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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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    发表于 2019-10-8 11:26 |只看该作者 |倒序浏览
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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

    ' q* C' }* W% b4 B, }; D* @0 @- L" _- \1 Z) D
    8 O: Z5 c& @$ y- ?( w( @: ]
    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$ ]; F: X% c1 e
    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 |5 l8 v4 n5 H% s) g! S问题一:2 w% z/ `( ~8 |' v
    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、
    * ~7 B6 ]8 r; N2 p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
    * e, M+ z: @4 R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% ?+ Z# i8 e$ R
    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3 a; l+ b" f  u+ s) W
    相关。最终给出 PM2.5 与其他 5 个物质 IAQI 值的拟合函数为:
    / [1 B! a" `* v+ R; b* m/ Q2、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
    ' @% d* d' j) i. b4 W5 G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( b& u( r6 ~0 f! M/ O5 y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 PM2.55 W( u3 u# b" P* F  k5 |2 u8 P# l
    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:1 a& l: B$ z2 ~: S
    LnY = 2.3975Ln𝑋6 − 14.903𝐿𝑛𝑋7 + 19.4621Ln𝑋8 − 44.323𝐿𝑛𝑋9 − 21.929𝐿𝑛𝑋10 −" _! W7 U" W7 Z7 \* `7 I9 y
    45.905𝐿𝑛𝑋11 − 85.1032( `- ~6 x* G. f
    问题二:# A0 [& w* n, W4 Y5 q
    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7 |8 [) b# f! _0 L$ B4 Y4 y, o
    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) x( O8 T5 z1 k% z5 L
    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' ]  O3 h! V4 @$ B
    染情况下,污染源上风和下风 公里处的浓度。: ]1 e  T( a3 {6 K! c& q' V
    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
    2 `6 b! x) p2 o% p8 X6 L& B2 O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 y! X: h& ?# v. K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
    ( Y  `% x* _+ G) D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- [( [. q2 V+ E: d% Q1 R/ H# @
    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, @2 F+ p+ @: U  S$ p$ V4 _! }/ z# y" x
    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,4 z* x5 u( U5 v, Q5 M  d
    扩散与稀释速度加快,污染浓度最大值明显降低。3 E  ?8 w6 }* x# D
    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1 K: T3 r" r# |0 h+ ]) Z
    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
    - q2 e8 S# s/ Q. A) ~/ i区。
    ; R2 H' x1 Q. S6 y4、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
    # y) Y! e7 ^3 c- b2 d1 m) D; Y过 Matlab 实现了对 PM2.5 值的预测,预测拟合度较高。
    9 Y5 k6 }! }7 i$ d2 {+ ^# X问题三:
    + O3 J# \! L7 \0 @& _1、提出三种治理方案:长期治理、快速治理、全面治理。
    # k; B$ Z: j& U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:2 x4 ^5 J4 {4 N) ]3 v/ M4 y
    年份 第一年 第二年 第三年 第四年 第五年  v% G% b# l6 P. T! L! y
    PM2.5 值变化额 2.3 7.3 18.3 61.3 155.9/ |2 O+ @4 T" N+ y$ f& j
    快速治理考虑治理成效,其每年的治理计划为:
    ( `6 Z0 u% C5 r' f年份 第一年 第二年 第三年 第四年 第五年
    * N$ j+ h6 T1 e( K8 GPM2.5 值变化额 36.75 36.75 73.50 49.00 49.00
    , y3 T+ b1 B+ B5 I9 f4 c( l1 s) {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 $ O0 C+ e$ U. M$ b& C
    个指标浓度达到对 PM2.5 的治理,其每年的治理计划为:" Q: Y7 K' W, k, f1 x; E; j- @
    名称 . Y' U- y( o) X7 l" S. V
    二氧
    " G$ a3 ^3 [! J& e' U化硫
    5 ]6 [6 ^/ \' S% p7 y4 P二氧
    1 h- I# z( D7 N2 R& E化氮9 p, F. B! [% q
    可吸入颗
    0 ], t' j5 J- x+ U* A粒物: g$ I6 T# n0 W
    一氧
    5 k7 i3 v# Q3 y( ]. P& Q7 A化碳 # B2 z: E) c  A' c
    臭氧 PM2.5 % j& E+ j! w* P5 k( `- k8 X7 U
    PM2.5 的
    ) y. @' }* @4 r1 H. a& ?减少幅度3 K6 u) [5 V# j( o& Q
    一年后终值 47.88 74.76 121.80 50.02 14.10 220.77 18%/ p7 i0 {' d2 [3 y5 u
    二年后终值 38.76 60.52 98.60 39.04 13.20 172.44 36%
    1 o8 Y; B2 H! O& `三年后终值 29.64 46.28 75.40 28.06 12.30 124.97 54%! Q) q# T$ y# ^0 b, G& ?
    四年后终值 20.52 32.04 52.20 17.08 11.40 78.79 74%
    ( O1 ?2 Z6 X, W! Y/ B* r5 v+ y五年后终值 11.40 17.80 29.00 6.10 10.50 34.37 87%5 }' n- V' S# D# C0 p2 j; A
    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
    4 c' x, V) S/ `+ UPM2.5 浓度减少的关系,建立最优化方程。 / y; B" u: f; W) F+ A; E+ T, ?

    # Y" o: ?" a5 `" _
    : b" Y  A, c' x/ T6 y

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