PM2.5 扩散预测模型及相关问题研究

madio

摘 要：
1 J- U8 ?& [2 U' T* K& r' 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
评估及污染治理等相关问题进行了研究，取得了以下成果。
0 ~9 s9 [9 ^/ m" }问题一：
; q) j5 G2 f; \. M  Q8 ~  m  Q+ @$ q+ @1、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
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
! P3 W8 M7 }6 E2 Z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    
2、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
3 H. m4 P1 I# t/ B3 z! d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、
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：
( w: {9 n  N8 w; M: J: wLnY = 2.3975Ln𝑋6 − 14.903𝐿𝑛𝑋7 + 19.4621Ln𝑋8 − 44.323𝐿𝑛𝑋9 − 21.929𝐿𝑛𝑋10 −
+ q5 k1 K/ n* d7 F* o! I45.905𝐿𝑛𝑋11 − 85.1032
问题二：
. d" W* ~4 g6 Y! }# I2 o5 Z1、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
2 N0 E  t- _5 v  M7 Q- R2 q/ m' m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
6 x  `  b  z, s9 k# ^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
- 3 -
8 b6 @! b) S  B4 Q' V8 J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。
% J$ c: t; Z: n6 V% V4、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：
1 I/ Q) Y9 g& {8 ^, ^' s/ Q9 h1、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：
! D4 [- ^, I3 L* u, _2 o: U2 l( X! J年份
* b* X4 l7 `' M/ y" @8 q$ s第一年
第二年
: r. ~& w3 p1 A8 \: M! w第三年
, N" c! Q! [4 p8 m: g$ X第四年
6 C/ E+ q$ e; W" `第五年
: v- V% X( w% L1 u8 X0 B4 ZPM2.5 PM2.5PM2.5PM2.5值变化额
/ R. z/ w" O3 [: ?2.32.32.3
7.37.37.3
18.318.318.318.3
, x: ?$ [9 u( [9 r0 Z" i5 C61.361.361.361.3
+ i1 F1 s8 j. v- k  H  `155.9155.9155.9155.9155.9
0 }1 m8 [) L* b& F( H% o快速 治理 考虑 治理 成效 ，其每年 的治理 计划 为：
年份
$ m0 g0 c6 {9 O7 W第一年
第二年
第三年
3 F2 o- A1 z$ x* \第四年
9 P+ X. ~/ N# p5 D1 S  ^+ G第五年
) |; ^( ?4 w7 @, ^' zPM2.5 PM2.5PM2.5PM2.5值变化 额
36.7536.7536.7536.7536.75
( D) u: w6 n" r! m36.7536.7536.7536.7536.75
73.5073.5073.5073.5073.50
49.0049.0049.0049.0049.00
# E! D& F( Y4 Z3 j- \: t49.0049.0049.0049.0049.00
! V8 O7 Z2 q' w  o$ k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
; \  X& w+ b! \9 R! a. o二氧
! r9 o5 D7 H/ q1 x化硫
2 u! _% u. ~# I; \3 S; p9 z二氧
化氮
) f2 q0 J1 i' V可吸入颗 粒物
# L" b3 R4 e/ _' }( h, E6 \+ w一氧化碳
臭氧
PM2.5
PM2.5 的 减少幅度
一年后 终值
9 x  }- P; m, O* f( j  J47.88
74.76
121.80
50.02
& Z0 u# y; [- h0 Y14.10
220.77
18%
二年后终值
* J2 `0 A: \4 z: L( D0 I% K" I' P38.76
60.52
9 P& F9 ^: M2 v5 ?" R98.60
' z" T! B* w, w# x39.04
13.20
172.44
36%
三年后终值
; w/ w. }  m% W) J1 R29.64
46.28
7 R& ]0 Y* C* C$ ~) I7 `7 \75.40
% D  ~6 }4 Q, {28.06
1 E( y) {  Z' r. R& j0 P12.30
124.97
: q% p8 m, Y" B2 I54%
四年后终值
& u' c! D' \9 E8 M20.52
32.04
52.20
- |% ^( e1 C: }+ E17.08
11.40
78.79
74%
五年后终值
4 w1 i: a7 J, N' x' Z; e11.40
17.80
29.00
$ L/ e* k) q' Y& g6.10
10.50
' T+ u# i0 v. h1 h' A34.37
8 ]6 M+ k7 ^* u) x$ `8 v* V$ M87%
; Q8 m( [7 w8 Y; U2、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 。
' l% x5 O1 Y/ o$ M) i7 P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
3 s+ S: T7 e% `2 l% w, c
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