空气中 PM2.5 问题的研究 上海理工大学 D11075037

杨利霞

空气中 PM2.5 问题的研究 上海理工大学 D11075037

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本文主要探讨的是 PM2.5 扩散、衰减模式的问题，根据该模式分析探究
1 u& ?" d# ?( U, d% s6 J! K9 tPM2.5 的危机治理与后 5 年的治理问题。建立了 PM2.5 与其它污染物之间的多
& ^4 U( X  D: k0 I4 U8 }% I元非线性对数模型；在静态、风力和湿度等因素下，分别探究污染物颗粒的运动
模式，并建立了 PM2.5 扩散演变模型；在污染物浓度突变的情况下，依据该模
" J/ H/ G0 S5 Q" k7 p0 `. D/ v2 X: G型得出不同区域污染物的浓度，最后确定安全区域的范围。建立综合费用和专项
: u0 S2 h$ s- R! @; u2 ~费用的多目标优化模型，并运用系统动力学理论对目标值进一步优化。
针对问题一，首先，运用主成分分析法，按照方差贡献率的大小剔除臭氧这
3 n& W2 K6 ^% W  k3 ^) r个指标；其次，运用 SPSS 软件分析剩余指标之间的相关性及独立性，并建立了
4 C( {+ |: o) XPM2.5 与其它污染物之间的多元非线性对数模型，得出西安市的拟合优度
；最后，搜集西安市的相对湿度数据，运用该指标对模型进行再度优
化，优化后的拟合优度 ，因而相对湿度是 PM2.5 影响因素。
针对问题二：（1）运用统计学原理分析 13 个监测点 PM2.5 的浓度，描绘
( ?, d" T5 x* u% b5 L  C. E了西安市 PM2.5 的空间分布云图。同时添加时间因素，探究 PM2.5 颗粒四维空
间分布情况，得出采集点之间的 PM2.5 具有较高的协同性。
（2）分析了静态下 PM2.5 粒子受力，漂移模式，通过结合风速、湿度、大
气稳定度等季节性因素从点源、面源两方面分析了 PM2.5 扩散模式；建立了
PM2.5 点源和面源扩散的偏微分方程模型；通过利用 P-G 曲线近似法，布里吉
% N, f3 a; x8 z9 C2 A. i: m. e斯扩散参数以及现有数据对季节参数进行求解，得出 PM2.5 扩散衰减模型。计
* H% _- o+ t8 s- b) x算结果与西安市地理位置和提供数据相吻合，说明模型所刻画传播衰减模式与事
实相符。
（3）通过第 2 小问所得的 PM2.5 点源扩散模型与 PM2.5 面源扩散模型，以
8 I: i) ?" a2 N) S/ f高压开关厂为参考点，在 3 级北风状态下，运用 matlab 软件仿真模拟出的点源2
与面源扩散情况，其结果展示如下表：
扩散方向 向东 向西 向南 向北
0 f* p+ o5 t# C+ b( D扩散
& T) {$ T- w1 X2 R# @' P2 R距离(m)
' M) Z2 O' X( t" f( p+ }7 x: F点源模型 50 50 200 10
面源模型 500 500 3000 200
0 V% d7 j. r- X（4）结合西安市各个地区的地理位置和天气、气候等条件，建立了各个区之
间的 PM2.5 扩散分析体系，利用西安市 2013 年 1 月 8 日—2 月 8 日的数据，通
过模型求解出各个区之间的 PM2.5 的相互扩散量，然后计算仿真出各个区的
PM2.5 的浓度，通过与原始值进行对比，发现模型所得结果与实际相差在 10%
. m$ {1 V- p" ]4 [1 f4 U- c之内,说明模型可信。仿真与原始对比如下：
高压开关厂 兴庆小区
日期 真实值 计算结果 误差率 真实值 计算结果 误差率
2013-1-8 383 356.7054 -6.87% 373 381.1783 2.19%
0 v0 Z/ |9 P+ G# R2013-1-9 216 211.39 -2.13% 236 217.7147 -7.75%
7 L# k& ^7 [2 W! }* @/ p/ ^针对问题三：基于系统动力学理论，考虑治理效果，建立了系统动力学多目
6 ?. l) u/ Y# S8 i* r& c标复合治理的最优化模型。利用贝叶斯支持向量机方法对武汉市基本面数据进行
宏观预测，对 PM2.5 进行系统性预测，并且仿真求解出 PM 由 280 单位到 35 单
位的五年治理方法，结果表明将综合治理与专项治理结合时治理效果最好。其最
优相结合治理计划为：
' q5 C. q: S$ b) \. E( q% k5 O年份 2013 2014 2015 2016 2017
综合
治理
投入费用(百万) 51 42 32 22 12
PM2.5 减少浓度 4.5 19.3 34 48.7 63.5
, P  W- c( P! c/ [. M0 z专项
治理
投入费用(百万) 20 21 19 20 18
PM2.5 减少浓度 28 21 15 8.5 2
最后结合本文研究结果，对研究实施进行总结撰写了一份研究试验报告。
本文创新点在于，建立了基于贝叶斯理论的支持向量机方法和基于系统动力
+ O0 u7 O3 e; B8 A, }- [; o1 Z学的多目标治理模型。
* u4 b8 x- H5 F2 h6 G1 ^

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