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    基于高斯煙羽模型的PM2.5火災擴散和預測研究

    2022-08-02 09:52:38于秀麗
    呼倫貝爾學院學報 2022年3期
    關鍵詞:煙羽空氣質(zhì)量污染物

    于秀麗

    (大連海洋大學 遼寧 大連 116023)

    引言

    環(huán)境問題一直以來都是世界各國關注的焦點,大氣污染影響著人類的身心健康,是生態(tài)文明的根源,影響著社會可持續(xù)發(fā)展。區(qū)域大氣環(huán)境質(zhì)量問題是我國經(jīng)濟發(fā)展中出現(xiàn)的重要問題,許多學者都開始對此進行關注。[1]PM2.5對人類健康和大氣環(huán)境質(zhì)量影響十分嚴重,建立可靠的空氣污染預測預警系統(tǒng),為決策部門控制污染物排放提供參考,對于保護人們的身體健康和促進社會的和諧穩(wěn)定具有重要的科學價值和實際意義。

    目前,國內(nèi)外學者對大氣污染預測的研究主要是對空氣質(zhì)量指數(shù)(Air Quality Index,AQI)的研究,尤其集中在以PM2.5為主的污染物濃度預測。Vlachogianni等利用多元線性回歸對不同地區(qū)的NOx和PM10濃度進行研究,檢驗了由于不同氣候條件而導致的模型預測能力變化,[2]練秀緣結合時間序列模型和多元回歸理論對PM2.5建模預測研究;[3]Wu等人研究了日常城市空氣質(zhì)量預測的問題,通過對變分模式子序列進行重組解決過度分解的問題;[4]Wang等人研究了一種基于L1范式的空氣質(zhì)量預測問題,使用多跟蹤器優(yōu)化算法參數(shù)確定最終的預測結果;[5]羅宏遠等人提出了基于二層分解技術和改進極限學習機模型的PM2.5濃度預測方法,融合了模態(tài)分解技術以及差分演化算法優(yōu)化。[6]上述模型針對多特征共同作用的常規(guī)性大氣污染,雖然也能滿足對空氣質(zhì)量預測的要求,預測模型可以顯著提高PM2.5濃度的預測精度,但計算過程相對比較復雜,尤其針對由單特征顯著主導的突發(fā)性大氣污染時,融合模型需要進一步探索。本文聚焦沿海區(qū)域火災煙塵排放數(shù)據(jù),融合氣象信息,探索該排放對周圍居民空氣質(zhì)量預測的影響。在王旭坪等[7]的研究基礎上,選用高斯煙羽模型求解PM2.5的污染擴散,利用蟻群神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行預測問題討論,并用具體的監(jiān)測數(shù)據(jù)對模型進行了驗證,結果表明模型能夠完成對該地區(qū)的污染預測分析。

    1 問題描述及提出方法

    針對沿海區(qū)域突發(fā)性大氣污染,以火災為例探索如何以特征信息為核心,通過特征融合的不斷創(chuàng)新以最大限度捕捉信息,獲取較大的預測進展以及較好的預測精度。

    依據(jù)《環(huán)境空氣質(zhì)量標準(GB3095-2012)》中的AQI計算方法:第一步是比較各項污染物的分級濃度限值,分別計算得出空氣質(zhì)量分指數(shù)(IAQI);第二步是從各項污染物的IAQI中選擇最大值,并將其確定為AQI,當AQI大于50時,IAQI最大的污染物被確定為首要污染物。由此可知,當園區(qū)發(fā)生火災、泄漏等事件引起的大氣污染時,由于首要污染物的顯著性擴散,其IAQI將直接決定周圍的空氣質(zhì)量指數(shù)。

    因此,本文針對突發(fā)性園區(qū)大氣污染設計特征處理的方法,分析大氣污染的特征變量,針對由單特征顯著主導的突發(fā)性大氣污染情況,分析單特征污染物的擴散結果,結合高斯擴散模型和神經(jīng)網(wǎng)絡模型,實現(xiàn)大氣污染影響預測。該方法根據(jù)沿海區(qū)域突發(fā)性大氣污染的特征,建立融合準則,并在此基礎上選擇或修正模型形成最佳的特征融合方案,從而有效提高預測質(zhì)量。

    2 基于高斯煙羽模型的污染擴散

    2.1 高斯煙羽模型

    沿海區(qū)域內(nèi)火災雖然不是最嚴重的環(huán)境突發(fā)事件,但卻是最常見的,火災的發(fā)生通常會伴隨大量的煙塵、一氧化碳、熱(溫度)、光(火焰)等,如果通過火災把有毒物質(zhì)泄漏到大氣環(huán)境中或是水中,對沿海生態(tài)環(huán)境的破壞是非常嚴重的。因此,識別園區(qū)火災發(fā)生后的隱患,為決策者提供技術支撐,降低發(fā)生重大環(huán)境污染事件的可能性,保障沿海生態(tài)環(huán)境更加有其重要的實際意義。

    火災發(fā)生時,物質(zhì)在燃燒過程中產(chǎn)生的大量煙塵,成為對大氣影響主要的因素,對周圍環(huán)境產(chǎn)生不利影響。在此將煙塵(PM2.5)作為顯著單特征,事故現(xiàn)場被視為污染源,研究這一時期大氣污染物的擴散和濃度分布時,選擇高斯煙羽模型進行解釋,計算事故發(fā)生后釋放的煙塵物質(zhì)擴散對周圍環(huán)境的影響,對園區(qū)周圍監(jiān)測點位的空氣質(zhì)量指數(shù)進行預測。假設所有影響物質(zhì)擴散的因素變量是恒定不變的,并且物質(zhì)在擴散過程中不會發(fā)生任何根本性的變化,定義Kx、Ky、Kz分別為x、y、z方向上的湍流擴散系數(shù),將x軸表示為物質(zhì)的流動方向,根據(jù)擴散微分方程化簡得到:

    高斯煙羽公式

    (1)

    其中,C(x, y, z)表示地點(x, y, z)處的物質(zhì)濃度,(x0,y0,0)為煙羽中心坐標,σx、σy、σz分別表示x, y, z方向上的擴散系數(shù),Q代表整個過程中物質(zhì)的排放量。

    一般情況下,污染物質(zhì)的產(chǎn)生是在某一時段內(nèi)連續(xù)地排放,因此以高斯煙羽為基礎,將T時段內(nèi)多個地點排放的污染物質(zhì)看作是在點(x, y, z)處多個時間點產(chǎn)生的疊加。根據(jù)此假設,得出一種新的擴散模式:

    可得擴散濃度公式:

    (2)

    通常計算,取σx=σy=γ1Xα1,σz=γ2Xα2。在確定穩(wěn)定度后,取樣時間在30分鐘以內(nèi),根據(jù)橫向、垂直擴散參數(shù)冪函數(shù)表達式數(shù)據(jù),選取有風條件下的擴散參數(shù)σy、σz。

    2.2 模型應用與結果分析

    本研究中,SO2質(zhì)量指數(shù)、NO2質(zhì)量指數(shù)、CO質(zhì)量指數(shù)、O3質(zhì)量指數(shù)等均來自當?shù)丨h(huán)境監(jiān)測站空氣質(zhì)量日報數(shù)據(jù)中心,風速、大氣壓和溫度均來自氣象局,如表1所示。

    表1 當?shù)乜諝夂蜌庀髷?shù)據(jù)采集

    確定穩(wěn)定度后,取樣時間在30分鐘以內(nèi)時,根據(jù)有風條件下的擴散參數(shù)σy、σz,假設突發(fā)火災區(qū)域為20m*20m*1m的空間,則根據(jù)火災發(fā)生當前PM2.5的濃度值,可以得到Q=0.27*105,風速u為研究日的當天風速,監(jiān)測點位距離著火源1km,PM2.5的濃度突然增值兩倍,繼而高斯擴散模型求出2019年4月21日的火災。因倉庫木質(zhì)材料起火,面積約400m2,可燃氣體增加了PM2.5在空氣中的濃度,進入大氣造成大氣污染。發(fā)生擴散數(shù)小時后,距離火災發(fā)生地1km外的沿海核心居民生活區(qū)監(jiān)測點的PM2.5污染濃度值,如2所示。

    表2 PM2.5污染擴散的計算結果

    對于火災擴散引起的突發(fā)性大氣污染,與以往的常規(guī)性空氣污染預報系統(tǒng)相比,其內(nèi)部結構更加精簡化,分析單特征污染物的擴散結果,在一定程度上縮短了火災擴散信息的獲取時間,提高了預測環(huán)節(jié)的效率。比較PM2.5污染擴散情況與當天監(jiān)測點位的實際檢測指數(shù),與實測PM2.5走勢基本一致。表明污染擴散模型具有良好的擬合效果,基本能夠描述實際PM2.5污染物的產(chǎn)生和擴散。

    3 基于蟻群神經(jīng)網(wǎng)絡的影響預測

    3.1 蟻群神經(jīng)網(wǎng)絡模型

    對污染特征的選取問題,若特征參量選取合理有效,系統(tǒng)識別處理信息的正確率就高。討論火災煙塵的擴散對大氣環(huán)境的影響, PM2.5的演變和其它污染物以及氣象條件有直接關系,所以將SO2、NO2、CO、O3、風速、大氣壓和溫度這7個特征參量也納入特征參量的集合,判斷當前沿海區(qū)域待監(jiān)測環(huán)境中發(fā)生污染存在的概率,y為空氣質(zhì)量指數(shù)(無污染、輕微污染、輕度污染、中度污染、重度污染和嚴重污染等),作為預測的輸出結果。采用三層前饋BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行網(wǎng)絡參數(shù)的訓練,建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡結構,如圖1所示。

    圖1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡結構

    上圖中BP神經(jīng)網(wǎng)絡有八個輸入節(jié)點xi,分別表示PM2.5濃度、CO濃度、…、溫度大小,每一個輸入層節(jié)點對應一個傳感器信號,ωik表示輸入層節(jié)點i到隱藏層節(jié)點k的連接權值,ωko表示隱藏層節(jié)點k與輸出層節(jié)點o的連接權值,yo表示網(wǎng)絡的輸出層節(jié)點。由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的局部極小、收斂速度慢等問題,通過蟻群算法為BP神經(jīng)網(wǎng)絡的初始權值和閾值尋優(yōu),經(jīng)過合理選取蟻群模型參數(shù),利用最佳的權值和閾值組合來優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡性能,加快算法收斂速度,提高預測精度。

    3.2 模型應用與結果分析

    通過PM2.5、SO2、NO2、CO、O3、風速、大氣壓和溫度共8個自變量數(shù)據(jù)來預測對應的空氣質(zhì)量等級。針對不同的機器學習算法,本質(zhì)是在不同的數(shù)據(jù)空間觀測數(shù)據(jù),根據(jù)自身算法規(guī)則構建相應模型。預測結果通過擬合優(yōu)度(R2)進行評測,擬合優(yōu)度R2的值越接近1,說明回歸對觀測值的擬合程度越好。不同模型的R2在數(shù)據(jù)集的表現(xiàn)如圖2所示。

    圖2 多種機器學習算法在R2的表現(xiàn)

    結果發(fā)現(xiàn),神經(jīng)網(wǎng)絡擬合優(yōu)度的值最接近1,預測效果最優(yōu)。選擇3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行仿真分析,按照經(jīng)驗公式并經(jīng)反復訓練調(diào)試。誤差收斂因子為0.00001,學習率為0.1,為使神經(jīng)網(wǎng)絡獲得更好的預測效果,選擇合理的蟻群模型,調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡的權重和偏置參數(shù),進行網(wǎng)絡的有效訓練,蟻群算法的參數(shù)為信息素強度Q=0.1,信息素揮發(fā)系數(shù)ρ=0.05,螞蟻數(shù)h=20,最大優(yōu)化次數(shù)10。獲得最優(yōu)個體,并將最優(yōu)個體解作為BP網(wǎng)絡的初始權值和閾值,在此基礎上進行網(wǎng)絡訓練。將預測值和實際值進行比較,可得出BP神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練誤差曲線及蟻群神經(jīng)網(wǎng)絡訓練誤差,結果表明,蟻群神經(jīng)網(wǎng)絡模型具有較高的預測精度,實際值與預測值的曲線趨勢如圖3所示。

    從給出的圖結果可以看出,ACO-BP的曲線擬合效果優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡,ACO-BP模型建立的可靠性和可信性水平較高,能夠解決和說明實際問題。兩種方法對比情況如表3所示。

    表3 BP網(wǎng)絡算法和ACO-BP算法的比較

    輸出結果表明,蟻群神經(jīng)網(wǎng)絡的輸出誤差較小,說明蟻群神經(jīng)網(wǎng)絡能有效地提高BP神經(jīng)網(wǎng)絡的收斂速度,同時克服了陷入局部極小值的缺陷,顯著提高了預測精度,證明了算法的可行性和有效性。

    結語

    針對單特征顯著主導的突發(fā)性大氣污染情況,分析單特征污染物的擴散結果,然后基于特征融合模型預測污染影響,從而有效提高預測質(zhì)量。研究首先采用高斯模型對PM2.5的擴散趨勢進行預測,并計算出PM2.5的污染擴散范圍;而后,結合氣象因素及其它空氣污染物對PM2.5濃度的影響,構建一個空氣質(zhì)量指數(shù)的演變模型,通過蟻群神經(jīng)網(wǎng)絡完成對沿海區(qū)域的污染影響預測,最后用監(jiān)測點的數(shù)據(jù)對模型進行驗證。結果表明,模型能夠完成對該地區(qū)的污染預測分析。通過研究發(fā)現(xiàn),高斯煙羽模型可以很好地擬合PM2.5的擴散規(guī)律,但由于擴散本身是一個非常復雜的問題,因此模型的適應范圍仍需要進一步研究。例如,擴大其應用范圍,考慮更多的因素對模型進行適度改進,以獲得更好的模擬效果,解決更多的實際問題。

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