空气污染问题研究

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题目空气污染问题研究

摘要

本文主要研究空气污染的相关问题，并以京津冀地区为例。运用了层次分析加权法、半集均方差原理、高斯烟羽模型、ADMS模型等方法。并用Matlab和Mathematica软件进行求解分析。本文的创新点在于：在我国原有的空气质量计算模型的基础上，用半集均方差原理对其模型进行改进，使改进后的模型更具合理性。

针对问题一，首先根据《HJ633-2012环境空气质量指数(AQI)技术规定》里的一维插值分析法，得到空气污染指数（AQI）。并发现这种方法以偏概全的缺点，再采用层次分析加权法得到各个污染物IAQI所占的权重。并计算得到了优于一维插值分析法来反映

。最后根据美标污染的总体水平的公式，得到新的计算空气质量指数模型：AQI=Q+S

h

和国标AQI的不同标准进行均值，得到新的空气质量等级划分方法。

针对问题二，首先利用近年来京津冀地区大气污染的调查数据，得到该地区的空气主要污染源是燃煤、机动车和工业。再采用超标倍数赋权法，并将权值归一化，这样既可突出环境质量评价中主要污染物的作用，又考虑了不同污染物标准值的差异。最后利用

。权重模糊矩阵和Matlab软件的求解，得出京津冀地区主要污染物是PM2.5、PM10和SO

2针对问题三，首先以单一污染源为模型，对烟囱的排放做分析，建立笛卡尔右手直角坐标系。根据污染物扩散呈正态分布的基础上建立高斯烟羽模型坐标系，并利用Pasqui11和Briggs扩散参数，确定污染物扩散系数与大气稳定类型的关系。通过模型在MATLAB上获得扩散仿真图。最后根据建立的模型解出该工厂周围分别在早上8 点、中午12 点、晚上9 点空气质量等级分别是中等、非常不健康、不健康。

针对问题四，首先对单一污染源模型进行改进。就汽车尾气的问题，建立一个ADMS 模型。接着参考北京市二环、四环、六环路在不同时间段不同的车流量及其尾气排放。用mathematica软件获得三个曲线图，分别代表了不同时间的空气污染分布。最后利用建立的模型，得到早上8 点、中午12 点、晚上9 点时的空气质量等级分别为不健康、中等和非常不健康。

针对问题五，根据以上问题对污染物权重的分析，得出影响空气质量的关键参数为PM2.5和PM10。最后根据污染问题给出建议报告及实现“APEC”蓝天的可行性措施和建议。

关键词层次分析加权法半集均方差权重模糊矩阵 Matlab 高斯烟羽模型 ADMS 模型

一、问题的重述

近十年来，我国GDP持续快速增长，但经济增长模式相对传统落后，对生态平衡和

自然环境造成一定的破坏，空气污染的弊病日益突出，特别是日益加重的雾霾天气已经

干扰到社会的出行秩序和生活质量。国家能源委员会《新能源产业振兴和发展规划》等

“国家新能源发展战略”政策的出台，说明国家已经把能源环境问题上升到国家安全级

别，经济发展转型、节能减排、能源利用新途径和发展新能源等方面的问题亟待解决。

一般认为影响空气质量的主要因素有PM2.5、PM10、二氧化氮、二氧化硫、一氧化

碳、臭氧、硫化氢、碳氢化合物和烟尘等，以京津冀地区为研究对象解决以下问题：

（1）参考现有国标和美标，建立衡量空气质量优劣程度等级的数学模型。

（2）查找数据并列出京津冀地区主要污染源及其污染参数，分析影响空气质量的

主要污染源的性质和种类。

（3）建立单污染源空气污染扩散模型，描述其对周围空气污染的动态影响规律。

现有河北境内某一工厂废气排放烟囱高50m，主要排放物为氮氧化物。早上9点至下午

3点期间的排放浓度为406.92mg/m3，排放速度为1200m3/h；晚上10点-凌晨4点期间

的排放浓度为1160mg/m3，排放速度为5700m3/h；通过你的扩散模型求解该工厂方圆

51公里分别在早上8点、中午12点、晚上9点空气污染浓度分布和空气质量等级。

（4）建立多污染源空气污染扩散模型，并以汽车尾气污染源为例求解分析以下问

题：北京在2015年1月15日已经连续三天发生重污染，假设从16日开始北京启动汽

车单双号限行交通管制措施，求解北京市二环、四环、六环路在16日早上8点、中午

12点、晚上9点时空气污染浓度梯度变化及空气质量等级。

（5）根据你们的模型和求解结果，分析总结影响空气质量的关键参数，为京津冀地区环保部门撰写一份建议报告，给出实现“APEC”蓝天的可行性措施和建议。

二、基本假设

1、附表一中的数据是利用统一的污染物监测仪器并按照统一的测量方法测量得到的。

2、附表一中的原有的空气质量指数（AQI）是按照国家最新出台的统一标准（HJ633-2012环境空气质量指数(AQI)技术规定）进行计算的。

3、观测点的测量仪器所测量的不同种污染物浓度之间相互独立，互不影响。

4、所测量的各个观测点附近的空气污染程度在测量的时刻较为稳定，不发生剧烈变化。

5、假设地面对污染物气体起全反射作用，地面对污染物没有吸附，地面为水平面。

6、假设风向为水平风向，且风向风速不随时间变化。

7、扩散过程中不考虑污染源内部温度的变化对气体扩散的影响。

三、问题一

3、1 问题一的符号说明 符号 符号说明

符号

符号说明

p IAQI

污染物项目P 的空气质量分指数

Lo IAQI 表1中与Lo BP 对应的空气质量

分指数 P

污染物项目P 的质量浓度值 IAQI 空气质量分数 C P

污染物项目P 的质量浓度值 h S 半集均方差 Hi BP

表1中与p C 相近的污染物浓度限值

的高值位

i P 大于中位数半集的分指数

Lo BP 表1中与p C 相近的污染物浓度限值

的低值位

m

大于中位数半集的分指数个数

Hi IAQI 表1中与Hi BP 对应的空气质量分指

数

n 污染物项目

3、2 问题一的分析

根据《环境空气质量指数（AQI ）技术规定（试行）》（HJ 633—2012）规定：空气污染指数划分为0－50、51－100、101－150、151－200、201－300和大于300六档，对应于空气质量的六个级别，指数越大，级别越高，说明污染越严重，对人体健康的影响也越明显。空气质量计算模型主要依据《HJ633-2012环境空气质量指数(AQI)技术规定》里的一维插值分析法：

我们以附表一中国标第一组数据为例进行分析：

（1）先对照下表中各种污染物浓度限值得到相关数值[1]

（2）把得到的数据代入以下的一维插值公式，分别进行计算

000

)(L L P L Hi L Hi P IAQI BP C BP BP IAQI IAQI IAQI +---=

（3）得到空气中各污染物的IAQI ，因为京津冀属于地理距离接近，各城市数据相差不大，因此我们随机挑选3个城市，把各种污染物IAQI 绘制成折线统计图。

1,2,3,4,5,6分别表示so2,no2,co,o3,pm10,pm2.5的年平均浓度ug/m

3

I A Q I

图1 某时刻三城市各污染物所对应的IAQI 的折线图

由图可知，一般而言，对于某个特定的城市，它的PM10或PM2.5的IAQI 值远超过其余的各种污染物的IAQI 值。

而根据我国的最新标准，观测点取各种污染物所对应IAQI 的最大值来评价整体的空

气质量AQI 。公式如下：

},,,max{321n IAQI IAQI IAQI IAQI AQI ，?=

这就出现了一个问题：在现阶段的测量中，实际上只有PM10或PM2.5的AQI 对终的

空气质量AQI 有影响。

而在实际生活中，在研究各种指标集对某物影响的过程中，不仅指标集中的最大值具有最重要的作用，次大值等的作用也不容忽视，甚至具有与最大值类似的影响。

现有的评价模型在实际应用中正是没有考虑到污染物次大值等的对空气总体质量的影响，不免有些以偏概全。为了解决这一问题，我们引入了半集均方差原理来构建新的空气质量指数计算模型。 3、2 问题一模型的建立

我们采用层次分析加权法得到各个污染物IAQI 所占的权重。并计算得到了优于一维插值分析法来反映污染的总体水平的方法，从而也得到了“半集均方差”公式。 3、2、1构造判断矩阵

通过对指标之间两两重要程度进行比较和分析判断，构造判断矩阵。层次分析法在对指标的相对重要程度进行测量时，我们引入了九分位的相对重要的比例标度。令A 为判断矩阵，用以表示同一层次各个指标的相对重要性的判断值。根据心理学家提出的“人区分信息等级能力为7±2”的研究结论，有如下评分规则：

注：取8,6,4,2,1/2,1/4,1/6,1/8为上述评价值的中间值。 由此通过两两比较便可以构造出判断矩阵A ，如下表所示：

3、2、2 对判断矩阵进行一致性检验 （1）计算判断矩阵的最大特征根：

()∑

==m i i i

A m 1max 1ωωλ

式中A ω为判断矩阵A 与特征向量ω的乘积，即为：

???????

?

????????????????????????=n mm m m m m a a a a a a a a a A ωωωω...

...........

(212)

1

222

21

11211 （2）计算判断矩阵的一致性指标：

1max --=

m m

CI λ

（3）计算判断矩阵随机一致性比率：

10.0≤=RI

CI CR

最后用Matlab 软件得到结果如下：

由此对应的半集均方差公式[2]：

()m

Q P S m

i i h ∑=-=

12

空气质量指数（AQI ）的模型为：

h S Q AQI +=

3、3 得出空气空气污染评价等级

参照国标和美标对

AQI 指数的等级划分，对两个标准取均值，我们改进了对空气污染等级的划分如下表所示：

四、问题二

4、1 问题二的符号说明

符号符号说明

ai 污染物i的权重值

si 第i种污染物的判断平均值

xi 污染物i的实际浓度值

4、2 问题二的分析

京津冀地区是我国经济发达的地区，且地理位置接近。北京的机动车保有量位居全国第一，河北是我国钢铁的主产地，天津工业发达。因此，京津冀大气污染严重，燃煤、机动车和工业等是主要污染因素。具体污染参数见附表一。

从相关数据分析，京津冀三地的主要污染源不尽相同。

（1）北京机动车尾气排放对大气影响最明显

从2012年情况看，京津冀机动车氮氧化物排放量68.2万吨，占氮氧化物排放总量的30%，其中北京机动车氮氧化物排放量占本地区氮氧化物的比重达45%，分别高于天津2 8.8个和河北13.9个百分点。

（2）天津、河北工业污染对大气影响较突出

工业污染对大气环境的影响较大，2012年，京津冀工业二氧化硫排放量占二氧化硫排放总量的91.2%；工业氮氧化物排放量占氮氧化物排放总量的68.4%；工业烟（粉）尘排放量占烟（粉）尘排放总量的82.6%。分省市看，天津工业污染影响最大，工业二氧化硫占比、工业氮氧化物占比均高于北京和河北；河北工业烟（粉）尘占比高于北京和天津（见表5）。

（3）河北燃煤消费对大气影响很严重

2012年，京津冀燃煤消费总量38927万吨。河北煤炭消费量占其能源消费总量的88.8%，远远高于北京的25.4%和天津的59.6%。煤炭消费排放出大量二氧化硫，对大气环境造成很大影响，2012年河北二氧化硫排放量占京津冀的80.8%。

我们由附表一及问题一得到的数据，对影响京津冀地区空气质量的主要污染物的种类进行分析。再用权重模糊矩阵对污染因素进行加权分析，得到每个污染物因子的重要程度，即权重。最后根据权重得出影响空气质量的主要因素。

（4）天津、河北产业结构以工业为主，单位能耗高

从三次产业结构看，北京以第三产业为主，2012年三产增加值占GDP比重为76.5%；天津和河北以工业为主，工业增加值比重分别为47.5%和47.1%。从工业能耗情况看，津冀工业综合用能比重均超过69%；天津和河北单位工业增加值能耗分别为0.95吨标煤

/万元和1.64吨标煤/万元，明显高于北京0.69吨标煤/万元的能耗水平，严重影响区域大气环境。

（5）河北高耗能行业占比大，能耗增长快

从工业内部结构看，2012年，北京工业高耗能行业工业总产值所占比重为31.8%；综合能耗占比为75.6%。河北工业高耗能行业工业总产值所占比重为51.6%；综合能耗占比达90.8%。从能耗增幅看，2013年，北京工业高耗能行业综合能耗同比下降2.1%；2012年，河北工业高耗能行业综合能耗同比增长48%。

（6）京津汽油的生活消费多、京津冀柴油三产比重大，津冀油品质量差

从油品消费看，汽油终端消费中，2012年北京生活消费占62.6%；天津生活消费占52.5%；河北以三产消费为主，占50.2%。柴油终端消费中，京津冀三产消费均超过50%。从油品质量看，一方面，从用油标准看，只有北京使用国V 标准的柴油和汽油，天津和河北主要是国Ⅲ标准。另一方面，京津冀柴油消费量是汽油的1.4倍，柴油油质较差，

含硫标准是汽油的2倍左右[3]

。 4、3 问题二模型的建立与分析 4、3、1权重模糊矩阵的确定

权重模糊矩阵是考虑到各项因子在总体中的地位，做出权数分配而构成的一个行矩阵，即A = ( a1，a2……an)。其中ai(i = 1，2，3……n)表示对应的每个污染物因子的重要程度，即权重。模糊综合评价中赋权方法很多，文中采用超标倍数赋权法，并将权值归一化，这样既可突出环境质量评价中主要污染物的作用，又考虑了不同污染物标准值的差异。其公式为:

si

xi si

xi ai //∑=

对于上述每项因子计算出权重后便得出一个权重矩阵(a1，a2……an)。

看出，京津冀地区影响空气质量的主要污染物是PM2.5、PM10和SO 2。这三种污染物主要是由燃煤、机动车尾气和工业废气产生，这也就符合之前对污染源的分析。

五、问题三

5、1 问题三符号的说明 符号 符号说明 符号

符号说明 u 平均风速（m/s ） s v 污染物气体出口流速 Q ，q

源强,污染物排放速度（g/s) D

污染物出口的有效内径 z σ 侧向扩散参数，污染物在y 方向分布的标

准偏差（m ）

H Q

污染物的热排放率

y σ 竖向扩散参数，

污染物在z 方向分布的标

准偏差（m ）

s T 污染物出口处温度 u

污染物出口处的平均风速(m/s)

a T

环境大气平均温度(取当地近五

年的平均值)

5、2问题三的分析

以单一污染源为模型，对烟囱的排放做分析，可以以原点为排放点（若为高架源，原点为排放点在地面的投影），x 轴正向为风速方向，y 轴在水平面上且与x 轴垂直，正向在x 轴的左侧，z 轴垂直于水平面xoy ，向上为正方向，建立笛卡尔右手直角坐标系。假设在此坐标系下烟流中心线在xoy 面的投影与x 轴重合，污染物扩散在yoz 平面呈正态分布的基础上建立高斯烟羽模型坐标系如图2[4]。

图2 空间坐标示意图

5、3模型的建立

当以0高度来构建模型：

在x 、y 轴上是正态分布则有：

20exp()C C ay =- 20exp()C C bz =-

正态分布的假定：

22(,,)()exp()exp()C x y z A x ay bz =--

方差表达式：

22

y y Cdy

Cdy

σ∞

∞

=

??

2200

z z Cdz

Cdz

σ∞

∞

=

?

?

则源强积分式有：

Q udydz

+∞

+∞

-∞

-∞

=?

?

大气稳定度是评价空气层垂直对流程度的值，扩散系数按Pasquill对大气稳定性程度的分类确定。大气稳定度可以分为A、B、C、D、E、F六类，其中A类表示气象条件极其不稳定，B类表示气象条件中等程度不稳定，C类表示气象条件弱不稳定，D类表示中性气象条件，也就是说气象条件的稳定性在稳定和不稳定之间，E类表示气象条件弱稳定，F类表示气象条件中等程度稳定。大气稳定度具体分类方法见下表6、表7

根据Briggs扩散参数，污染物扩散系数与大气稳定度类型的关系如下表

5、4 模型的求解

由以上可看出，由四个方程，四个未知数，可对其求解。

对以上方程处理查表和将级数展开可得：

220

exp()exp()ay dy ay dy ∞

-∞

-=-=

?

?

220

2

exp()4y ay dy a ∞

-?

将其代入上中得：

2

21

2y a a σ==

则

2

12y a σ=

同理：

212z b σ=

整理以上各式，得：

2222()exp exp 22y z y z Q uA x σσ∞

∞

-∞-∞????

=-- ? ? ?????

?? 2222()exp exp 22y z y z uA x dy dz σσ∞

∞-∞

-∞????=-- ? ? ????

???

2

2

()exp exp z uA x ∞

∞-∞-∞????

?

???

????=--????????

??

=2A(x)y z

πσσ

所以：

()2y z

A x u πσσ=

再整理数据得：

22

22(,,)exp 222y z y z Q y z C x y z u πσσσσ????=-+?? ? ??????

?

在实际中，由于地面的存在，烟羽的扩散是有界的。根据假设可以把地面看做是一个

镜面，对污染物气体起全反射作用，并采用像源法处理，原理如下图3所示。可以把任一点p 处的浓度看做两部分的贡献之和：一部分是不存在地面时所造成的污染物 浓

度；一部分是由于地面反射作用增加的污染物气体浓度。该处的污染物气体浓度即相当于不存在地面时由位于（0,0,H ）的实源和位于（0,0,-H ）的像源在P 点处所造成的污染物气体浓度之和。

图3 污染源分散图

那么，实源的贡献为：

()???

?

???????? ??-+-=222222exp u 2q

,,C z y z y H z y z y x σσσσπ）（ 而，象源的贡献为：

()???????????? ??++-=222222exp u 2q

,,C z y z y H z y z y x σσσσπ）（ 由以上条件公式可得到高架连续点源扩散的高斯烟羽模型公式为：

)])z (21exp())(21[exp()21exp(u 2Q ),,,,(C 2

z

2

2z 22y 2σσσσσπH H z y H t z y x z y +-+--?-= t 是污染物所经历的时间。

当风速为k m/s 时，建立上风和下风L 公里处污染物浓度的预测模型。此问题可以利

用模型进行求解，将模型中的u 替换成k s + ,其中k 为风速的向量表示，s

为污染物气体

自身扩散速度的向量表示。根据假设，风速k

沿x 轴正方向，恒为正。对上风向L 公里处污染物浓度计算时，s

方向沿x 轴负方向，为负；对下风向L 公里污染物浓度计算时，

s

方向沿x 轴正方向，为正。因此此问题转化为求(,0,)L z 和(,0,)L z -两处的污染物浓度，

即风速为k m/s 时，上风和下风L 公里处污染物浓度的预测模型为：

上风向：

())])z (21exp())(21[exp()21exp(s k 2Q ),,,,(C 2

z 2

2z 22

y 2σσσσσπH H z y H t z y x z y +-+--?-+= 下风向：

())])z (21exp())(21[exp()21exp(s k 2Q ),,,,(C 2

z

2

2z 22y 2σσσσσπH H z y H t z y x z y +-+--?-+= 我们根据模型，用Matlab 软件分别模拟下风向和上风向的扩散仿真图，如图[5]：

图4 污染物下风向扩散图 图5 污染物上风向扩散图

5、5模型的修正 实际中，如图所示，污染物的有效高度h 是由两部分组成，一是烟囱口距有效地面的高度H ；二是在实际扩散中污染物气团从泄漏口排出时，由于受到热力抬升和本身动力抬升，进而产生的一个附加高度H ?。因而h H H =+?。

图6 烟云抬升示意图

附加高度H ?，主要由烟囱出口的气流具有一初始动量（使他们继续垂直上升）和气流温度高于环境温度产生的静浮力决定，这两种动力引起的烟云浮力运动称烟云抬升，附加高度H ?即烟云抬升高度，烟云抬升有利于降低地面的污染物浓度。而且H ?还受到风速、地形地貌等多种因素的影响。

（

1）当大气稳定度为中性时，计算烟气抬升高度利用Holland 公式

31

(1.5 2.7)(1.59.610)s s a s H s v D T T H D v D Q u T u

--?=

+=+? （2）当大气条件为不稳定时，利用Briggs 公式计算烟气抬升高度

当21000H Q kw >时

10x H < 1/32/310.362()H H Q x u -?=?? 10x H > 1/32/311.55()H H Q H u -?=??

当21000H Q kw <时

*3x x < 1/31/310.362()H H Q x u -?=?? *3x x > 3/52/50.332H H Q H ?=?

*3/53/56/50.33()H x Q H u -=??

综上所述，污染物的有效高度为：

h H H =+?

通过建立的扩散模型和参照表5，求解出该工厂周围分别在早上8 点、中午12 点、晚上9 点空气质量等级分别是中等、非常不健康、不健康。

六、问题四

6、1问题四的分析

对多污染源的空气污染扩散，就汽车尾气的问题，可以将汽车排放的尾气看作是一条线源，这一条线是由无限多个点组成的。一无限长线源可看成是由无限多个点源组成的。点源的源强可以用单位长线源源强表示。线源在某一空间点产生的浓度，相当于所有点源(单位长度线源)在这空间点产生的浓度之和。它相当于一个点源在这空间点产生浓度

对y 轴的积分。因此，把点源扩散的高斯模式对变量 y 积分，可获得线源扩散模型[6]

。 我们假设：

在平坦地形上，一条平直的繁忙的公路可以看作一无限长线源。它在横风向产生的浓度是处处相等的。 6、2模型的建立

由问题三的0高度的模型可得，我们建立一个ADMS 模型。对汽车尾气的污染，其任意一处的浓度为:

22

22(,,)exp 222y z y z Q y z C x y z u πσσσσ??

??=-+?? ? ????

???

单位线元在地面任意一点的浓度为 ：

)]

22(exp[u 2

2

22z y z y l

H y Q dc σσσσπ+-=

l Q 为单位长度源强 线源在地面任意一点浓度：

dy

H y u Q H y x C z y z y l

)]22(exp[), 0,,(2

2

22σσσσπ+-=?

∞+∞

-

dy

y H Q H y x C y

z z y l

)2exp()2-exp(u ),0,,(22

22σσσσπ-=?∞+∞-

又因为：

2

2

π=

?

∞

-dy e y

则：

y

y

y y y y

d y dy y σπσσσσ2)2()2exp(2)2exp(2222=-=-??

∞+∞-∞

+∞

-

222222exp exp 2222l y z z y z Q H y H C dy u πσσσσσ+∞-∞??????=--=- ? ? ? ????????

当风向与线源不垂直时，如果风向和线源交角为ф，线源下风向的浓度模式为：

22exp 2sin 2l

z z H C u πσ?σ??=- ???

6、3模型的求解

l Q =

平均排放率平均车速

车流量

?

北京在2015年1月15日已经连续三天发生重污染，假设从16日开始北京启动汽车单双号限行交通管制措施，我们查得数据，汽车的平均排放率为40%，当汽车单双号限行时，车流量比限制前下降了21%，所以：

40%79%??=平均车速车流量l Q

北京市二环、四环、六环路在16日早上8点、中午12点、晚上9点时根据不同时间段不同的车流量，用mathematica 软件做出以下的图，分别代表了不同时间的空气污

图7 早上8点不同道路的污染浓度 图8 中午12点不同道路的污染浓度

图9 晚上9点不同道路的污染浓度

由图可以看出汽车尾气排放的浓度随着距离的变化而减小。参照题中数据，根据以上模型的建立和求解，得到空气污染浓度是先增加后减少再增加的变化规律。并参照表5，得到早上8 点、中午12 点、晚上9 点时的空气质量等级分别为不健康、中等和非常不健康。

七、问题五

7、1 问题五的分析

根据问题二求解出的污染物浓度权重表（如下表所示），可以看出影响京津冀地区主要因素是PM2.5和PM10，次主要因素是二氧化硫，次要因素是二氧化氮、一氧化碳、臭氧等。因此，结合地区经济发展规律及以上模型的建立，可以给出思想“APEC”蓝天的

7、2 建议报告及“APEC”蓝天的可行性措施

（1）促进产业升级，提升高技术制造业份额

在三大经济圈产业结构中，京津冀高技术制造业主营业务收入占工业比重最低，2012年为9.9%，分别比长三角和珠三角低6.2个和16.8个百分点。高技术产业具有附加值高、能耗低的特点，所以要继续优化工业内部结构，提升高技术制造业份额，发挥北京科技优势，联合天津，带动河北。

（2）控制高耗能行业，提高能源使用效率

比较三大经济圈工业单位能耗，京津冀单位工业增加值燃煤消耗量最大，2012年为0. 4吨/万元，分别比长三角和珠三角高0.33吨/万元和0.19吨/万元。河北高耗能行业综合能耗达90%，北京高耗能行业也达70%以上，对化石能源使用不断增加，加重了对大气环境的污染。一方面，严格限制高耗能行业发展，逐步淘汰、疏解北京高耗能行业；另一方面，应重点控制高耗能行业化石能源的使用过程，提高能源使用效率。

（3）提高油品质量，加大产品研发力度

与长三角和珠三角相比，京津冀汽油消费量中居民比重最大，为46%，分别比长三角和珠三角高15.9个和14.1个百分点；柴油消费量中三产所占比重高于珠三角。加快京津冀油品升级迫在眉睫，目前，油品的新产品还不多。应加大石油产品的创新研发力度，提高油品质量，以此降低机动车尾气对大气环境的污染。

八、模型的评价与推广

8、1模型的评价

8、1、1 优点

1、问题一模型采用半集均方差原理对原有模型进行改进，使问题的分析更加科学合理，改进后的模型更符合实际要求。

2、问题二模型利用权重模糊矩阵，对影响空气质量的污染源的性质和种类进行合理的分析。

3、问题三用点源的模型来模拟污染物在大气中的扩散，考虑到了从最简单到最复杂的城市污染物扩散问题，以更真实地表现现出随高度的变化而变化的扩散过程，所获取的预测结果通常更准确，更为可信，对近地面的线源更易处理。

8、1、2 缺点

本文在建立污染源扩散模型时，并没有考虑到地形、天气变化等因素对污染物扩散的影响，如果能把这些因素考虑，模型将更具推广性。

8、2模型的推广

对于建立的点源扩散模型，可以推广到应对核泄漏、煤气泄漏等生活突发状况中，从而有效减小对经济带来的损失。

九、参考文献

[1] 环境空气质量指数(AQI)技术规定（试行）HJ633-2012，北京：中国环境科学出版社。

[2] 许鸿楷，半集均方差水质评价模式，北京：环境科学，1985（4）。

[3] 崔宁，2013年京津冀大气主要污染源简析，https://www.360docs.net/doc/3114558620.html,,2015 5 2。

[4] 程勇，于林，姚安林，采用高斯模型分析输气管道泄漏后气体的扩散，14：2010 ，

49-51。

[5] 卓金武，魏永生，秦建，李必文，Matlab在数学建模中的应用，北京：北京航空航天大学出版社，2011。

[6] 张斌才，赵军，大气污染扩散的高斯烟羽模型及其GIS集成研究， 20（5）：2008，

17-19。

附录

附表一京津冀地区11个城市的7个时刻的空气质量指标和空气质量指数SO2 CO NO2 O3 O3 PM10 PM10 PM2.5 PM2.5 AQI

二氧化硫一氧

化碳

二氧

化氮

臭氧1

小时

平均

臭氧8

小时

平均

细颗粒

物（1

小时平

均值）

细颗粒

物（24

小时平

均值）

可吸入

颗粒物

(1小时

平均

值)

可吸入

颗粒物

（24小

时平均

值）

空

气

质

量

指

数

城

市

1 0.027 0.516 0.025 0.065 0.055 0.039 0.031 0.108 0.12

2 79 城

市

2 0.221 3.861 0.101 0.012 0.0

3 0.22 0.088 0.09 0.03

4 13

5 城

市

3 0.025 0.639 0.036 0.043 0.035 0.045 0.051 0.019 0.016 46 城

市

4 0.09 0.637 0.027 0.04

5 0.071 0.06

6 0.14

7 0.031 0.039 59 城

市

5 0.089 0.372 0.03

6 0.039 0.052 0.174 0.129 0.045 0.034 113 城

市

6 0.031 2.81

7 0.026 0.082 0.067 0.042 0.031 0.092 0.106 53 城

市

7 0.087 0.826 0.04 0.043 0.063 0.085 0.046 0.018 0.016 68 城

市

8 0.009 0.305 0.034 0.035 0.035 0.044 0.034 0.027 0.013 44 城

市

9 0.045 1.486 0.026 0.036 0.047 0.045 0.057 0.051 0.034 71 城

市

10 0.035 0.811 0.031 0.028 0.019 0.126 0.112 0.054 0.034 88 城

市

11 0.048 0.897 0.028 0.066 0.06 0.069 0.12 0.02 0.021 60