工礦企業粉塵污染物擴散路徑精準預測方法研究

王陸陽 王芳 張曉軍

摘要：工礦企業粉塵污染物濃度受多因素的影響，導致其擴散路徑預測精度下降，因此提出工礦企業粉塵污染物擴散路徑精準預測方法。采用隨機森林對時間、氣候、礦坑、礦巖土性質等多個影響因子進行評分排序和篩選處理，并結合篩選處理結果估計粉塵污染物濃度。根據粉塵污染物濃度估計值建立有風條件下粉塵污染物擴散路徑預測函數，從而得到工礦企業粉塵污染物擴散路徑預測結果。實驗結果表明，所提方法預測的粉塵污染物濃度與實際值擬合度較高、均方根誤差較小、相關系數更接近于1，且預測粉塵擴散路徑與實際情況相符，預測結果具備可靠性。

關鍵詞：工礦企業；粉塵污染物；擴散路徑；精準預測；濃度估計

中圖分類號：X531 文獻標志碼：B

前言

在社會生產中，許多產業存在粉塵污染問題，其中工礦企業尤為嚴重，目前，中國處于露天凹陷開采階段的礦產資源眾多。在開采過程中，鉆眼、運輸和裝卸等作業行為均會產生大量粉塵污染物。在多種因素影響下，粉塵污染物會表現出不同程度的擴散行為。

謝海花等人將監測得到的工礦企業粉塵污染物數據作為影響因子的參考數據，采用多元回歸模型分析處理數據，并構建工礦企業粉塵污染物擴散預測模型，實現擴散路徑的預測。但該方法預測粉塵濃度與實際值擬合度較低。王月紅等人首先平穩化處理粉塵數據，然后選取ARIMA（1，2，1）模型作為擴散路徑預測模型，最后結合自相關系數、偏自相關系數和BIC準則等方法確定模型參數，實現擴散路徑的預測。但該方法預測粉塵擴散路徑與實際情況相差較大。周旭等人采用時間序列與神經網絡相結合的外因輸入非線性自回歸模型（NARX模型）對粉塵濃度進行預測，該模型主要處理時序型數據，通過給不同時段的輸入建立聯系，實現擴散路徑的預測。但該方法預測粉塵濃度與實際值相差較大。