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

5 M( e3 v- E9 F8 d+ W  y) [
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
PM2.5 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
  k- ^7 A& o7 m3 I* 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
, p8 Q# D1 E7 ~3 e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
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
/ Y7 u# B/ ~3 r7 b; g, j- b( s4 q; S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
# [, b: v; o1 u1 l  h2 w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
  d* ^5 q+ b, E. g0 V7 ]4 lPM2.5 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
# R( |+ d7 @! G; S! e! Z；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
: A" u7 n" `+ b1 h0 q% I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
+ ?8 j- D1 N1 D# ^1 p; [间分布情况，得出采集点之间的 PM2.5 具有较高的协同性。
$ V4 O7 l9 t; m, a（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
' F1 n( `5 {* o) b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
+ w- o" P7 S9 l' p& J/ r& ~/ n- Z. zPM2.5 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
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* ^( h, b6 Z; J* X' J6 \8 U  }0 E+ P$ j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
9 m8 w! P: K" n$ V9 h7 k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
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：
* L8 D" e  j8 a% N2 ^4 e0 K% J- N1 @扩散方向 向东 向西 向南 向北
' g/ t( W( H1 X. o& s/ N- v扩散
( p' p( j* O: l6 C) _* G+ |; L. {6 e距离(m)
点源模型 50 50 200 10
面源模型 500 500 3000 200
6 p. O: j+ N0 G& b) F( e8 y0 s（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
+ G1 [: a0 j& R$ i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
7 l2 N8 s: j9 w# c1 {# g/ ]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%
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%
9 t7 t7 Q( O5 e0 i2013-1-9 216 211.39 -2.13% 236 217.7147 -7.75%
# Z. [8 I7 t" n* w( d& ~/ Y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
$ z/ w0 N% q  t0 d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
1 S& k0 a# S7 e9 I' M% ^0 T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
" h" y, o- c- r5 M! P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：
年份 2013 2014 2015 2016 2017
综合
0 v, \- X. ]! Z: o治理
7 ]0 U! T* }$ @. M$ i$ n投入费用(百万) 51 42 32 22 12
: a; H4 l- W7 IPM2.5 减少浓度 4.5 19.3 34 48.7 63.5
专项
治理
投入费用(百万) 20 21 19 20 18
% e9 ~- X) P4 r$ y1 Y* pPM2.5 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
: |4 E6 R. c3 ^学的多目标治理模型。