PM2.5 扩散预测模型及相关问题研究

madio

摘 要：
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
评估及污染治理等相关问题进行了研究，取得了以下成果。
0 w6 i# Z# G; S* [1 ?7 L0 v问题一：
1、研究二氧化硫X1、二氧化氮X2、可吸入颗粒物PM10X3、一氧化碳X4、
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
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
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
! j% q8 y) y' g7 p, L8 G( m相关。最终给出PM2.5 与其他5 个物质IAQI 值的拟合函数为：
" b6 W/ o$ y! X" m/ a5 c2 p! L5 N0.2262 0.2416LnX 0.3526LnX 0.3546LnX - 0.2154LnX 0.969 1 2 3 4 5 LnY  LnX    
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
  Z5 A/ o/ i, s5 \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、
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
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：
5 n0 \1 ~- _& j/ W/ I9 |' aLnY = 2.3975Ln𝑋6 − 14.903𝐿𝑛𝑋7 + 19.4621Ln𝑋8 − 44.323𝐿𝑛𝑋9 − 21.929𝐿𝑛𝑋10 −
45.905𝐿𝑛𝑋11 − 85.1032
# x3 C# P4 t, k% R问题二：
  p9 M; X3 c- r" @& R1、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
& s* `0 H# U; ?* A# {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
沉积及湿度的影响，逐步改进高斯扩散模型，并引入时间t ，计算当点源持续污
染情况下，污染源上风和下风L公里处的浓度。
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
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
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# u; q2 k" B2 d. \: O7 l大，在横向距离增到一定值以后扩散浓度逐渐降低直至为零； 大，在横向距离增到一定值以后扩散浓度逐渐降低直至为零； 大，在横向距离增到一定值以后扩散浓度逐渐降低直至为零； 大，在横向距离增到一定值以后扩散浓度逐渐降低直至为零； 大，在横向距离增到一定值以后扩散浓度逐渐降低直至为零； 大，在横向距离增到一定值以后扩散浓度逐渐降低直至为零； 大，在横向距离增到一定值以后扩散浓度逐渐降低直至为零； 大，在横向距离增到一定值以后扩散浓度逐渐降低直至为零； 大，在横向距离增到一定值以后扩散浓度逐渐降低直至为零； 大，在横向距离增到一定值以后扩散浓度逐渐降低直至为零； 大，在横向距离增到一定值以后扩散浓度逐渐降低直至为零； 大，在横向距离增到一定值以后扩散浓度逐渐降低直至为零； 大，在横向距离增到一定值以后扩散浓度逐渐降低直至为零； 大，在横向距离增到一定值以后扩散浓度逐渐降低直至为零； 大，在横向距离增到一定值以后扩散浓度逐渐降低直至为零； 大，在横向距离增到一定值以后扩散浓度逐渐降低直至为零； 2）随着距 ）随着距 ）随着距 污染源下风向距离的 增大，扩散浓度变化渐趋平缓但所能影响污染源下风向距离的 增大，扩散浓度变化渐趋平缓但所能影响范围有所增加； 3）随着风速逐渐增大， PM2.5 浓度最大值变小，下降速率逐渐 浓度最大值变小，下降速率逐渐 浓度最大值变小，下降速率逐渐 浓度最大值变小，下降速率逐渐 浓度最大值变小，下降速率逐渐 浓度最大值变小，下降速率逐渐 浓度最大值变小，下降速率逐渐 浓度最大值变小，下降速率逐渐 变大，扩散速度增加； 4）源高的增大将导致污染物浓度最值向下风偏移， ）源高的增大将导致污染物浓度最值向下风偏移， 扩散与稀释速度加快，污染浓最大值明显降低。
8 Z4 G! I; d* e; L0 y' ]* y3 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 的扩散距离及安全区域，以武汉为例浓度值突 的扩散距离及安全区域，以武汉为例浓度值突 增至 300mg/𝑚3并持续两小时情况下，结合三维图及平面分析危险区安全 并持续两小时情况下，结合三维图及平面分析危险区安全 并持续两小时情况下，结合三维图及平面分析危险区安全 并持续两小时情况下，结合三维图及平面分析危险区安全 并持续两小时情况下，结合三维图及平面分析危险区安全 并持续两小时情况下，结合三维图及平面分析危险区安全 并持续两小时情况下，结合三维图及平面分析危险区安全 并持续两小时情况下，结合三维图及平面分析危险区安全 并持续两小时情况下，结合三维图及平面分析危险区安全 并持续两小时情况下，结合三维图及平面分析危险区安全 并持续两小时情况下，结合三维图及平面分析危险区安全 并持续两小时情况下，结合三维图及平面分析危险区安全 并持续两小时情况下，结合三维图及平面分析危险区安全 并持续两小时情况下，结合三维图及平面分析危险区安全 并持续两小时情况下，结合三维图及平面分析危险区安全 并持续两小时情况下，结合三维图及平面分析危险区安全 区。
9 R4 U" U5 d* y: @; L' {9 w4、结合小波理论及神经网络，提出的构算法并通 结合小波理论及神经网络，提出的构算法并通 结合小波理论及神经网络，提出的构算法并通 过 Matlab 实现了对 PM2.5 值的预测，拟合度较高。
2 c( ~9 P2 i* S问题三：
1、提出三种治理 方案：长期、快速全面。
1 i# s0 q1 Y, ?' g+ {* j& v( h/ l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：
9 \( q  n4 t5 N1 F! i& Q6 ~年份
第一年
6 u. `3 F- g( p$ S1 w7 u第二年
第三年
8 j" E" S2 o! h7 a4 I第四年
第五年
/ ]( b* y1 i6 I; G1 kPM2.5 PM2.5PM2.5PM2.5值变化额
2 S& i7 g) |( p' {9 _7 i2.32.32.3
2 m  A0 [1 K; t, f/ @8 U* f) f7.37.37.3
18.318.318.318.3
61.361.361.361.3
155.9155.9155.9155.9155.9
6 R8 T; V, b" H" [- s: t快速 治理 考虑 治理 成效 ，其每年 的治理 计划 为：
  E8 i$ T: C  c* G( y# R年份
第一年
  s% S! Y& E  ~1 Q第二年
: }; U+ d) T9 b: r. Q& F6 n第三年
第四年
第五年
3 g$ w, }7 E: {3 R$ z; x5 E. N% DPM2.5 PM2.5PM2.5PM2.5值变化 额
36.7536.7536.7536.7536.75
# x  N) }4 x- l& v! a3 p  a4 j* u36.7536.7536.7536.7536.75
73.5073.5073.5073.5073.50
49.0049.0049.0049.0049.00
5 _! v# i5 X& P, ~) t8 h  y. G49.0049.0049.0049.0049.00
9 ~+ ]: h* |. ]' |) V0 g全面 治理 根据 第一问 中得出 的 PM 2.5 与其他 5个指标 的关系 ，通过 降低 其他 5个指标 浓度 达到 对 PM 2.5 的治理 ，其每年 的治理 计划 为：
名称
; _8 {7 h' A+ P; l* V  K; R二氧
化硫
二氧
+ R" i. s9 y) b化氮
3 g+ F& D6 h$ A; ^可吸入颗 粒物
( k9 v# o9 a3 W3 u2 T! y一氧化碳
* m$ h$ I# |8 w4 G臭氧
PM2.5
PM2.5 的 减少幅度
  s. m( @* q! c  K$ }2 V2 G一年后 终值
" y' ?8 }" b, F% Q8 d* j  H47.88
% V4 [! O* P4 @) w8 Q5 W: J: G1 R# j74.76
( c  z/ j2 Y" }# R) I121.80
50.02
14.10
0 N& Q. d( @5 k# Q% d( a: W220.77
" v2 D" x# G5 q  Q* l0 b8 h. M18%
二年后终值
38.76
60.52
98.60
39.04
$ C7 v* B+ ^3 \# I( f0 r& N13.20
, P+ q: T: x+ e- H172.44
36%
三年后终值
9 }9 O: R: d  h9 M  e; x' m29.64
8 E$ b& a4 t6 j9 a46.28
75.40
28.06
12.30
124.97
54%
2 u% M% {& a# T# R5 |四年后终值
0 U. I/ g2 \7 O& g. Q5 @20.52
32.04
9 M8 S( V: q3 n4 e52.20
17.08
0 @3 s- v& D9 B/ j( I7 F- Q11.40
78.79
) Z* }4 ]& h5 d( ?. `: K74%
五年后终值
" p9 D$ {: t* Z* M1 |8 i11.40
+ B  K$ p6 w7 k$ y1 A0 i3 x. @17.80
; U6 V3 m8 _2 H3 k: I. Z2 h29.00
  H" q" ~+ u( O0 s  d6.10
10.50
. g* J  J7 E1 D0 D9 J& P34.37
3 J4 ~; T1 {9 m9 A. I" Q4 k$ j87%
  v4 u+ @- Y! t  r- S" C2、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 PM2.5 浓度 减少 的关系 ，建立 最优化方程 。
关键词：主成分析，多元回归改进高斯模型小波神经网络最优化 关键词：主成分析，多元回归改进高斯模型小波神经网络最优化

' k& e5 k8 f! W  }1 A3 _

shadow猫猫

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anjofan910

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sytuljs

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模天大楼

还不错诶O(∩_∩)O~

奥霸马2014

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