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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

    网络挑战赛参赛者

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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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    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

    2 ~  _! @8 j+ Y! z
    6 t- W2 F. g) N6 {6 O: l! x9 x5 j
    . d5 c- ]& n5 g3 \+ L1 [0 ]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
    0 E5 ]1 r) m5 z6 b8 x( v5 V评估及污染治理等相关问题进行了研究,取得了以下成果。6 z9 P1 Y: ~* e! q
    问题一:
    9 r( g2 p# W8 i7 w' }! `' X1、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 y6 P$ z$ e' ~1 d2 r6 R
    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6 `- a: Y1 f+ F9 `" |# L/ Q7 E5 y
    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
    % c# G" g5 L1 _7 s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
    # X, Q8 ~4 d. e9 `2 P3 u# D相关。最终给出 PM2.5 与其他 5 个物质 IAQI 值的拟合函数为: 3 `7 d$ p$ f, y! k. I
    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
    1 i" L# c% e# K. N3 K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、2 t* H6 d4 a- Z. A& I- O( ]
    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) h- l" m$ X7 z
    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:
    $ ]6 u' A- [/ y1 L2 jLnY = 2.3975Ln𝑋6 − 14.903𝐿𝑛𝑋7 + 19.4621Ln𝑋8 − 44.323𝐿𝑛𝑋9 − 21.929𝐿𝑛𝑋10 −; r! A$ B0 x. t; x' y+ s0 b
    45.905𝐿𝑛𝑋11 − 85.1032
    6 }3 t8 j- @5 r9 m6 V6 o问题二:/ l* F8 X2 c# s" {
    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- l6 \3 s  }$ Y, Y
    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0 X$ P8 e" c3 I3 J# @
    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, |3 v6 t  ]* f# G5 A% ?9 c
    染情况下,污染源上风和下风 公里处的浓度。( `, E& o6 T& Z2 T( {
    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/ Q, X$ m. c' U- d8 y3 P
    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 -) o. f4 y$ \1 q+ N4 R3 _; 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5 Q1 z4 R# H+ o5 {4 R% s' ~! V
    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
      R& L1 r+ M# t& L4 M/ P, W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, D3 f4 L+ N' x# s
    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,
      j" N5 ^5 K4 c- k+ e; u扩散与稀释速度加快,污染浓度最大值明显降低。
    9 B5 F: Z7 k* b% k0 S& D  X& N3、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
    4 @+ s+ B0 p* n' ~2 |4 o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
      G4 b5 S7 i5 }( h5 f  b$ v区。
    9 \! G7 B% S1 k. }5 s4、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% s+ L: [  ]0 X4 P& m2 {7 y8 H
    过 Matlab 实现了对 PM2.5 值的预测,预测拟合度较高。
    " A& \& o/ _2 j( T问题三:( L" V  h; k6 |+ k
    1、提出三种治理方案:长期治理、快速治理、全面治理。1 i; ?. u8 M3 N0 `$ _. S1 m: W
    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:
    & D: {7 ~; T% }) u. h6 M年份 第一年 第二年 第三年 第四年 第五年+ M' R& {$ a: _; F, G6 S
    PM2.5 值变化额 2.3 7.3 18.3 61.3 155.96 P0 k- F7 k. r
    快速治理考虑治理成效,其每年的治理计划为:# Z' A6 T0 M. L
    年份 第一年 第二年 第三年 第四年 第五年
    5 U( ]5 @" k2 E' N$ `PM2.5 值变化额 36.75 36.75 73.50 49.00 49.00
    % S$ J! k; S0 Y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
    : _( n( _; ?: \, \个指标浓度达到对 PM2.5 的治理,其每年的治理计划为:
    + y# D9 P, X9 \4 m名称 1 s) F- Z% r2 ]+ `# w
    二氧2 E6 w3 p! X$ U$ H; O
    化硫: H) L: `& x" N) H' L- n
    二氧
    2 K4 D, M7 |% U) w0 p化氮
    $ P: N4 _# i3 q6 J可吸入颗
    , h8 S; w6 q6 k5 K+ G粒物
      w& W; c; |/ z( X一氧* u6 k' u3 A' p. o
    化碳
    % C. s! Y: |. B1 b* y臭氧 PM2.5
    / j" I* _7 k4 k9 G1 DPM2.5 的
    % U8 d) _! @! }减少幅度+ j$ a2 b; z8 b" d& J) n
    一年后终值 47.88 74.76 121.80 50.02 14.10 220.77 18%
    + ?1 m4 i( Y5 d% y7 p二年后终值 38.76 60.52 98.60 39.04 13.20 172.44 36%- c0 Q: V+ P6 X
    三年后终值 29.64 46.28 75.40 28.06 12.30 124.97 54%
    # l! u; H0 A1 ~( f四年后终值 20.52 32.04 52.20 17.08 11.40 78.79 74%
    & E. o  P& F& `0 L五年后终值 11.40 17.80 29.00 6.10 10.50 34.37 87%
    - N# t7 j" w) p4 d3 V2、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 ( X0 [3 O4 ^8 F- t' }6 W. [. E
    PM2.5 浓度减少的关系,建立最优化方程。 * j1 g8 k$ F) \9 d' K- N5 P
    , p  o# m, S) g# m  s( z
    - x( @9 w. ]" s. O( e9 o! H

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