优化,给出了五年投入总经费和逐年经
7 Q& A B4 h# X% F, e; A0 x3 K! P费投入的预算,并对专项治理方案的合理性进行了说明。
; g7 F( b6 D5 G) j9 {* E最后,我们分析了本文工作的优缺点,并提出了改进方向。
$ w5 f& M% a; y; T( A% @# h关键词:PM2.5、空气质量指数、污染等级、相关分析、多元线性回归、连续点源
& ^9 p7 d$ _; e/ A8 X8 Q; v; V. R扩散模型、专项治理
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