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PM2.5 扩散预测模型及相关问题研究 上海理工大学 10252094队

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杨利霞        

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    [LV.4]偶尔看看III

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    本人女,毕业于内蒙古科技大学,担任文职专业,毕业专业英语。

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    PM2.5 扩散预测模型及相关问题研究 上海理工大学 10252094队

    6 w8 }. d! k8 Q: J3 S) ~  r" b8 C5 w; F6 M$ p, j  i/ s7 v8 u

    : j/ O! |$ g3 I6 E( \' }( Z& I- z4 I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
    7 o: u' `' c1 o& 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。
    / m" T0 T9 P, X4 W" I; y+ y# J问题一:; s8 G8 a# y' ]! z2 g. B
    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、. P( |+ n2 ^) j) D% v1 D, C
    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) h7 }3 p8 X# D3 k, V! m5 j# m
    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
    : e; K* A: t1 Z$ F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: W" D  S2 H0 r$ G- s' Y( V
    相关。最终给出 PM2.5 与其他 5 个物质 IAQI 值的拟合函数为: % o+ \! @: P! ^3 ]7 J' G1 f
    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
    9 g4 H7 P) r  ^. c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、
    ! p) ^' a3 i' ^/ d! x- u# U9 e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
    / E5 p' b+ J- 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:: s4 A; j. u7 j/ F5 {9 C, K
    LnY = 2.3975Ln𝑋6 − 14.903𝐿𝑛𝑋7 + 19.4621Ln𝑋8 − 44.323𝐿𝑛𝑋9 − 21.929𝐿𝑛𝑋10 −
    ; o5 H7 _7 h4 W45.905𝐿𝑛𝑋11 − 85.10329 V  S1 j+ c3 q! Q- k- J0 a
    问题二:
    / D+ _7 N3 O- i% l& @" l9 s1、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
    ) O: Q2 V1 J1 h* h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
    $ P3 v; w, m. Q  J4 P( \* {, E% l$ B沉积及湿度的影响,逐步改进高斯扩散模型,并引入时间 ,计算当点源持续污, ^0 m  V, S9 V# B
    染情况下,污染源上风和下风 公里处的浓度。' y- C4 G7 e+ ~: w. C2 U" X
    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+ w- J9 A$ j% q9 u
    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 -
    3 O! W, t2 W; O1 {1 E大,在横向距离增大到一定值以后,扩散浓度逐渐降低,直至为零;2)随着距
    3 l7 D- E8 U$ w! N$ j污染源下风向距离的增大,扩散浓度的变化渐趋平缓,但污染扩散所能影响的* D9 d5 }8 @4 T
    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4 t: U7 A3 A/ {$ E
    变大,扩散速度增加;4)源高的增大将导致污染物浓度最大值向下风向偏移,
    & z  d6 }/ @: t3 G; p5 ^- v扩散与稀释速度加快,污染浓度最大值明显降低。& C) |9 T4 L: Q7 Z. D: M
    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# q' a& Q: M+ G8 @" M& r
    增至300mg/𝑚3并持续两小时情况下,结合三维图及平面图分析危险区及安全
    6 ~0 u& g# b7 P" |/ [8 Y区。
    * F. _' r: W+ R% r) H  [0 d7 v4、结合小波理论及神经网络理论,提出小波神经网络的结构及算法,并通
    9 z% z* N0 f! s! u- G" l' _过 Matlab 实现了对 PM2.5 值的预测,预测拟合度较高。
    * ~' D- y0 f- \问题三:8 [  [3 S$ P. C+ T$ q
    1、提出三种治理方案:长期治理、快速治理、全面治理。
    : e. Z7 T3 d, o( P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:5 N& l9 [  D9 T9 j" d
    年份 第一年 第二年 第三年 第四年 第五年
    ! W$ a8 |7 V1 m4 R* s! F7 UPM2.5 值变化额 2.3 7.3 18.3 61.3 155.9! I2 i- }% r" _4 J- \8 U
    快速治理考虑治理成效,其每年的治理计划为:
    , q0 H, B: a2 [. n% t# l年份 第一年 第二年 第三年 第四年 第五年- D  `+ _+ B+ l8 H9 s0 m
    PM2.5 值变化额 36.75 36.75 73.50 49.00 49.00* }1 v# F; F; l" L# A
    全面治理根据第一问中得出的 PM2.5 与其他 5 个指标的关系,通过降低其他 5
    & ~( u- X  f  W. B' v个指标浓度达到对 PM2.5 的治理,其每年的治理计划为:2 ~4 x, K' A$ F! p
    名称 " t: E3 C3 x# \
    二氧# Y/ I+ ], ?7 a/ c" v
    化硫
    9 u8 J! z: x+ s+ O' G0 l. a2 \二氧8 r) c2 i5 n0 n
    化氮' {  F# `$ e" z, c# n0 C
    可吸入颗
    1 p2 b9 ?3 q$ n5 t粒物" b9 a; n* A( ~; Q  D; g4 K
    一氧
    4 Y  ~4 C; h1 y3 ?/ K, n化碳 - f5 t- y1 |# O7 K; L, z2 N
    臭氧 PM2.5 1 L# _" e9 }7 n
    PM2.5 的2 l$ y2 S! h$ @4 d0 N
    减少幅度
    2 H( `; N' b1 k7 @! ]一年后终值 47.88 74.76 121.80 50.02 14.10 220.77 18%
    2 x$ C; _$ x1 W! {二年后终值 38.76 60.52 98.60 39.04 13.20 172.44 36%
    - N' v& Q8 f" [* Q+ L  J: ~三年后终值 29.64 46.28 75.40 28.06 12.30 124.97 54%% F) I: d$ I; k2 u- U0 G
    四年后终值 20.52 32.04 52.20 17.08 11.40 78.79 74%
    2 l1 w* v* T* f8 G* K8 s7 E五年后终值 11.40 17.80 29.00 6.10 10.50 34.37 87%$ L. v  _7 |) e" r% \% p5 P
    2、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
    / Z: p# @/ [* P% \$ ^- o, ~8 Q+ xPM2.5 浓度减少的关系,建立最优化方程。 2 P# V; w+ ?1 Y5 a# m" B3 \" X
    $ L- c% T! H0 r( a
    - s% `5 H  V: @3 n

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