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

- R- Z5 {& m: R: H% J
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
* d/ a. Q. ~+ I/ K0 ?3 W( r/ y% HPM2.5 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
% x- H& E* G5 p% ?: U4 ]& {  H( X0 k; c& p7 h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
1 n1 w) N) R5 m  h+ T5 z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
+ h+ |7 j3 a( U/ _$ B2 L* H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
( h9 K0 d3 z& d$ ]* ?! H# M4 M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
2 b: d+ X. f' }, Q8 wPM2.5 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。
+ x0 H- d4 @0 @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
) f4 Q3 ~! m% U4 c3 p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
, B: Q. R% F5 f6 V& t1 m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
) t, a6 @' R9 H, L. [. OPM2.5 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
- {$ A) h3 P' M2 E0 _+ F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
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
2 N: w0 Y8 ^0 Z+ H9 J; Q* j+ G  e与面源扩散情况，其结果展示如下表：
" {  t" _. g: c, W- X# A& D扩散方向 向东 向西 向南 向北
5 e) `( j3 \% n' W4 ~) E扩散
距离(m)
3 M+ g, x, C$ N' Q点源模型 50 50 200 10
& u8 P( l$ H3 b8 x4 J" ]! _面源模型 500 500 3000 200
（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
! R0 ]# A  v0 E# ?% }  v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
( H1 f. D( q/ s9 l& B7 j/ o$ `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%
- |7 z! r. I2 A) {$ A4 M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
3 y9 _5 T% P% |( O, O; H  A8 [+ f日期 真实值 计算结果 误差率 真实值 计算结果 误差率
8 Y7 Z( ?* T$ s& I+ T: K2013-1-8 383 356.7054 -6.87% 373 381.1783 2.19%
0 u/ t* ?' e! i% e: }0 u2013-1-9 216 211.39 -2.13% 236 217.7147 -7.75%
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
3 W- k6 n, q, |1 I: V& h9 Z8 A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
% T! v* z* F0 G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：
) |# H; b, Y  v4 W0 J. n年份 2013 2014 2015 2016 2017
2 b% U5 l1 L$ v& G综合
治理
投入费用(百万) 51 42 32 22 12
. q( u# Y/ h  \; r5 n* J# G. w, oPM2.5 减少浓度 4.5 19.3 34 48.7 63.5
& v/ Z5 c$ f7 y) O1 y' D专项
治理
. T* |. R, \9 o7 F投入费用(百万) 20 21 19 20 18
PM2.5 减少浓度 28 21 15 8.5 2
2 f# h. S. ^: l1 C# u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。
/ ~% P3 d! ?  y* A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
学的多目标治理模型。


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