PM2.5 扩散预测模型及相关问题研究

madio

摘 要：
4 \& c  ^" J* z0 h7 L2 F; Y" ?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
; `8 x3 [  S  I2 F, `. U( }* K  k. y评估及污染治理等相关问题进行了研究，取得了以下成果。
. E3 c, J. p! N2 U4 R& X问题一：
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
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 V: Q% e9 c7 Z3 p# `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
, P6 B4 |+ Y% K7 \* N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
# e6 w) a, w0 p( {) f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：
4 l2 g0 i8 ^/ A5 ?! L, }LnY = 2.3975Ln𝑋6 − 14.903𝐿𝑛𝑋7 + 19.4621Ln𝑋8 − 44.323𝐿𝑛𝑋9 − 21.929𝐿𝑛𝑋10 −
! m2 b2 b* H$ `& l( M45.905𝐿𝑛𝑋11 − 85.1032
问题二：
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
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
4 T. ^- E' F  F/ w* j( X( H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
; w& e4 t2 p) @' S( m6 c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
0 [& I8 @9 V" b" I% L/ |- 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。
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。
+ ]0 {* d" A6 u, B. @  t4、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、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
第二年
第三年
( V% J0 O1 p3 P2 ~第四年
第五年
* ^# v4 C  u6 ~( @PM2.5 PM2.5PM2.5PM2.5值变化额
$ S6 Q0 B% U; `" r2.32.32.3
7.37.37.3
/ D6 V5 O7 D' [, D+ S18.318.318.318.3
61.361.361.361.3
) l8 X' g1 E/ Y. h2 O4 ?$ {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：
年份
" t) J% I# q% w* n; [, i, L0 h第一年
第二年
( z6 l- i6 L5 i5 R第三年
第四年
第五年
0 K  {$ V) P& h2 D) {  TPM2.5 PM2.5PM2.5PM2.5值变化 额
36.7536.7536.7536.7536.75
36.7536.7536.7536.7536.75
6 F5 k3 c* }( t  }4 z73.5073.5073.5073.5073.50
$ b% m' ?; \3 P; L' |49.0049.0049.0049.0049.00
/ k; N' A# V, k$ H% x1 K49.0049.0049.0049.0049.00
; R) q% w4 C) M0 Q9 C- ?2 {5 w4 _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：
# J6 ^! Y+ y$ w7 \# A% k名称
( Z0 W! b" u7 t! g; d3 m  Y3 v二氧
: [2 G  F. `5 U+ I: d0 D! d5 c" U4 p# V/ |化硫
二氧
化氮
可吸入颗 粒物
* v$ L$ y3 |2 F4 B一氧化碳
# x  O6 l' x! G( m, R1 X臭氧
PM2.5
. |0 y$ e6 ^/ M, ~$ h' ~! K- PPM2.5 的 减少幅度
0 B0 N- U) m2 J一年后 终值
1 T& ]5 Y7 F& Q2 z$ B- C8 k47.88
4 P! p9 Z" l; A$ w( m' I  n74.76
4 D& O- l. a! c2 H" T121.80
& z) Z3 M7 e0 K; W50.02
7 V' H' J; }8 v/ K! z1 O0 B7 D; t$ }14.10
220.77
' I6 b, [7 E# t7 [18%
二年后终值
38.76
- o' l! W+ {& d) m60.52
98.60
39.04
* G# O& h. A" Y% y7 u7 u" J9 j7 ~0 b13.20
- h- H. }9 W/ Y0 P172.44
36%
  g! e7 B! Z' X7 H! q$ b三年后终值
29.64
  S( I! P# A% C- V2 I46.28
  e) ]: B- @& r' H% n/ ~! c75.40
, U! n) Q0 p  w0 e28.06
12.30
124.97
: C+ z& X1 g8 E7 C5 G- g54%
四年后终值
20.52
- @1 v( u2 k3 N/ F32.04
4 e: k* V' l& C52.20
* F* D/ s/ {- g5 G; `6 j+ D+ g17.08
11.40
* o+ k7 y# E0 M" G/ P0 Y7 R78.79
! K: O% U. T9 Q- E0 R- m  }74%
) I2 X2 f) {2 b" c五年后终值
11.40
17.80
29.00
. m5 x8 b" b) R5 \9 a6.10
: P0 e3 T7 C' A  P10.50
8 G) ^" H* X" q% t0 y8 T8 n34.37
9 E% m% D% D* Q; L87%
- K: I# w, @) w; h2、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 。
# M% e; h. \: [$ R1 x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
. m3 ?3 U7 }, N/ Q/ v2 p9 }

鹏程万里2014

这个也下来看看

此号被盗

这篇可以参考下
+ ?& y) R" m  N2 Q* Q9 j$ h% m

wjgvflg

可作为培训模拟题

望者！

的DDD

更多云

楼主好人~  我找了 好久了~

奥霸马2014

顶一个。。。。。。。。。。来自: Android客户端

模天大楼

还不错诶O(∩_∩)O~

sytuljs

感谢楼主分享！！！！

anjofan910

感谢分享！！