基于高斯模型的雾霾扩散模拟及灰色系统预测开题报告
2022-01-17 23:06:14
全文总字数:2752字
1. 研究目的与意义及国内外研究现状
人类生产和生活排放出大量对人和环境有害的物质,大气污染物的过渡排放导致了城市空气污染日益加重,因此有必要建立一个空气质量评价数学模型去评估不同地区不同地点的空气质量状况,根据此模型分析所研究地区主要污染源的性质和种类,达到在一定程度上改善空气质量和治理空气污染的目的。目前,在雾霾天气的研究中,尚没有一个准确的描述量来表示雾霾的浓度,本文在此选择空气质量指数(aqi)的数值作为雾霾污染浓度的参考数据。选择aqi的依据在于:它是一种综合的空气质量指标,基于各种污染物对人类健康,生态和环境的影响将几种常规监测的空气污染物浓度降低到单一概念指数值的形式进行分析。同时,它也对空气污染水平和空气质量状况进行评级,适用于代表城市的短期空气质量状况和趋势。空气质量评估中涉及的主要污染物包括:pm2.5、pm10、so2、no2、co和o3。这几项评价指标与雾霾的主要污染物成分基本相同。同时,对影响aqi值变化的主要污染粒子pm2.5进行了扩散模拟并对aqi本身进行了预测,以达到了解南京市近年来雾霾的扩散分布与实现对未来短期内雾霾天气预测的目的,从而更好地认识雾霾的污染程度,同时为雾霾防治工作提供一定的数据支撑。
2. 研究的基本内容
因为对南京市的雾霾研究除了能够帮助市民更加深入的了解到该市雾霾产生的主要原因与其相关因子的变化情况外,还能够给南京市政府在雾霾治理上提供一定程度上的参考。因此,对该市建立雾霾的评价模型与污染物扩散模型就显得很有价值。本文在找出了影响南京市空气质量变化的主要污染粒子是pm2.5后对它进行了扩散模拟并在最后基于aqi的数值对南京市未来的空气质量类别做出了短期预测。文章最后选用aqi而不是pm2.5进行预测的是因为想要保证预测结果的精确度。因为空气质量的优良程度不仅仅由pm2.5的浓度高低决定,它只是主要影响因素,预测时还需要考虑其他污染粒子及气象因素对aqi值的变化也有影响。
本文的原始数据来源于真气网中公布的2014-2019年以来南京市环境空气质量参数的监测数据,网站中公开了aqi、pm2.5、pm10、so2、no2、co以及o3这7个污染项目的数据。这些数据的数值均以平均值为准,单位分别均为微克每立方米(co为毫克每立方米)。同时,本文还选取了南京市各空气质量监测点的日数据与实时数据,该数据由全国空气质量历史数据网站提供。全国城市数据和监测点数据从2014年5月13日开始提供。某些日期由于服务器故障或数据来源问题,会缺失数据。原始数据集经过剔除与汇总,最终整理出南京市9个监测点在2019年至今以来的空气质量有关数据进行研究分析。
3. 实施方案、进度安排及预期效果
实施方案:
1.运用主成分分析法,找出对南京市空气质量影响最大的污染粒子。
4. 参考文献
[1]张秀, 葛福婷, 朱家明, et al. 基于高斯扩散模型的空气中pm2.5扩散的研究[j]. 九江学院学报(自然科学版), 2016, 31(2).
[2]周彤璞, 陈国庆. 基于高斯烟羽扩散模型的成都市空气质量的研究[j]. 绿色科技, 2017:47.