【摘 要】
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近年来,我国室外大气颗粒物污染问题日益突出,人体可吸入颗粒物(PM1 0)及细颗粒物(PM2.5)已成为许多城市的主要污染物。大量的流行病学研究显示颗粒物的暴露浓度与人体疾病的发生率成正相关性。现今人类的绝大多数时间在室内度过,室外空气中的颗粒物可经过通风等形式进入室内,并严重影响室内空气品质。另一方面,室内存在颗粒物产生源头,进而提升颗粒物浓度并降低室内空气品质,影响人体健康。因此,针对室内颗粒
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近年来,我国室外大气颗粒物污染问题日益突出,人体可吸入颗粒物(PM1 0)及细颗粒物(PM2.5)已成为许多城市的主要污染物。大量的流行病学研究显示颗粒物的暴露浓度与人体疾病的发生率成正相关性。现今人类的绝大多数时间在室内度过,室外空气中的颗粒物可经过通风等形式进入室内,并严重影响室内空气品质。另一方面,室内存在颗粒物产生源头,进而提升颗粒物浓度并降低室内空气品质,影响人体健康。因此,针对室内颗粒物浓度的影响因素与颗粒物与其他环境类参数的关联性研究尤为重要。在此基础上对室内某一时间段内的颗粒物浓度进行预测,不仅可为降低颗粒物浓度、提高室内空气品质提供参考依据,也能够为绿色建筑中的“资源节约,环境宜居”发展理念提供方法指导,助力我国建筑行业可持续发展。本研究依据教室室内环境参数及颗粒物计数浓度的长期、逐时监测数据,运用统计学规律分析不同粒径范围的颗粒物在多个湿度区间的浓度分布,及相邻粒径范围的颗粒物在不同湿度区间的相关性;采用皮尔逊相关系数及逐步回归模型,分析室内PM2.5浓度与室内环境因素的相互关系,得到逐步线性回归的最优模型;运用主成分分析法结合熵值法,分析室内环境参数对颗粒物影响的权重,定量描述影响因素的权重大小;然后基于以上分析提出采用室内夜间时间段内的PM2.5浓度结合日间室内环境参数来预测日间教室室内PM2.5浓度的模型;最后,为提升教室室内PM2.5污染物预测模型,分别将模型与主成分分析法、遗传算法与BP神经网络理论结合,采用了MATLAB软件进行仿真,并将结合后的BP神经网络预测结果与传统的BP神经网络预测结果进行对比。以上研究的主要结论如下:（1）夜间室内PM2.5时均浓度与监测站点相应浓度趋近,日间室内PM2.5时均浓度与夜间室内PM2.5时均浓度存在显著的相关性,且相关性强度呈现季节性相关性。（2）PN0.3（直径范围在0.3～0.5μm的颗粒物）、PN0.5（直径范围在0.5～0.1μm的颗粒物）在相对湿度范围为80%～90%内的颗粒物计数浓度最高;PN1（直径范围在1～2.5μm的颗粒物）在相对湿度范围为40%～50%和相对湿度范围为70%～80%的颗粒物计数浓度最高。PN2.5（直径范围在2.5～5μm的颗粒物）、PN5（直径范围在5～10μm的颗粒物）、PN1 0（直径范围在10～25μm的颗粒物）在相对湿度区间为40%～50%的颗粒物计数浓度最高。PN0.3与PN0.5、PN1与PN2.5、PN5与PN1 0之间存在统计学显著的相关性,其相关性强度与在不同湿度区间的分布规律一致。（3）室内环境参数影响室内的PM2.5浓度,按照其权重分析可得出影响室内PM2.5浓度的排名前5的主要室内环境参数分别是:室内相对湿度、室内通风量、室内二氧化碳浓度、室外相对湿度、门开启时间占比。（4）本文采用可决系数R~2的大小反映预测值与实测值的相关密切程度,评价预测模型的优良。研究表明传统的多元线性回归不能很好地捕捉室内PM2.5浓度与其余影响因素之间的关系,R~2=0.412,交叉验证后的R~2=0.276。BP神经网络预测模型可以很好的捕捉室内颗粒物浓度与其余环境参数之间的非线性关系,R~2=0.645。采用主成分分析法（优化输入参数维度）和遗传算法（优化B P神经网络的内部的权值和阈值）分别与传统的BP神经网络结合后的预测模型效果优于传统的BP神经网络,主成分分析法调整后的BP神经网络模型预测效果低于遗传算法寻优后的BP神经网络,其R~2从0.645分别提升到0.71和0.84。综上所述,本文首次针对大量的教室室内实测数据,采用BP神经网络、遗传算法优化神经网络（GA-BP）、主成分分析调整的BP神经网络（PCA-BP）对教室室内PM2.5浓度进行预测研究。其旨在分析教室的室内环境参数与室内颗粒物浓度的耦合关系,为教室室内PM2.5浓度监测提供一种简便方法,满足学校、家长对学生成长环境日益增长的健康需求,助力社会节能、低碳和可持续发展。
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