基于空气质量模式和数学规划模型的城市PM2.5达标策略——以临汾为例

杨丹丹; 王体健; 李树; 束蕾; 薛志刚; 柴发合

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为了改善城市空气质量,降低PM2.5浓度,需要制定科学的控制策略,同时兼顾污染物减排量与减排成本效益.本文基于区域大气环境模型RegAEMS与数学规划模型,采用多目标遗传算法,探究城市大气PM2.5污染的最优控制策略,并应用于临汾市(14类行业源、17个区域源)的PM2.5浓度达标规划,实现污染物捧放量最大和减排成本最小的双目标优化.结果表明,在PM2.5平均浓度近200 μg/m3的重污染天气条件下,为达到PM2.5浓度目标(75μg/m3),临汾市最大污染物允许排放量为356.7t/d,最小减排成本为3.36亿元.NOx、SO2、NH3、VOCs和一次颗粒物的减排量分别为98.1,49.9,44.3,155.7和105.5t/d,减排成本分别为11.7,6.8,6.2,5.5和3.5千万元.对VOCs、NOx、PM2.5、NH3和SO2减排潜力最大的行业分别为焦化源、移动源、扬尘源、农业源和民用燃烧源,分别占所有行业5种污染物减排量的21.6％、14.1％、11％、8.6％和3.8％.钢铁行业的减排成本最高(39％);襄汾县的减排量最大,减排成本最高(达7218万元).

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来源
《中国环境科学》 |2021年第8期|3493-3501|共9页
作者
杨丹丹; 王体健; 李树; 束蕾; 薛志刚; 柴发合;
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作者单位

南京大学大气科学学院江苏南京210023;

南京大学大气科学学院江苏南京210023;

南京大学大气科学学院江苏南京210023;

南京大学大气科学学院江苏南京210023;

中国环境科学研究院北京100012;

中国环境科学研究院北京100012;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类粒状污染物;
关键词
双目标规划; PM2.5控制策略; 遗传算法; 最小减排成本; 最大减排量;

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