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

+ ^% o  W- l4 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
5 O# j' ^3 F8 U' k' w0 X  ^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
1 H8 l& A- Y4 D1 q2 m: V& 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
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
/ B0 C) K0 ^4 P' }- v& `0 `* |& g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。
+ }$ X/ B7 `& Z8 `# w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
' s( @" c& J- x; ?3 G7 e5 S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
1 e) h3 [4 L( 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
! q* e; f( I& a0 ]) w- j8 Z0 B；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。
6 E$ M0 @# K8 ]% V) F) o4 n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
% X0 _: y( d& k# F1 u% \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。
) k& i/ u; ^# n. m（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
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
5 r  z6 H/ ]. V5 e- F& b: y. [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
# K- r* i- N% x5 v9 D0 w( V. {* X* {实相符。
$ A+ {" U2 a6 G7 K+ ]/ u（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：
6 d) ~- R8 z" m/ z( a扩散方向 向东 向西 向南 向北
2 J- \/ \3 B" @4 c- X扩散
0 G: ^$ E1 n  k# j% v' m  j$ \距离(m)
点源模型 50 50 200 10
2 n2 R+ ~& O' S6 @+ {5 `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
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
+ v5 L$ I9 Y5 B8 S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
, W' q) S2 z: G! BPM2.5 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：
5 h1 q0 {! s1 C4 J- E+ o. o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%
2013-1-9 216 211.39 -2.13% 236 217.7147 -7.75%
' {4 G, j7 v9 N" y: i0 U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 S  F) H8 B* T$ B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：
年份 2013 2014 2015 2016 2017
1 s: {. c$ F. T% i综合
治理
8 S0 e5 p) S# I2 y9 N' o投入费用(百万) 51 42 32 22 12
  s* i0 Z9 Z' F3 d0 u$ B% fPM2.5 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
; ]8 `  [7 T, `: V! o2 a+ WPM2.5 减少浓度 28 21 15 8.5 2
" ?: v' Z; O9 R" P8 A$ s- E8 k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。
' b$ l% Z7 U) r. V( Y5 d0 Q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
! I' I+ \: _, J# T学的多目标治理模型。
! q" R3 r4 u9 l8 i