【摘 要】
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近年来,中国经济快速增长过程中,伴随的空气污染问题对人体健康以及生态环境造成了极大的负面影响,以细颗粒物(PM2.5)和臭氧(O3)为代表的区域性复合型大气污染问题越来越严重。为减少复合型污染以保护公众健康,中国国务院颁布了《十三五生态环境保护规划》。珠江三角洲地区作为中国重点经济区域和人口众多地区之一,由于《十三五生态环境保护规划》的实施,其PM2.5率先达到国家空气质量二级标准(35μg/m3
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近年来,中国经济快速增长过程中,伴随的空气污染问题对人体健康以及生态环境造成了极大的负面影响,以细颗粒物(PM2.5)和臭氧（O3）为代表的区域性复合型大气污染问题越来越严重。为减少复合型污染以保护公众健康,中国国务院颁布了《十三五生态环境保护规划》。珠江三角洲地区作为中国重点经济区域和人口众多地区之一,由于《十三五生态环境保护规划》的实施,其PM2.5率先达到国家空气质量二级标准（35μg/m3）,但空气质量改善成果还不稳固,臭氧浓度不断上升。具有优化成本效益分析的科学合理的综合评估系统,对于有效地管理空气质量和制定控制策略至关重要。然而,计算海量控制策略选取最优方案往往受到计算量的限制。本文基于遗传算法（Genetic algorithm,GA）研发了基于空气质量目标减排的费效评估模型（ABa CAS-OE）,实现了海量PM2.5和O3协同控制情景(例如情景数量约为1035)优化,构建了基于边际成本曲线与曲面响应模型的空气质量达标规划的成本效益评估体系,提供了最优成本效益的空气污染控制策略。由此,该系统能够建立多污染物空气质量目标与污染控制策略、控制成本和健康效益之间的关系,并对大气污染防治控制策略的实施效果进行科学评估,具有较高的应用价值。本文利用ABa CAS-OE系统,以珠三角所有城市PM2.5和O3全面达标为控制目标,通过对比传统网格搜索方法和遗传算法提供最佳的成本效益控制途径来证明该系统的可行性。结果表明,遗传算法与传统网格搜索方法相比计算效率高于99%,同时又能提供相同的最优控制情景。因此,遗传算法可以解决网格搜索方法难以解决的海量控制策略优化问题。相较于2015年,通过减少NOx（22%）、VOCs（12%）和一次颗粒物（30%）排放,可以在2020年珠三角城市实现PM2.5（<35μg/m3）和O3（<160μg/m3）全面达标。但是,要实现更严格的PM2.5目标,还需要减少SO2（>9%）排放。在我们的应用中,最佳控制策略的效益成本比预计达到17.7,证明了多污染物协同控制对于珠三角地区经济高效的空气质量管理的价值。
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