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空气中 PM2.5 问题的研究 海军工程大学 90038016队 2 @4 A. m$ z ?6 b
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PM2.5 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
: _% X% ~; h+ d$ s. ~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% \: d% e6 Y1 M. r$ p% K" d+ P+ T: }
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:
* n/ [5 l) h1 w; }/ C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 4 k7 [# X" P$ D$ f4 Z H
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
p9 B. `9 r' X0 c" z$ o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 PM2.53 H J, o) _2 ~ P) h+ R* j; }
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,; ~3 n7 c+ W4 Y4 \0 n
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
" u1 u" W( i! Z* _( I- v8 h+ G型,并利用附件中的数据对回归模型的合理性进行了验证。" i: p; E1 w1 |3 l1 P2 w* V
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- R/ R5 m4 `4 q4 }0 c
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 ~ 20120 w; }0 f% }* Y' p; g6 O
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- @9 }% e) F) C I+ ]& h
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* k& u& {& ^2 k
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
$ Y- I9 p" g7 W4 y: D% G' Z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。
+ v4 Q. Y4 W/ K, w( c1 K9 u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
( _4 J3 {/ Z" u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
3 d4 m$ _0 }8 B X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,8 V, i" N1 Z0 m: J
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。; |: h# m4 J) {" |4 E" s
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
# z* d0 c" A* \, M; C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
# T- h5 N7 q y% n( H1 s染扩散预测与评估方法:对污染源下风向 处的区域,分析在 时刻该处的 PM2.5 浓% _) p& R& w& d: v; I2 ^
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P- ^4 Z; Q- S8 b# ^
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
! z6 w& ?; {# R( i. q" i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,
9 G8 v1 R2 L7 C+ t, }给出了重度污染和可能安全区域。
% F" f* b, U) P( \6 _, i- }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; Q& e* W# d) b: q4 F
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,
9 _/ F- l& s; [+ y+ t5 Y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
6 b3 R& T- w$ ]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( p! I6 o* z& A! @6 q* U) `
了探索。
5 W3 v. }* U! N2 P s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、! n1 r6 R# g/ d1 q2 x, t" c3 z" ?2 F/ O
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
" K+ z3 J6 v& G% S8 w# M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,
& a" v/ E N1 U5 b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
- J2 {& Z) p" @: w) u4 y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! l" {; J$ k6 Y( J5 _% w8 Y" z4 s
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 {; ~. z+ R6 J% O( R) j
均治理指标。
7 ~2 N0 [1 m2 p* j) J) d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0 D2 A1 I/ H' b+ `* `( u5 S) L. q0 |
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/ q2 \6 H% |/ ~1 E8 R* \, Q
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1 [- J' X4 \5 u# z, ?" G, `
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
8 x2 T* F1 Q7 `, v. R费投入的预算,并对专项治理方案的合理性进行了说明。+ q$ Y/ L7 ~/ z/ B, n: p
最后,我们分析了本文工作的优缺点,并提出了改进方向。 & h3 q6 ], f# |' C$ N2 h
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