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摘要:
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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文献信息
篇名 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
来源期刊 中国环境科学 学科
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
年,卷(期) 2021,(8) 所属期刊栏目 大气污染与控制|Air Pollution Control
研究方向 页码范围 3493-3501
页数 9页 分类号 X513
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-6923.2021.08.003
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节点文献
双目标规划
PM2.5控制策略
遗传算法
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中国环境科学
月刊
1000-6923
11-2201/X
16开
北京市海淀区红联南村54号
2-572
1981
chi
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