PM2.5 扩散预测模型及相关问题研究

madio

摘 要：
6 [, O% r/ M; D- P! F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
2 @' `$ l6 J+ `5 h  O$ ?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：
$ n# o3 O7 y/ U& {- i1、研究二氧化硫X1、二氧化氮X2、可吸入颗粒物PM10X3、一氧化碳X4、
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
/ B& E( {- g+ Z6 L+ n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
  w: d6 h  Z4 d& ^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
相关。最终给出PM2.5 与其他5 个物质IAQI 值的拟合函数为：
1 ^3 f' ^7 m4 ]# B& f4 U  J0.2262 0.2416LnX 0.3526LnX 0.3546LnX - 0.2154LnX 0.969 1 2 3 4 5 LnY  LnX    
, [6 o+ _( C' {6 E) n9 o2、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
+ u  J+ @; @7 I) q% H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、
# Y; R2 u9 n: a2 e1 j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
8 y1 e, p6 b) |/ s$ [0 B) P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 −
$ T4 s2 \8 y- l! C45.905𝐿𝑛𝑋11 − 85.1032
问题二：
: p9 H0 U$ k: N5 o% T/ B& D1、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
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
& X6 S/ Y# E9 o( x3 Z! N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
: A$ j$ _  J8 F" Y/ z3 ], S* {- 3 -
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。
2 H  w. p; u: K& H9 M1 W3、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。
% j: ]7 [3 I( `8 ^* f" Z% }问题三：
1、提出三种治理 方案：长期、快速全面。
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：
年份
第一年
9 s* @5 I2 O# i: w第二年
) y) J! Z/ U6 t9 m. }0 L: B第三年
第四年
; i6 J2 ?& d8 p( m6 {: D2 y第五年
9 E/ t1 d7 N3 n2 D# c$ hPM2.5 PM2.5PM2.5PM2.5值变化额
; ~- J1 D' }1 p  l, S2.32.32.3
7.37.37.3
18.318.318.318.3
5 q% N$ ?1 \8 g: n: t- C( y61.361.361.361.3
155.9155.9155.9155.9155.9
快速 治理 考虑 治理 成效 ，其每年 的治理 计划 为：
1 s0 P6 N5 M* A& G年份
  p# b  _, ~7 `! C5 d' W3 [第一年
" z* ]/ |# c; ?% O5 I5 ^- s第二年
6 Q( A5 M0 U2 S+ R0 B( |' J第三年
第四年
第五年
& x  q5 S, g/ l3 m: sPM2.5 PM2.5PM2.5PM2.5值变化 额
: {" w0 |$ C8 u4 a* b36.7536.7536.7536.7536.75
% ?/ x# O* W0 H36.7536.7536.7536.7536.75
2 ?" @' S* C, v  C1 J+ {8 r73.5073.5073.5073.5073.50
49.0049.0049.0049.0049.00
49.0049.0049.0049.0049.00
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：
' [: @* L1 G! ]! Q名称
二氧
化硫
二氧
- X9 N  Y# {" w! j化氮
$ l, V! g; e. h3 r) E$ U6 I7 @. x可吸入颗 粒物
一氧化碳
: e1 a# _; u& o* M& s, [臭氧
PM2.5
PM2.5 的 减少幅度
% _( G  j- }" t一年后 终值
47.88
; h% P" C# U# [74.76
121.80
50.02
4 J  N4 f* ~( D! g- }1 I7 k2 |14.10
220.77
18%
二年后终值
- A3 D8 y1 w4 t38.76
60.52
# ?$ D/ Q4 u. A6 D4 V98.60
2 V# d! S& f! D+ b4 Z8 \" X39.04
$ A1 |! D& x5 l1 n13.20
172.44
36%
/ O' k$ \- j- G0 X" Y5 n8 W& y三年后终值
29.64
+ ]) q% u% \1 r2 e  h: B8 S4 U7 @46.28
4 H0 E! X' R4 s$ m8 S75.40
$ {* j' z! |% Z# l- u9 s4 a# Q28.06
12.30
" v4 y! y: q$ P4 ]2 V; q8 y" P124.97
54%
. f1 W0 R+ w+ w3 N- U四年后终值
4 _# K5 l+ B: c5 g20.52
; g; E% c4 O1 Z" |6 t32.04
6 t6 _0 D3 a) Y5 N$ s& }52.20
$ Y$ ]* O/ z* Q* Q8 K; O17.08
7 |. X) V( D1 n  k& B11.40
# @' P1 d% C7 N5 s/ I9 |& u78.79
8 E! ~* w8 V) ~+ Z74%
五年后终值
4 N( N! u  |2 k* x% E! L7 M9 A( @11.40
: C5 L- I+ ?8 D0 l* E5 }' A17.80
- |4 p( S+ x- Q* c& j29.00
6.10
" E) F* e. _$ }0 s7 ^/ ~8 a+ Y' V5 U10.50
34.37
87%
  }6 Q5 M: `8 ~! [8 C2、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 。
8 r8 i8 H2 F; y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
/ \. r" w% k+ a/ u& C( A8 O

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