PM25相关影响探讨

PM2.5 影响因素问题一 问题阐释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5.2PM直径还不到人的头发丝粗细的 。虽然 只是地球大气成分中含量很少的组分，20/15.2PM但他对空气质量和能见度等有重要的影响。与比较粗大的大气颗粒物相比， 粒径5.2PM小，富含大量的有毒，有害物质且在大气中停留时间长、输送距离远，因而对人体健康和大气环境质量的影响更大。请设计如何在城市的不同区域布局并有效使用 的监测装置，从而能够比较全5.2P面地掌握城市在不同时间段、不同气候特点（包括气温、风向、季节）下的 的监5.2P测数据。 “提升环境监测能力，建成 PM2.5 监测网络，启动以 PM2.5 为重点的大气治理方案，进一步改善空气质量。 ”这在今年 2 月北京市公布的 2012 年为群众拟办的 35 件重要实事中位列首位。事实上，全国很多城市都在面临一场提升环境空气质量的攻坚战。但要解决 PM2.5 等区域性污染问题，单打独斗不行，需要区域污染联防联控、多种污染物协同处置，既要深化工业污染源治理，更要加强移动源和面源治理。二 治理大气必须协同处置，一次污染物和二次污染物要同时控制；减排前体物与能源结构、经济结构密切相关，现行标准一定程度上掩盖了我国环境空气质量污染严重的事实，新标准实施后，由于标准值加严和评价项目增加，我国将有 2/3 的城市空气质量不达 标。反映问题靠监测，解决问题靠减排。就像去医院看病，护士负责量体温，医生负责开处方，对症下药才能痊愈。面对严峻的大气污染形势，该开出一张怎样的药 方？研究表明，环境空气中的 PM2.5 主要来自两个方面:一方面是直接排放的 PM2.5，包括扬尘、采选矿、金属冶炼、有机化工生产和餐饮油烟等， 约占 50；另外的 50是二次颗粒物，主要是由前体物二氧化硫、氮氧化物、挥发性有机物等排放到空气中，通过化学反应产生的硝酸盐、硫酸盐、二次有机气 溶胶等。 “这要求我们由控制一次污染物为主，转为一次污染物和二次污染物同时控制，对源分析、排放源清单、污染物排放控制策略、环境政策等都提出了不同 于以往的要求。同时，管理对象由以工业行业为主向全社会转变，很多领域的环境管理仅仅依靠目前环保部门的职能是无法实现的。 ”环境保护部科技标准司司长赵 英民说。与控制 TSP、PM10 相比，控制 PM2.5 的难度更大，因为不仅要控制一次污染物，更要减排其前体物，而前体物与能源结构、经济结构密切相关。因此，要控制 PM2.5 污染，表面上看是控制颗粒物污染，实际上必须要控制一系列气态污染物。环境保护部环境规划院副总工程师杨金田撰文指出， 我国“十一五”的控制重点主要为二氧化硫和工业烟粉尘等单一污染物，这种管理模式已经不适应解决复合型大气污染的要求。此外，对应单个污染物控制， “十一 五”期间我国采取的是单一污染源治理模式，关注电厂等工业大点源的治理，对燃煤小锅炉污染、扬尘等面源以及机动车等移动源治理力度不够，已不能适应。要解决当前突出的光化学烟雾、灰霾等问题，需要实施二氧化硫、氮氧化物、颗粒物、挥发性有机物等多污染物协同减排，深化工业污染防治，同时加强 移动源和面源污染的治理工作。奥运会、世博会和亚运会空气质量保障的成功经验表明，对于区域大气污染问题，必须加强联防联控机制，提高联防联控能力，区域 内各行政辖区协同控制，才能有效减少灰霾天数。三 PM2.5 治理难题环境优化倒逼经济转型，实行多种污染物协同控制，涉及很多行业破解 PM2.5 治理难题，产业结构优化、能源结构调整是必由之路。这就需要从改善环境质量出发，严格环境准入，推进能源清洁化使用，加快淘汰落 后产能，实行多种污染物协同控制，大幅削减污染物排放量，形成环境优化经济发展的倒逼机制，促进经济发展方式转变，推动区域经济与环境协调发展。环境基准是指环境中污染物对特定对象(人或其他生物等)不产生不良或有害影 响的最大剂量或浓度，是制定环境质量标准的科学依据。环境质量标准是以保护人体健康和生态环境、社会物质财富为目的，基于环境风险判断，对环境中污染物浓 度所做出的限制规定。而排放标准是为实现环境质量标准，结合技术经济条件和环境特点，限制排入环境中的污染物或对环境造成危害的其他因素而制定的。 “在实践过程中，排放标准是法律允许的各种环境污染物排放活动应遵循的行为规范，依法具有强制效力，是控制污染排放，实现环境准入和退出的重要法律手段，对优化经济发展具有重要促进作用。 ”赵英民强调，环境管理对科技标准支撑的要求更加迫切和直接。截至 2010 年底，我国电力装机容量已达9.62 亿千瓦，其中火电为 7.07 亿千瓦，火电发电量约占全部发电量的 80，消耗燃煤 16亿吨。作 为排污大户，目前火电行业二氧化硫和氮氧化物排放量分别占全国排放量的40以上。今年 1 月 1 日起，新修订的火电厂大气污染物排放标准开始实施，二氧 化硫、氮氧化物、烟尘等排放标准都被加严，这将提高火电行业环保准入门槛，推动火电行业降低排放强度并减少污染物排放。我国的能源结构决定了在今后相当长的时间内燃煤机组装机容量还将不断增长，火电厂排放的二氧化硫、氮氧化物和烟尘仍将增加。火电厂排放的大气污染物若得不到有效控制，将直接影响我国大气环境质量的改善以及电力供应的可持续和健康发展。除了火电行业之外，钢铁、水泥、燃煤锅炉等都需要进一步深化二氧化硫、氮氧化物、烟尘等污染物减排。同时，石油化工、有机化工、油漆喷涂等行业也需要加强挥发性有机物的治理工作。PM2.5 是典型的区域性污染物，治理 PM2.5 难就难在需要采用综合手段，就像各环节密切咬合的链条，一个环节出错，整个减排工作都会受到影响。深化工业污染源防治的同时，还必须加强对移动源、工地扬尘等面源污染的治理工作，而这不是单靠环保部门的力量能够完成的。 由于 PM2.5 是典型的区域性污染物，治理 PM2.5 难就难在需要采用综合手段，实现多污染物协同减排，就像各环节密切咬合的链条，一个环节出错，整个减排工作都会受到影响。“以 PM2.5 事件和新的环境空气质量标准发布实施为标志，我国环境保护工作将从污染排放管理阶段向环境质量管理阶段转变，由此将对环境管 理的各个领域提出更新、更高的要求，这是挑战也是机遇。”赵英民强调，目前，污染排放控制与环境质量改善两者挂钩的要求更加刚性。四 PM2.5 监测布点多目标规划模型建立 PM2.5 监测布点多目标规划模型，包含了 3 个目标和一个约束条件，选用多目标评价函数法求解。应用该模型对大气中的 PM2.5 监测布点进行了规划。结果表明，在相同布点数据下，多目标规划布点提供了多种选择，具有节省布点费用、提高布点质量、适应面较宽的优点。PM2.5 监测布点优化是指用尽可能少的监测点获得尽可能多的准确、全面的大气污染信息。目前主要采用经验法、统计法、模型法、综合法进行布点。在此基础上，我们综合考虑布点质量和费用，运用多目标规划方法对 PM2.5 监测进行进一步的研究。问题：如何在城市的不同区域布局并有效使用 PM2.5 的监测装置,并使 PM2.5 的监测装置能够比较全面地掌握城市在不同时间段、不同气候特点（包括气温、风向和季节）下的 PM2.5 监测数据。一、问题细述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。虽然PM2.5 只是地球大气成分中含量很少的组分，但它对空气质量和能见度等有重要的影响。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。 2012年2月，国务院同意发布新修订的环境空气质量标准增加了PM2.5检测指标。PM2.5监测网的布点，并不是想布哪里就布哪里。例如，香港14个PM2.5 监测站，有11个位于住宅区，还包括一些名符其实的马路监测站。可见，监测点的确定受到许多客观条件的限制，必须充分代表区域内全部PM2.5污染的状况，确定空气质量的变化趋势，为制定地方PM2.5污染防治规划和对策提供依据。二、符号说明F(X)-目标函数 F k(X)-第 k 个目标，Xj-决策变量 g i(X)-约束变量Pj-网格作为监测点(j=1);网格作为监测点(j=0) cj-j 网格处的年平均浓度n-j 网格处的超标频率，定义为所有超标的气象条件所对应的联合平率之和Xj-表示极差规格后的值 m-网格数目q1-浓度权重系数 q 2-超标频率权重系数 q 3-费用权重系数三、模型假设1、相近地域的气象特性具有较大的相似性和相关性，它们之间的影响可以近似为一种线性关系；2、该地区的地理特性具有一定的均匀性，即地理因素对气象的影响可忽略不计，各站PM2.5的数据分布是相互独立的；3、假定在个监测点在雨季时降雨量一样；4、不考虑该区域以外的其他因素对本地区的气象影响；5、 每个观测站所花费用都是相同的。四、问题分析为了达到经济利益最优化，节省开支，尽量减少观测站个数，但相应得到的信息量也必将减少，因此最优的结果是站数比较少，同时得到的信息量仍足够大，在这两个互相制约的方面，站数和信息量之间，应主要考虑信息量，因为信息量减少到一定程度，PM2.5的观测数据会失去准确性，那么PM2.5的观测就失去了意义。因此，问题就是求怎样减少观测站的个数，在信息量不小于一定值的条件下使站数尽可能的减少。但是，信息量是一个比较模糊的概念，怎样才算信息量足够大，这就涉及观测部门是怎样分析利用PM2.5数据的，为此，必须分析数据的变化规律。我们通过对调查得到下面一些知识：PM2.5的影响因素很多，在观测中，一般应比较全面地观测各种因素，从而汇总出具有一定特点、一定代表性的观测站的数据。大气系统由于其自身的规律、地理位置上的相似性以及各气象因素之间存在的客观联系，当去掉几个观测站时，为了保证信息量，应使剩下的点反映出各自规律。因此在原始数据中反映同一规律，即相关性、相似性好的n个站可以去掉n-1个站，而让剩下的一个站反映这n个站共同的特点，而原始数据中与其他联系不大的站就保留下来。保留下来站中的一个观测点的观测值实际上是作为相似区域或相近区域的代表值而使用，因此出考虑观测站的特点外，还应注意到一个观测站所代表的区域大小。因为去掉的站是相关性好的，因此去掉的站可以用剩下的站来表示，而且误差较小。五、模型建立与求解多目标规划是研究给定约束条件下同时要求多个目标都尽可能好的最优化问题。多目标优化的数学模型如下: ),(),.(,)(min21XffXFkmigtsi0njxj,.,其中， ， 是目标函数， 是第k个目标。 是决策变量，)(21xX(XF)(Xfjx是约束条件。)(gi1、 目标函数的确定目标函数包括最大化布点质量和最小化布点费用两个方面，其中布点质量可从污染物浓度和超标情况来考虑。布点费用基本上与投资费用成正比，故可用监测站的数目来表示。这样就有了3个目标，其相应的表达式如下：最大化各个监测点的浓度之和： jjcpmax最大化各个监测点的超标频率之和： jjn最小化布点费用： jpin其中 网 格 不 作 为 监 测 点网 格 作 为 监 测 点jpj01j网格处的年平均浓度jcj网格处的超标频率，定义为所有超标的PM2.5所对应的联合频率之和。jn由对应的大气扩散模型计算得到。相应的大气扩散模型，可参考国家标准或行业标、jc准。因此，目标函数可表达如下（假设有m个网格） ； ,n)(injjjj pcpF其中 ， 是目标函数， 是决策变量。,.21mpP)(j2、 约束条件的确定对某一区域，监测布点的数目在未确定之前有一个范围，如果假定 为监测点数目的21n、上下限，那么这个约束条件可表达如下： 12npj监测点数目的范围除了用户要求外，还可以按人口数确定、按浓度和范围确定。3、 模型的求解3.1 模型的规格化和标准化由上面讨论可知，PM2.5监测布点的多目标规划模型如下 ,)(minjjj pcpPFts12j由于目标函数中3个目标的量纲是不相同的，并且数值差异较大，所以在求解之前，首先要对多目标规划的各个目标进行规格化处理，选用如下极差规格化公式进行处理； )minax/()in(111 jjnjjjx式中表示极差规格化前的值；jx表示极差规格化后的值。j用此极差规格化公式将 中的污染物浓度、超标频率两个子目标化为jjjpcn、0,1之间的值，而对于第三个目标 可以看作 ，因此不需进行规格化处理。jp1*jp规格化处理后，为了便于求解，要将多目标规划转化为标准形式。如果用 表示njjc、经极差规格化公式处理后的值，那么经过简单的数学变换，所求解的多目标规划模jjcn、型可化为如下的最小化标准形式（假设有m个网格）： ,n,)(i 111 mjjjjmjj pcpPF211,ntsjjjj 或1，j=1,2，0jpmA3.2 求解方法对于上述多目标规划，根据其具有整数规划的特征，首先采用评价函数法中的线性加权和法，把多目标规格化如下的单目标优化： )n()(min1231jjmjj qpPF211,ntsjjjj 或1，j=1,2，0jpmA式中， 分别表示浓度、超标频率、费用3个目标的权重系数，它们满足21q、，且 。由于目标函数及约束集具有凸性，所以q,321q均可等于0。321、上述单目标优化为整数规划中的 0-1 规划，可以采用完全枚举法和隐枚举法进行求解。由于完全枚举法需要检查 个可能的解（j 为决策变量的数目） ，而实际网格数一般总有2几十个，甚至上百个，所以不用完全枚举法，而采用隐枚举法求解，可得到最优监测点。六、误差分析1、实际上任何一个实际问题，严格的说都是非线性的。我们在建立模型前，进行了许多假设，从多方面对实际问题加以限制，但是在实际中，许多情况下，我们的假设是有问题的，这一点是建立模型时应当明确的。2、在有些模型中还要求决策变量取整数值，在线性规划的范围内来处理这一问题，通常是将连续最优解通过四舍五入取整。当变量的最优值都比较大时，这种做法可行。3、本市目前尚未对PM2.5进行监测，本模型所用监测数据是相关城市已有的PM2.5监测数据，是作为本市研究性监测数据，只供参考。七、模型推广该模型除了对PM2.5进行监测外，还适用于许多与环境污染有关的数据监测中去。例如经济、管理、军事、科学和工程设计等领域。该模型可应用于各城市pm2.5测站点排布。多目标线性规划数学模型在土地研究中，对于许多规划问题，常常考虑多个目标，如经济效益目标、生态效益目标、社会效益目标等等。八、模型应用实例监测PM2.5站点，按照国家标准选址布设。最先选址依据是空气和废气监测分析方法（第四版）及环境空气质量监测规范。PM2.5监测主要反映城区情况，因此监测站布设范围都在规划区内。PM2.5监测主要考察对人体健康的影响，所以监测站多在人口密度较大的地区布设选址。监测点要反映一个区域的整体空气质量状况，因此选址不能靠近污染源， PM2.5空气质量监测站要根据地区人口密度设置30万以上人口的城市须至少设5个监测站。监测站周围50米范围不能有污染源，监测站周围须空旷无遮挡，以便空气流通。只有监测污染源排放水平的监测站点，才会在污染源附近的下风向选址，而路边20米以内设置的监测站只用于监测道路交通污染。这两类监测站测得的数据都不能用于评价环境空气质量。5、浓度和超标频率计算 ,)(minjjjj pcpPFS t 4,102525jjjjPj=0或1，j=1,2，,25.对于上述单目标优化，当权重系数一定时，经计算就可以达到唯一的最优解，这个解相当于多目标规划的一个非劣解，相应的随着权重系数的不断变化，就会产生一系列最优解，一列多目标规划的非劣解。九、模型评价权重系数对多目标规划结果的影响当权重系数p 2（p 2=0.30）和p 1（p 1=0.50）不变时，监测点数与p 3的关系如下：在相同布点数据的情况下，监测点总是随着q 3增大而阶跃性减少，直至检测点数下限为止。这是因为只要权重系数q 3增加，权重系数q 1和q 2之和就会减少，即意味着对布点费用的重视程度增加，对布点质量的重视程度减少，那么多使用一个监测点所付出的代价与相应提高布点质量所得的效益之差就会越来越大，这样多目标规划会尽可能的减少监测点的数目，以尽可能的保证总体效益的最大化，因此检测点数就会不断减少，直至满足约束条件而无法减少为止。所以在多目标规划布点中，不同的权重系数会产生不同的非劣解、不同的布点方案，城市可以根据自己的需求，在非劣解中挑选相应的布点规划方案。这样就可以让不同的城市根据自己的实际情况，选择不同的布点方案，使得所产生的布点方案具有很好的复制性和可移植性。数据模拟unifrnd(22,37,24,6)ans =36.2519 24.0834 26.5693 34.5774 26.2661 28.230625.4671 25.0415 24.8448 30.5211 29.0384 26.575031.1026 24.9808 24.9015 27.5562 22.9717 35.115529.2897 31.0569 32.2333 32.5411 36.8250 22.225135.3695 26.0828 26.5415 30.1986 30.7419 33.519333.4315 24.9822 30.1251 28.6732 28.3524 36.562728.8470 22.2291 24.2631 32.4185 29.7327 36.851222.2776 33.2018 32.4685 31.3197 27.0093 33.832934.3211 28.6764 27.6756 33.9223 28.4936 28.579928.6706 35.9772 34.9002 36.3527 25.3892 29.474731.2315 28.9899 34.8048 29.8389 30.6971 25.209433.8791 28.2797 30.9034 35.2021 33.4055 31.652435.8272 34.6933 29.4483 24.5943 29.9473 26.800533.0731 29.8773 35.4965 36.6962 31.6079 36.401524.6440 25.0397 34.3244 26.0717 25.1360 32.899528.0856 32.0821 31.6737 25.7849 27.6973 28.179336.0320 34.5718 34.2696 35.1361 33.7499 33.168535.7536 22.2946 31.9034 33.0596 32.2127 26.019228.1541 32.2192 27.1296 24.0478 28.9164 28.598935.4047 27.6922 26.3459 22.1764 30.5174 36.000722.8684 34.4769 27.1179 35.4085 33.9132 32.250027.2930 29.5422 30.0112 24.9871 22.8877 25.188434.1975 32.6421 32.9067 26.4808 31.0430 34.588622.1479 28.4334 26.6394 31.9216 22.7540 31.4318sort(36.2519 24.0834 26.5693 34.5774 26.2661 28.230625.4671 25.0415 24.8448 30.5211 29.0384 26.575031.1026 24.9808 24.9015 27.5562 22.9717 35.115529.2897 31.0569 32.2333 32.5411 36.8250 22.225135.3695 26.0828 26.5415 30.1986 30.7419 33.519333.4315 24.9822 30.1251 28.6732 28.3524 36.562728.8470 22.2291 24.2631 32.4185 29.7327 36.851222.2776 33.2018 32.4685 31.3197 27.0093 33.832934.3211 28.6764 27.6756 33.9223 28.4936 28.579928.6706 35.9772 34.9002 36.3527 25.3892 29.474731.2315 28.9899 34.8048 29.8389 30.6971 25.209433.8791 28.2797 30.9034 35.2021 33.4055 31.652435.8272 34.6933 29.4483 24.5943 29.9473 26.800533.0731 29.8773 35.4965 36.6962 31.6079 36.401524.6440 25.0397 34.3244 26.0717 25.1360 32.899528.0856 32.0821 31.6737 25.7849 27.6973 28.179336.0320 34.5718 34.2696 35.1361 33.7499 33.168535.7536 22.2946 31.9034 33.0596 32.2127 26.019228.1541 32.2192 27.1296 24.0478 28.9164 28