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摘 要：1 C. Y7 f( j; ]9 }" c
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
% n5 b' |% G4 h8 J' ]5 B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 O( s( {% A5 s" ?7 {9 F9 a
问题一：
, M+ o9 ^. h I3 x- b8 g1、研究二氧化硫X1、二氧化氮X2、可吸入颗粒物PM10X3、一氧化碳X4、
1 M* B b' B8 l; U# h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
2 q$ T9 g( i( j. D2 I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2 g; U1 X3 \0 z" X# l/ k6 Y
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6 G% a- u) c- [8 _+ S
相关。最终给出PM2.5 与其他5 个物质IAQI 值的拟合函数为：8 D3 R- d% _* J \" W8 Q
0.2262 0.2416LnX 0.3526LnX 0.3546LnX - 0.2154LnX 0.969 1 2 3 4 5 LnY LnX
% ^2 f( I9 Y/ O# v) G2、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
! C9 G ]! q2 A8 W6 x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、
* F5 L( Q! k. I( ? j. g. q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% P" s( D# i& Q9 t0 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：- N* H- S: J$ w$ Q
LnY = 2.3975Ln𝑋6 − 14.903𝐿𝑛𝑋7 + 19.4621Ln𝑋8 − 44.323𝐿𝑛𝑋9 − 21.929𝐿𝑛𝑋10 −( Q* m4 a$ c- {+ @
45.905𝐿𝑛𝑋11 − 85.10323 [7 K& C! c3 Q5 i: G* Y8 K4 R9 h4 x
问题二：- A8 E, L/ T; g$ F
1、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4 S% b7 `, a) }7 c' L
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
* i7 m% i! c2 Y2 b+ W; z+ i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
, x5 o8 x: l" i) T E" }染情况下，污染源上风和下风L公里处的浓度。
+ }/ j7 f# j1 o' c2、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
1 Q z! U: U, T, z. e+ p8 Z/ S" K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2 b, f* c, @. p; y1 H' P
- 3 -
- W& K# A. f4 z* {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。
- V, e' r" k; o( [& a; d! d8 `, F3、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。* N) u, D! a/ r/ I" a3 y" M0 a9 o6 P: X7 ^
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。
/ B# L! U4 f- r* p* z' p! b问题三：
& q1 z/ O& p1 O- @2 I5 P( W6 L2 i1、提出三种治理 方案：长期、快速全面。( I4 ^. p' a' s
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：
# t3 Y" Z1 e$ o- z/ }+ e' ^- ?$ ?. L年份3 W* m. V* \. v% W
第一年
9 Q% w- Y1 L. `" d. K第二年) o! ?0 x6 K9 J4 t0 g/ z7 {
第三年; D9 }5 ?7 G( G5 y4 c9 I/ @5 B* `, R+ i1 j
第四年6 c* ^, x* Z( }7 A& c+ t
第五年
7 g/ d) H2 K2 _4 d4 gPM2.5 PM2.5PM2.5PM2.5值变化额
: r" T3 M. }" Q. E- B* z2.32.32.3# |, a1 @8 |! ?9 _
7.37.37.3
/ v. e' t; ]! l8 I. @! J7 M8 p18.318.318.318.3
! t/ k, T1 h {- P$ ~4 A- N61.361.361.361.3
& c5 s' A1 V, R' N155.9155.9155.9155.9155.9
) _( x; l3 R2 }快速 治理 考虑 治理 成效 ，其每年 的治理 计划 为：
5 V, T' B" D) ^# ~! z* P年份
8 W& B5 n5 T& |$ q# i& C第一年7 Q8 I2 n6 i6 ^ l; j
第二年
8 J3 z* T* v3 G. v' Q( Y2 u! {# O第三年3 k/ @$ I! `( `0 O
第四年! n! X# J& E+ ]; N. S6 o) m2 c
第五年
5 F$ M( x- z9 [8 IPM2.5 PM2.5PM2.5PM2.5值变化 额
K9 }% F; i% C4 W0 J5 ]6 j, j4 E% h36.7536.7536.7536.7536.75' Q2 m. u% l! a4 _ U
36.7536.7536.7536.7536.759 D$ K9 ?! `5 u& L) ?
73.5073.5073.5073.5073.50
# |5 n" Y/ N$ B% F# @0 k49.0049.0049.0049.0049.00
0 T" P8 n5 t; ]; l6 G49.0049.0049.0049.0049.00
$ G2 b9 D$ z; f% W$ g& g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：4 m: |) d% l& j1 ] @4 J
名称7 ?3 V6 x% \ k+ R5 k4 |+ o5 ^4 m
二氧
9 X: t' I/ c( {: o% W化硫* G) K3 o7 g9 p4 f' w3 \& P) H
二氧
+ G4 i. Y9 G- X' F; a U8 a5 o化氮. ^1 q. g: O# }2 a$ N: z; ^ p: y u
可吸入颗 粒物9 [* u5 G& ^' D. k5 C4 H
一氧化碳
$ L8 \8 h! _# Q% Y4 P; r臭氧; K+ o, p0 a& T' b6 v0 c
PM2.58 w0 h: ]% d! C
PM2.5 的 减少幅度
* P$ G; T0 U& D2 l* A$ ?9 d8 `一年后 终值
6 a" ]' f: _# S47.885 T' R$ C1 v' r7 b' b
74.76
5 s& r# R) g* y* J121.80
) f! p' N7 x" G' j4 Y- G50.02
6 @' |# C8 C6 q8 P- k/ B14.10! N2 [) d1 d( Y9 g2 ?
220.77- r8 S* v! C% g" ? t# ^. Y/ d* l
18%0 s8 O, a- B3 U1 q5 O
二年后终值6 E5 ^1 t5 \+ P8 x
38.767 z/ _, D( \& P3 p4 [0 P4 V
60.52. x4 c A# G( f8 R9 M8 u0 o
98.60
! v& g# P9 L9 D$ U39.04! V# @3 W/ h4 \3 N: ]3 D
13.20
z6 s: p6 a4 e; a5 E! V: s172.44* \+ S2 @+ Z# ]9 {/ ?6 N% a' A) @
36%
1 s# J0 N0 ?5 I7 e; m! L三年后终值
; Q, x9 B; `; k7 G8 B/ d29.646 L1 ]8 g; [% R, _9 p3 p/ t
46.285 R2 j$ K0 G6 [2 A6 d
75.403 W( C. o6 k/ W4 Z: \
28.06
( Q4 G0 c( z$ U+ p# Z# ]12.30' }+ ^4 V- s( N% z7 A* g" D/ f# W
124.97
4 g' d+ S- m$ Q5 q+ O/ `54%
' L! m( j6 Z* ^1 e四年后终值* e6 b2 I5 l4 d! H& P* Z
20.52
6 l5 X7 ]6 z, ]* t. P- A" i- H/ P32.04
# o0 s' i6 C* n7 B* k! V52.20
" \$ X( U& U) N) [5 L17.08
- q. | A" w. S1 ^9 ]11.40' i* Z5 T) b- \0 j' N2 a) y
78.79
+ R w6 I+ d1 ?, g M* Q# A( O74%& E+ q8 L( C7 g2 i" d, i. ^/ U
五年后终值
( |+ v5 r8 s5 N& X) g, s11.40" O! A4 L- w$ s9 O) p! U# v3 O5 ?
17.802 r/ L: F# g8 f; ^( i
29.00
4 Y2 c8 [% Y( n0 i0 ~9 v, s6.10
8 B6 ]- e0 \& j8 q+ ^9 t6 |# b9 u10.50
9 b5 q, s2 d* v34.37# H/ Q. b( e4 w. [
87%
5 A8 {" s# Y) C+ l4 C% k" f2、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 。
7 @: S7 N4 h2 {6 Z. F' Q" }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 8 S( `$ C* q- b
5 Q+ J: H; F* z! o
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狗仔卡
发表于 2014-8-30 18:48
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