1、隨著近年來(lái)珠江三角洲地區(qū)機(jī)動(dòng)車保有量的快速增長(zhǎng)，灰霾在廣州、深圳、佛山、東莞、香港等地頻繁出現(xiàn)，不僅嚴(yán)重危害這些城市居民健康，還不同程度地降低交通安全，引發(fā)交通事故。如何解決灰霾污染問(wèn)題，其中必不可少的環(huán)節(jié)是開(kāi)展灰霾預(yù)測(cè)和控制方法的研究。 本文首先提出了一種灰霾預(yù)測(cè)方法。該方法以PMlo(直徑在10μm以下的顆粒物)日平均濃度為灰霾判定依據(jù)，來(lái)預(yù)測(cè)不同等級(jí)灰霾發(fā)生概率。研究以廣州為試點(diǎn)，采用SPSS(Statistical Pa

2、ckage for the Social Sciences)對(duì)城市空氣質(zhì)量、氣象參數(shù)的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和灰霾天氣記錄的收集數(shù)據(jù)進(jìn)行頻數(shù)和描述性分析，得出灰霾與PM<,10>日平均濃度之間的影響關(guān)系，歸納出灰霾從形成到消失通常需要經(jīng)歷的“灰霾累積期→出現(xiàn)灰霾→灰霾持續(xù)期→灰霾消失”的過(guò)程，確定了以PM<,10>日平均濃度為灰霾形成的判定依據(jù)；并根據(jù)中國(guó)大陸PM<,10>污染指數(shù)的分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)將灰霾劃分為5個(gè)等級(jí)，建立了灰霾等級(jí)指數(shù)。 PM<,

3、10>日平均濃度預(yù)測(cè)是灰霾預(yù)測(cè)方法的主要內(nèi)容之一。本文建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PM<,10>日平均濃度預(yù)測(cè)模型。該模型以被預(yù)測(cè)日的風(fēng)速、風(fēng)向、氣壓、氣溫、濕度、太陽(yáng)輻射強(qiáng)度、降雨量和被預(yù)測(cè)日前4天的PM<,10>日平均濃度為輸入神經(jīng)元，以被預(yù)測(cè)日的PM<,10>日平均濃度為輸出神經(jīng)元。并將預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值進(jìn)行比較，結(jié)果表明，預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值的平均相對(duì)誤差較小，且預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值具有較理想的相關(guān)性，驗(yàn)證了該模型的可靠性，從而驗(yàn)證了灰霾預(yù)測(cè)方法的

4、可靠性。 減少污染物排放量是最直接的控制灰霾途徑之一。由于在廣州等大城市機(jī)動(dòng)車尾氣成為引發(fā)城市灰霾的主要因素之一，且機(jī)動(dòng)車尾氣排放地點(diǎn)集中在城區(qū)的交通主干線上，因此，本文在假定其它污染源排放保持不變的條件下，根據(jù)灰霾形成所需的累積效應(yīng)，提出了一種基于城市當(dāng)量機(jī)動(dòng)車容量的灰霾控制方法。首先在高斯點(diǎn)源擴(kuò)散模型的基礎(chǔ)上推導(dǎo)出道路線源擴(kuò)散模式，建立了污染源排放與區(qū)域內(nèi)PM<,10>日平均濃度之間的響應(yīng)關(guān)系；再分析在PM<,10>日平均濃

5、度達(dá)到灰霾控制目標(biāo)的情況下，在控制周期內(nèi)該區(qū)域所能容納的污染物允許排放量，最后根據(jù)當(dāng)量機(jī)動(dòng)車定義、年平均行駛里程等參數(shù)，折算出控制周期內(nèi)所能容納的當(dāng)量機(jī)動(dòng)車數(shù)目。最后，在上述理論研究的基礎(chǔ)上進(jìn)行了應(yīng)用開(kāi)發(fā)的研究，開(kāi)發(fā)了具有一定特色功能和應(yīng)用價(jià)值的城市空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)與控制系統(tǒng)。系統(tǒng)通過(guò)交通源模擬模塊、工業(yè)源模擬模塊、灰霾預(yù)測(cè)模塊和容量控制模塊等對(duì)城市空氣質(zhì)量進(jìn)行預(yù)測(cè)和對(duì)大氣環(huán)境容量進(jìn)行測(cè)算與分配，來(lái)實(shí)現(xiàn)城市空氣預(yù)測(cè)與控制的功能。并通過(guò)三個(gè)較