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
% u2 S" ?( c+ f, j$ b评估及污染治理等相关问题进行了研究，取得了以下成果。
* z' \, t7 W  T  G问题一：
8 ~* b# Z0 b) x, _5 N1、研究二氧化硫X1、二氧化氮X2、可吸入颗粒物PM10X3、一氧化碳X4、
$ f! u6 k* \8 N/ Z* b  z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
2 P& D, H3 F+ g% t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
" G: X( a8 C% t) s相关。最终给出PM2.5 与其他5 个物质IAQI 值的拟合函数为：
" m% V1 l. e. [0.2262 0.2416LnX 0.3526LnX 0.3546LnX - 0.2154LnX 0.969 1 2 3 4 5 LnY  LnX    
4 ~' T  h' w/ w2 k0 `# {) V! ~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
- o. l: }) ?/ K+ A6 t4 M3 \+ v& q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：
LnY = 2.3975Ln𝑋6 − 14.903𝐿𝑛𝑋7 + 19.4621Ln𝑋8 − 44.323𝐿𝑛𝑋9 − 21.929𝐿𝑛𝑋10 −
$ [, h9 @, E1 m6 N% I) y# U5 Y45.905𝐿𝑛𝑋11 − 85.1032
4 A+ f# c$ e5 x+ e问题二：
. `$ V- m- }; B& J) \5 R4 ~+ B1、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
3 `2 A6 ~$ H2 t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
3 k2 L* w. b. M# S0 s9 @! e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
: I- t7 ?0 t& f6 ?! o& Q5 M染情况下，污染源上风和下风L公里处的浓度。
4 r/ u- |$ D0 n+ c3 P2、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
' ?9 b# n% F6 m; X" |& e7 ~5 ~; o- 3 -
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。
3、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。
4、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。
问题三：
" a; N1 B5 q/ O3 C& {& L1、提出三种治理 方案：长期、快速全面。
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：
. t. E, q& c! _( _7 z3 S8 ]年份
第一年
第二年
0 ]0 m& u5 Q% u' Q6 L- v, N第三年
第四年
第五年
PM2.5 PM2.5PM2.5PM2.5值变化额
) x6 _1 ]) B8 |9 L1 U) l; f2.32.32.3
  Y" V1 u# Q3 s3 u7.37.37.3
4 @& |/ ^/ ~( \# @3 O$ D6 e18.318.318.318.3
+ w: _+ r/ ]+ p61.361.361.361.3
  y5 k+ I( f8 }" _) q155.9155.9155.9155.9155.9
& Z1 h4 S& N5 D$ m$ L4 U; h8 q/ K8 t快速 治理 考虑 治理 成效 ，其每年 的治理 计划 为：
: b- w% b) a' [( G' `年份
$ g. C) E9 d' ]# s$ `4 B, m第一年
" L: u" O, u# i! \第二年
0 ]" X7 w0 ~& h) ^第三年
% o, X' m, w( C  p% W  g. Y第四年
( b4 N$ @" \$ X8 b6 G8 ]# B$ v0 F第五年
* |% ^% u! \/ l' NPM2.5 PM2.5PM2.5PM2.5值变化 额
) i- _& Q# _! j* g7 n  c36.7536.7536.7536.7536.75
2 m* Y, G0 n  Q9 {+ j4 H# `36.7536.7536.7536.7536.75
73.5073.5073.5073.5073.50
* j, F- t: [* |" |# M( t49.0049.0049.0049.0049.00
5 |( }, F9 ^& w9 }" Y" B8 c49.0049.0049.0049.0049.00
2 E( t" y; V1 R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：
8 \; z) c. P( q名称
" a1 J8 q$ R3 g+ [3 N" l# H- ^二氧
化硫
二氧
化氮
; m! v0 c; u3 P, w" `可吸入颗 粒物
一氧化碳
臭氧
6 S* X' J, m6 n; Q9 S9 P( l: ?PM2.5
PM2.5 的 减少幅度
7 X1 H# x6 `, N3 M" _+ g一年后 终值
6 r( W2 }. t9 K% i) a( U: F47.88
74.76
1 {! T& l& D( R0 F2 u121.80
" F1 n" m" O, e% D4 t) I50.02
  i0 C: |2 L3 V% H- F9 \& B  y14.10
220.77
$ O3 P; ]% p3 q; M8 a, K2 ^18%
二年后终值
1 _, E/ K$ S0 K# t4 [# R2 K. S38.76
60.52
98.60
3 k" B4 M1 s2 t- c0 _39.04
7 b- x" }# @# v4 a13.20
8 q" _! Q) Q- l1 }. G0 b172.44
36%
三年后终值
1 A# U. u& c. w/ Y5 z+ t29.64
4 k, ~8 p4 c  h9 M# T9 ?6 v46.28
75.40
! l3 d4 k7 a2 M( d& u9 w6 c) R) \( P28.06
4 B$ |) C' ]. h( b12.30
124.97
54%
四年后终值
% H% f* |2 B+ \7 c6 A1 K; c20.52
/ v) z$ ~, q2 n6 i32.04
52.20
17.08
11.40
78.79
74%
% [$ Y$ k0 \* @  K. s$ H! u" p五年后终值
11.40
17.80
! ]5 [' m/ g) `/ P! `9 {29.00
6.10
; N& m4 d/ p  Q) }8 g10.50
34.37
87%
2、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 。
; R3 |3 t! R3 P7 D) R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
5 T& i3 J0 j0 O; R, i' _

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