摘 要:空氣質量與人類的生命健康息息相關,而城市上方的空氣卻由于種種社會活動被污染,對人類的生命健康帶來了危害。空氣中主要的污染物有以下六種:SO2、NO2、PM10、CO、O3、PM2.5,治理空氣污染迫在眉睫。
利用SPSS軟件對污染物的濃度進行相關性分析和主成分分析;建立了二室模型和指數函數模型。對鄭州市人均GDP值做灰色預測,綜合考慮到治理空氣污染的成本以及達到的環境效益,給出線性最優化模型,使在治理成本盡量低的情況下取得盡量高的環境效益。
關鍵詞:主成分分析;模糊評價法;指數模型;灰色預測;線性最優化模型
1. 問題背景
鄭州市燃煤污染對空氣污染的貢獻率達41%,居第一;揚塵污染對空氣污染的貢獻占了28%,居第二;尾氣污染對空氣污染的貢獻占24%,居第三。
2.符號說明
P(n):n對空氣污染的貢獻率、m0:污染物開始傳播時單位氣流內所包含的污染物質量
r0:污染物開始傳輸時圓柱體半徑、C0:傳播地污染物濃度
v:風速、r:污染物傳播過程中圓柱體半徑、C:傳輸結束時期污染物的濃度
3.1 各因素對鄭州市空氣質量的影響
空氣質量指數AQI【1】是定量描述空氣質量狀況的無量綱指數。指數越大、級別越高說明污染的情況越嚴重。
3.2 數據相關性分析、主成分分析
鄭州市空氣質量污染主要由SO2、NO2、PM10、CO、O3、PM2.5導致。
(1)數據相關性分析
為了直觀反映出各污染物之間的相關性,對其做相關性分析,六種污染物之間存在明顯的相關性,且某一污染源會同時釋放多種污染物。
(2)主成分分析
PM2.5:揚塵20%,工業企業33%,汽車尾氣7%,燃煤27%;SO2:工業企業60%,汽車尾氣20%,燃煤10%;CO:燃煤40%、汽車尾氣40%;NO2:機動車尾氣40%,燃煤30%;PM10:地面揚塵48%、燃煤25%、汽車尾氣11%、工業企業16%;O3:汽車尾氣7%、工業企業20%、燃煤27%。
通過主成分分析的結果,發現PM2.5、PM10、SO2、CO、NO2 以及O3都可以認為是空氣污染的主要因素。
3.3 模糊綜合評價法建立空氣污染模型
(1)因素集:建立因素集 U={ PM2.5 、PM10、SO2、NO2、CO、 O3 }
(2)隸屬度函數
為第i種評價因子隸屬于第j等級的隸屬度; aij為第i天第j種污染物的實測濃度。
Ci為第i種因子的實測濃度, Sij為第i種因子第j等級濃度的值;
通過matlab軟件編程得出各樣本點的數據,以2015年12月1號數據為例說明:
因污染相對較嚴重,此模糊綜合評價模型較為合理。得到綜合關系模糊矩陣,計算出每種社會生產對空氣質量的貢獻率。燃煤的貢獻量為:G(煤)= 90,同理得:G(工業企業)=164;G(車)=80;G(塵)=60,得到各項目對空氣質量污染的貢獻率分別為:P(煤)=23%、 P(工企)=41%、 P(尾氣)=20%、 P(楊塵)=15%。
3.4 周邊地區與鄭州市的相互影響
3.4.1 二室模型
鄭州市的空氣質量污染一部分來自其本身,一部分來自周邊城市,一部分又從鄭州市輸出,建立空氣污染的二室模型。
3.4.2 大氣污染物傳播指數模型的建立
考慮到污染物在高度方向傳播過程中的質量損失,建立模型如下:
以開封市為例,求解系數k1、k2:C為鄭州市污染物(PM2.5為例)的濃度,C0為開封市空氣中的污染物的濃度,d為兩地的直線距離72 Km,v為開封市常年風速2.66 m/s,用matlab編程進行擬合,得到k1、k2以及C0的實際指數值如下:k1=1,七月第一、二、四星期的k2=0.164、0.164/2.97。
在不同時段、開封市空氣中污染物濃度不同時,其空氣污染對鄭州市貢獻不同。距離越遠,貢獻越小;污染物濃度越大、風速越大,貢獻率越大。
3.5 治理方案的提出以及對未來空氣質量狀況的預測
3.5.1空氣質量污染狀況數據分析
計算出六七月各個社會生產隊空氣質量污染的貢獻率如下:
燃煤和工業企業對鄭州市的污染貢獻率一直居高不下,其次是汽車尾氣、揚塵,以上分析為我們制定鄭州市空氣污染治理方案提供了初步依據。
3.5.2 建立線性最優化模型
用Matlab軟件進行線性擬合,得到擬合圖以及函數:工企業數量:y=9.37143x-16117; 機動車保有量: y=3.4177x-6.854,燃煤量: y=270.407x-5.407。
令x1 :治理污染企業的數量,x2 :減少的燃煤量,x3 :治理機動車數量,x4 :治理揚塵面積;
則,最優化線性模型為:
3.5.3 預測鄭州市2020年的空氣質量
對鄭州市GDP做灰色預測:得到2016-2020年人均GDP分別為84169.05、90418.80、97132.62、104344.95、112092.81元,增長率為:0.07425;污染物排放增長率為0.07425. 由2015年PM2.5為93.88、PM10為163.74,得: 2020年PM2.5為134.31,PM10為234.25。
由線性最優化模型得出2016年投入的最低費用和2016年鄭州市GDP總值可求算出其比例為0.04 %,若假設其比例按每年0.02%增長,可得,2016至2020年鄭州每年投入到治理空氣污染的費用,進而代入到線性最優化模型中求算出在最低成本下取得的PM2.5、PM10濃度的降低值,再由預測值減去其降低值,得到至2020年鄭州市的空氣質量污染情況。
參考文獻:
[1]《統計年鑒》,鄭州市統計局
[2]《環境空氣質量指數(AQI)技術規定(試行)》(HJ 633—2012)
作者簡介:
王廓(1995.06.06-)男,滿族,遼寧省撫順市,身份證號:210411199506060416,本科,研究方向:給排水科學與工程