PM25的成因传播及控制Word文档格式.docx
《PM25的成因传播及控制Word文档格式.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《PM25的成因传播及控制Word文档格式.docx（18页珍藏版）》请在冰点文库上搜索。
），二氧化氮（
），一氧化碳（
）等等是在一定环境条件下形成PM2.5前的主要气态物体，因此，我们可以通过PM2.5与空气质量指数的其余指标之间的关系来分析PM2.5的污染成因。
2.2问题二的分析
在不考虑湿度等天气和季节对PM2.5浓度的影响时，当PM2.5以某一点源为中心向四周迅速扩散，形成一个近似于圆形的不透光区域，最初这个区域逐渐增大，后来它的边界变得明亮起来，不透光区域渐渐变小，最后PM2.5完全消失。
现假设有沿X轴正方向的风，且无其他方向的风，则与上述模型相比，在Y、Z轴完全一致，在X轴将发生偏移。
服从高斯烟羽模型，满足高斯烟羽模型的基本假设。
本模型将在该假设的前提下，考虑风力影响，并将给出的十三个点作为PM2.5的点源，由高斯烟羽模型求解点源放出PM2.5并扩散，直到达到平衡的过程。
2.3问题三的分析
本文的模型是在一系列假设的基础上建立的，然而在实际生活中这些假设都是存在的，所以当发生异常事件时，考虑PM2.5浓度剧烈变化。
同时不能忽略从综合防治成本和治理效果的方面进行考虑。
三、模型假设
综合本题的实际，为了确保模型求解的准确性和合理性，排除一些因素的干扰，提出以下几点假设：
1、PM2.5的浓度在y、z轴上的分布是高斯分布（正态分布）的，污染源的源强是连续且均匀的，初始时刻产生PM2.5的云团内部的浓度、温度呈均匀分布；
2、扩散过程中不考虑温度的变化，忽略热传递、热对流及热辐射，气体是理想气体，遵守理想气体状态方程，在水平方向，大气扩散系数呈各向同性；
3、地面对PM2.5颗粒发生吸收或吸附作用；
4、整个过程中，PM2.5颗粒之间不发生任何化学反应等。
四、符号说明和名词解释
4.1符号说明
为了便于问题的求解，我们给出以下符号说明：
符号
定义
p,x,y
相关系数
i,j
元素的角标
k,t
时刻
Ck*
灰色关联系数
X（k）
曲线间差值
Z
全年平均的PM2.5浓度
mi
每天生产的PM2.5质量
五、模型的建立与求解
5.1模型的准备
由于PM2.5的形成原因已经传播途径是复杂多样的，故而本文中运用了主成分发分析来降维，减少影响因子个数。
又因为我们生存的大气环境是复杂多变的，故而想到了运用高斯扩散模型这一模型来描述PM2.5的扩散。
如此，使得原本复杂不可控的生活原理，在数学模型中得到了直观且具体的表现。
5.2问题一模型的建立与求解
该问要求通过查阅资料，分析出
的形成因素，并建立数学模型进行定量描述。
首先通过查阅资料，分析得出我国城市
的成因如下。
然后建立数学模型，最后运用此数学模型来定量描述
的形成原因。
5.2.1我国城市PM2.5的成因
PM2.5是指大气中直径小于或等于2.5微米的颗粒物，也称为可入肺颗粒物。
它的直径还不到人的头发丝粗细的1/20。
与较粗的大气颗粒物相比，PM2.5粒径小，富含大量的有毒、有害物质且在大气中的停留时间长、输送距离远，因而对人体健康和大气环境质量的影响更大。
PM2.5产生的主要来源，是日常发电、工业生产、汽车尾气排放等过程中经过燃烧而排放的残留物，大多含有重金属等有毒物质。
颗粒物的成分很复杂，主要取决于其来源。
主要有自然源和人为源两种，但危害较大的是后者。
自然源包括土壤扬尘（含有氧化物矿物和其他成分）海盐（颗粒物的第二大来源，其组成与海水的成分类似）、植物花粉、孢子、细菌等。
自然界中的灾害事件，如火山爆发向大气中排放了大量的火山灰，森林大火或裸露的煤原大火及尘暴事件都会将大量细颗粒物输送到大气层中。
人为源包括固定源和流动源。
固定源包括各种燃料燃烧源，如发电、冶金、石油、化学、纺织印染等各种工业过程、供热、烹调过程中燃煤与燃气或燃油排放的烟尘。
流动源主要是各类交通工具在运行过程中使用燃料时向大气中排放的尾气。
但是PM2.5升高元凶是煤炭消耗激增。
查资料显示，煤炭燃烧排放的烟尘中有许多无法去除的超细颗粒是无法去除的超细颗粒，是PM2.5细颗粒的主要来源。
而煤炭燃烧排放二氧化硫和氮氧化物与空气中其他污染物进行复杂的大气化学反应，形成硫酸盐、硝酸盐二次颗粒，由气体污染物转化成固体污染物，成为PM2.5升高的最主要原因。
在发展中国家，煤炭燃烧是家庭取暖和能源供应的主要方式。
没有先进废气处理装置的柴油汽车也是颗粒物的来源。
燃烧柴油的卡车，排放物中的杂质导致颗粒物较多。
在室内，二手烟是颗粒物最主要的来源。
颗粒物的来源是不完全燃烧、因此只要是靠燃烧的烟草产品，都会产生具有严重危害的颗粒物，使用品质较佳的香烟也只是吸烟者的自我安慰，甚至可能因为臭味较低，而造成更大的危害；
同理也适用于金纸燃烧、焚香及燃烧蚊香。
但是炒菜5分钟，PM2.5增加20倍系误读。
大气化学反应除自然源和人为源之外，大气中的气态前体污染物会通过大气化学反应生成二次颗粒物，实现由气体到粒子的相态转换。
如：
其中气态硫酸来自OH自由基氧化二氧化硫
的气态反应。
盐的水合物：
如
、
，随着湿度的变化，水合物对PM2.5的影响较大，水不仅与盐化合物生成水合物，由于湿度的改变还形成了盐的微小溶液液滴。
5.2.2模型的建立
通过查阅资料，可以得出PM2.5主要是由钙离子，硫酸根离子，EC,OC,AL,Fr,Si等导致的，通过Matlab可以求出这几个诱因在PM2.5所占的比重，分别为：
0.0690，0.0314，0.1688，0.4268，0.0472，0.1375，0.1194。
可以看出PM2.5的主要成分为EC,OC,Al,Fr,Si，从而可以通过Spss对这四个成分进行主成分分析，为了确定出PM2.5的主要诱因来源自哪些生活活动，因此对数据先进行标准化处理得到了标准化后的矩阵。
再对标准化后的矩阵进行主成分分析，可以得出以下的图表：
表1解释的总方差
成份
初始特征值
提取平方和载入
合计
方差的%
累积%
1
3.865
48.307
2
1.687
21.086
69.393
3
1.482
18.520
87.913
4
0.661
8.263
96.175
5
0.292
3.656
99.831
6
0.014
0.169
100.000
7
1.001E-013
1.009E-013
8
-1.000E-013
-1.003E-013
图1碎石图
根据成分矩阵可以看出PM2.5的5种诱因主要来自于：
建筑尘，土壤尘，冶金尘。
表2成份矩阵
Zscore（建筑尘）
0.315
0.602
-0.541
Zscore（土壤尘）
0.810
0.457
0.333
Zscore（冶金尘）
0.208
-0.798
0.309
Zscore（燃煤尘）
0.663
-0.050
0.657
Zscore（道路尘）
0.790
0.448
0.362
Zscore（机动车尘）
-0.758
0.391
0.192
Zscore（生物质燃烧）
-0.854
0.269
0.427
Zscore（餐饮业油烟）
-0.835
0.225
5.3问题二模型的建立与求解
由概率统计理论可以写出方差的表达式为：
由假设可以写出源强的积分公式：
式中：
为PM2.5浓度在y、z方向分布的标准差，单位为m；
X（x,y,z）为任一点处PM2.5的浓度，单位为
；
u为平均风速，单位为m/s；
Q为源强（即PM2.5排放速度），单位为kg/s；
综上计算，积分可得：
结合以上三个式子，积分可得：
P为PM2.5点源在传播过程中的源强总量；
S为传播的距离；
通过计算，可得：
公式中的各个参数的准确程度很重要，尤其是扩散参数
及烟流抬升高度Δh的估算。
其中，平均风速u取多年观测的常规气象数据；
源强q可以计算或测定，而
及Δh与气象条件和地面状况密切相关。
我国GB3840－91《制定地方大气污染物排放标准的技术方法》采用如下经验公式确定扩散参数
：
式中，
称为扩散系数。
这些系数由实验确定，在一个相当长的x距离内为常数，可从GB3840－91的表中查取。
某一地区PM2.5数值突然增加后，相当于一个连续面源开始向周围释放气态污染物，将5.3中的模型进一步推广可以得到连续面源的扩散情况。
使用虚拟点源法，将PM2.5的分布和高低不同划分为若干个正方形，每一正方形视为一个面源单元，边长一般在0.5～10km之间选取。
这种方法假设：
1、有一距离为
的虚拟点源位于面源单元形心的上风处，如图2所示，它在面源单元中心线处产生的烟流宽度为
，等于面源单元宽度B；
2、面源单元向下风向扩散的浓度可用虚拟点源在下风向造成的同样的浓度所代替。
图2浓度分布
第一种扩散模式假定污染物排放量集中在各面源单元的形心上。
由假设1可得：
由确定的大气稳定度级别和上式求出的
，应用P－G曲线图可查取
。
再由
分布查出
和
，则面源下风向任一处的地面浓度由下式确定：
上式即为点源扩散的高斯模式，式中H取面源的平均高度。
如果排放源相对较高，而且高度相差较大，也可假定z方向上有一虚拟点源，由源的最初垂直分布的标准差确定
，再由
求出
，由
，最后代入式子，求出地面浓度。
第二种扩散模式假定污染物浓度均匀分布在面源的y方向，且扩散后的污染物全都均匀分布在长为π
的弧上。
因此，利用上式求
后，由稳定度级别应用P－G曲线图查出
，再
查出
，则面源下风向任一点的地面浓度由下式确定：
5.4问题三的求解
5.4.1PM2.5的预防方法
1、过滤法：
包括空调、加湿器、空气清新器等，优点是明显降低PM2.5的浓度，缺点是滤膜需要清洗或更换；
2、水吸附法：
超声雾化器、室内水帘、水池、鱼缸等，能够吸收空气中的亲水性PM2.5，缺点是增加湿度，憎水性PM2.5不能有效去除；
3、植物吸收法：
植物叶片具有较大的表面积，能够吸收有害气体和吸附PM2.5，优点是能产生有利气体，缺点是吸收效率低，有些植物会产生有害气体；
4、根据零能耗的理念，工厂需要从原材料开始控制成本以及其利用率。
在保证原料来源广泛、数量大、成本低的情况下，选取无毒无害且不造成粉尘的原料。
即使无法全部实现这一理念，也需要对工业污水进行再处理，直到达标再排放。
5.4.2生活面对
1、雾霾天气少开窗，最好不出门或晨练
雾霾天气不主张早晚开窗通风，最好等月亮出来再开窗通风。
雾霾天气是心血管疾病患者的“危险天”，尤其是有呼吸道疾病和心血管疾病的老人，雾天最好不出门，更不宜晨练，否则能诱发病情，甚至心脏病发作，引起生命危险。
专家指出，之所以说雾天是心血管疾病患者的“危险天”，是因为起雾时气压高，空气中的含氧量有所升高，人们很容易感到胸闷，早晨潮湿寒冷的雾气还会造成冷刺激，很容易导致食管管痉挛、血压波动、心脏负荷加重等。
同时，雾中的一些病原体会导致头痛，甚至诱发高血压、脑溢血等疾病。
因此，患有心血管疾病的人，尤其是年老体弱者，不宜在雾天出门，更不宜在雾天晨练，以免发生危险。
2、外出戴专业防尘口罩
一般常规口罩不会起到作用，因为颗粒物太细小，KN90，KN95，N95级别的防尘口罩才能有效过滤这类细颗粒物，同时还要选择适合自己的口罩，避免不密合导致周围泄漏。
另外，外出归来，应立即清洗面部及裸露的肌肤。
比较好的防PM2.5的口罩主要是滤片而不是口罩，比如有活性炭滤片的口罩以及医用口罩是无法防PM2.5的，像3M、洁森，还有海藻纤维滤片的海之净纯口罩，等等不错的品牌。
4、少量补充维生素D
冬季雾多、日照少，由于紫外线照射太少，人体内维生素D生成不足，有些人还会产生精神压抑、情绪低落等现象，必要时可补充一些维生素D。
5、饮食清淡多蜂蜜水
雾天的饮食宜选择清淡易消化且富含维生素的食物，多饮水，多吃新鲜蔬菜和水果，这样不仅可补充各种维生素和无机盐，还能起到润肺除燥、祛痰止咳、健脾补肾的作用。
少吃刺激性食物，多吃些梨、枇杷、橙子、橘子等食品。
6、深层清洁
人体表面的皮肤直接与外界空气接触，很容易受到雾霾天气的伤害。
尤其是在繁华喧嚣十面“霾”伏的都市中，除了随时要应对雾霾危“肌”外，由于建筑施工、汽车尾汽、工业燃料燃烧、燃放烟花爆烛等原因造成悬浮颗粒物多，难免会堵塞在毛孔中形成黑头，造成毛孔阻塞、角质堆积、肌肤起皮等肌肤问题，所以自我保护的首要措施就是深层清洁肌肤表层，清洁毛孔。
7、尽量减少吸烟甚至不吸烟
烟雾中有大量PM2.5，会对人体有着直接和间接的危害。
如果无法阻止周边的人吸烟，那么应该尽量远离烟雾。
六、模型检验
问题一中通过Matlab求解，结果如下表：
表3参数表
参数
参数估计值
置信区间
19.6838
[-53.8137，93.1812]
0.5602
[0.0314，1.0891]
-0.0814
[-1.8367，1.6739]
34.6339
[-22.9496，92.2174]
-0.4383
[-1.6071，0.7306]
-0.3758
[-0.9130，0.1616]
所以，得到表达式：
对此表达式的趋线拟合程度指标
进行检验：
其中ssreg称为残差平方和，sstotal称为总平方和。
并且F=20.5404，P=0.0010，所以此式拟合度较好，此模型有较高可信度。
以一个小范围区域为例，检验模型，假设当天风速为6m/s,原始点源强度Q0=300kg/s,查询GB3840－91《制定地方大气污染物排放标准的技术方法》，可以得到相应的扩散参数：
即画出浓度分布图，如图3：
图3浓度分布图
七、模型优缺点和改进
7.1模型的评价
7.1.1模型的优点
1、主成分分析法可消除评价指标之间的相关影响，因为主成分分析在对原指标变量进行变换后形成了彼此相互独立的主成分，而且实践证明指标之间相关程度越高，主成分分析效果越好；
2、本文正确、合理的完成了题目的要求，建立了相对符合实际、具有应用价值的若干个数学模型；
3、高斯扩散模式适用于均一的大气条件，以及地面开阔平坦的地区，点源的扩散模式。
排放大量污染物的烟囱、放散管、通风口等，虽然其大小不一，但是只要不是讨论烟囱底部很近距离的污染问题，均可视其为点源；
4、将某一地区的污染源作为连续的面源来处理，比原始的高斯烟羽模型（点源）更为合理；
5、模型经过检验，符合实际，可以作为政府及相关组织分析处理问题时的参考资料，具有较强的应用性。
7.1.2模型的缺点
1、数据处理时有部分数据被弃用，可能会造成主观性错误；
2、模型未能考虑湿度的因素。
7.2模型的改进
本文的模型是在一系列假设的基础上建立的，然而在实际生活中这些假设都是不存在的，本文针对问题已所采用求平均值的方法存在一定的误差，根据一个月的数据进行拟合，也存在一定的误差。
所给数据的真实性和完整性在一定程度上得不到满足，并且PM2.5的值本身受温度，降雨等因素影响，在函数预测时不能完全将这些因素考虑在内，导致预测结果和实际结果存在一定的偏差。
在这些方面可以做一些改进，把影响PM2.5值的因素尽量完整地找出来，求出其相关系数，再根据更完整的数据进行拟合，考虑温度、降水等因素对PM2.5的影响，从而做出更精确的预测。
八、模型推广
高斯扩散模式适用于均一的大气条件，以及地面开阔平坦的地区，点源的扩散模式。
排放大量污染物的烟囱、放散管、通风口等，虽然其大小不一，但是只要不是讨论烟囱底部很近距离的污染问题，均可视其为点源。
主成分分析是一种分析、简化数据集的技术。
主成分分析经常用减少数据集的维数，同时保持数据集的对方差贡献最大的特征。
这是通过保留低阶主成分，忽略高阶主成分做到的。
这样低阶成分往往能够保留住数据的最重要方面。
但是，这也不是一定的，要视具体应用而定。
主成分分析作为基础的数学分析方法，其实际应用十分广泛，比如人口统计、数量地理学、分子动力学模拟等学科中均有应用，是一种常用的多变量分析方法。
本模型除用于处理PM2.5问题外，经过一些小的改动，就同时可以用于有毒有害气体的泄露；
垃圾焚烧的影响；
海洋污染等问题的处理。
九、参考文献
[1]王刚，杭州市二次形成PM_（2.5）的研究[D]，浙江大学，2008；
[2]刘大锰黄杰高少鹏等，北京市区春季交通源大气颗粒物污染水平及其影响因素[J]，地学前缘，02:
228-233，2006；
[3]昌艳萍耿超李春蕾等，大气中PM_（2.5）的现状分析及新的思考[J]，环境科学与技术，S1:
151-154，2012；
[4]成亚利王波，上海市PM_（2.5）相关因素的研究[J]，数学理论与应用，03:
96-103，2014；
[5]魏玉香银燕杨卫芬等，南京地区PM_（2.5）污染特征及其影响因素分析[J]，环境科学与管理，09:
29-34，2009；
[6]朱倩茹刘永红徐伟嘉黄敏，广州PM_（2.5）污染特征及影响因素分析[J]中国环境监测，02:
15-21，2013；
[7]佟立志，积极探索PM2.5污染治理模式[J]，群言，12:
16-18，2013。
附录
问题一标准化后得到的矩阵
Matlab求所占比重的代码
>
x=[295.63,134.53,722.54,1827.29,201.9,588.62,511.13];
y=4281.64;
c=x./y
c=
0.06900.03140.16880.42680.04720.13750.1194
升级会员 