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标题: PM2.5 扩散预测模型及相关问题研究 [打印本页]

作者: madio    时间: 2014-8-30 18:48
标题: PM2.5 扩散预测模型及相关问题研究
摘 要:
+ U  \+ s" N" V- |: f. {本文以武汉为例,就PM2.5 污染物的影响因素、扩散与衰减规律、预测与
6 R2 H7 l9 S! g' O评估及污染治理等相关问题进行了研究,取得了以下成果。/ u; [7 U' ^9 d' Q
问题一:( J4 O/ c5 `' Z6 x3 t& b6 g, q
1、研究二氧化硫X1、二氧化氮X2、可吸入颗粒物PM10X3、一氧化碳X4、2 H8 l2 X  e5 k' q1 s
臭氧X5和细颗粒物PM2.5Y这6 个基本监测指标之间的相关性及独立性,并对影# ?# e, y; y# D- Q  |2 y% E; K8 `
响PM2.5 的其它5 项分指标做出主成分分析及回归分析,得出二氧化硫、二氧
4 F# ]1 Y4 F6 y1 ], j) }化氮 、可吸入颗粒物PM10、和一氧化碳与PM2.5 正相关,而臭氧与PM2.5 负
6 a! M- {' d) _相关。最终给出PM2.5 与其他5 个物质IAQI 值的拟合函数为:, Y, }" j2 l7 k& Z; ~6 |
0.2262 0.2416LnX 0.3526LnX 0.3546LnX - 0.2154LnX 0.969 1 2 3 4 5 LnY  LnX    
3 {# Y' ?* ~$ h; [$ o2、探求其他影响PM2.5 的因素,分析得出,气象的变化对PM2.5 值得影响非常- E9 }" E3 }' L& {/ U# T) a8 s
剧烈,其中PM2.5 值与湿度X6、气压X8成正相关,与大型蒸发量X7、风速X9、- W3 @. B% r7 _1 y$ X0 R
气温X10、水汽压X11则负相关,并且在所有影响因素中,风速和水汽压对PM2.5- [! h' a) Q% T
值的影响相对较大。最终给出PM2.5 与其他7 个大气因素之间的拟合函数:- m/ n3 m, A, _
LnY = 2.3975Ln𝑋6 − 14.903𝐿𝑛𝑋7 + 19.4621Ln𝑋8 − 44.323𝐿𝑛𝑋9 − 21.929𝐿𝑛𝑋10 −) c  x  w) S$ o! P: ?- W; r; [
45.905𝐿𝑛𝑋11 − 85.10320 f$ R, t; q7 F5 T* h* `
问题二:% z: M: `& ?7 [/ W; Y# |
1、客观描述武汉地区PM2.5 的时空分布规律,以高斯扩散模型为基础,充
7 B/ w1 b& ~3 ^6 i+ y分考虑影响PM2.5 扩散的因素,分析地面与建筑物边界反射、干沉积、雨洗湿
+ Q9 N1 M( q2 d8 h% F% R沉积及湿度的影响,逐步改进高斯扩散模型,并引入时间t ,计算当点源持续污
$ [" E+ G  L8 m& [' O染情况下,污染源上风和下风L公里处的浓度。6 T8 e! O& W* o2 C$ M
2、通过数值仿真,得到距污染源下风向距离一定条件下污染扩散浓度的分! ]. V2 w$ U7 j9 d% u' x+ |- ?5 x
布规律:1)在恒定条件下,PM2.5 扩散浓度呈正态分布,扩散浓度逐渐达到最1 v8 ]! |' \: g
- 3 -7 N6 q6 H$ E2 Q( T- D/ J
大,在横向距离增到一定值以后扩散浓度逐渐降低直至为零; 大,在横向距离增到一定值以后扩散浓度逐渐降低直至为零; 大,在横向距离增到一定值以后扩散浓度逐渐降低直至为零; 大,在横向距离增到一定值以后扩散浓度逐渐降低直至为零; 大,在横向距离增到一定值以后扩散浓度逐渐降低直至为零; 大,在横向距离增到一定值以后扩散浓度逐渐降低直至为零; 大,在横向距离增到一定值以后扩散浓度逐渐降低直至为零; 大,在横向距离增到一定值以后扩散浓度逐渐降低直至为零; 大,在横向距离增到一定值以后扩散浓度逐渐降低直至为零; 大,在横向距离增到一定值以后扩散浓度逐渐降低直至为零; 大,在横向距离增到一定值以后扩散浓度逐渐降低直至为零; 大,在横向距离增到一定值以后扩散浓度逐渐降低直至为零; 大,在横向距离增到一定值以后扩散浓度逐渐降低直至为零; 大,在横向距离增到一定值以后扩散浓度逐渐降低直至为零; 大,在横向距离增到一定值以后扩散浓度逐渐降低直至为零; 大,在横向距离增到一定值以后扩散浓度逐渐降低直至为零; 2)随着距 )随着距 )随着距 污染源下风向距离的 增大,扩散浓度变化渐趋平缓但所能影响污染源下风向距离的 增大,扩散浓度变化渐趋平缓但所能影响范围有所增加; 3)随着风速逐渐增大, PM2.5 浓度最大值变小,下降速率逐渐 浓度最大值变小,下降速率逐渐 浓度最大值变小,下降速率逐渐 浓度最大值变小,下降速率逐渐 浓度最大值变小,下降速率逐渐 浓度最大值变小,下降速率逐渐 浓度最大值变小,下降速率逐渐 浓度最大值变小,下降速率逐渐 变大,扩散速度增加; 4)源高的增大将导致污染物浓度最值向下风偏移, )源高的增大将导致污染物浓度最值向下风偏移, 扩散与稀释速度加快,污染浓最大值明显降低。
) ?/ g3 n& ~3 [) E: y3、预估突发情形下 PM2.5 的扩散距离及安全区域,以武汉为例浓度值突 的扩散距离及安全区域,以武汉为例浓度值突 的扩散距离及安全区域,以武汉为例浓度值突 增至 300mg/𝑚3并持续两小时情况下,结合三维图及平面分析危险区安全 并持续两小时情况下,结合三维图及平面分析危险区安全 并持续两小时情况下,结合三维图及平面分析危险区安全 并持续两小时情况下,结合三维图及平面分析危险区安全 并持续两小时情况下,结合三维图及平面分析危险区安全 并持续两小时情况下,结合三维图及平面分析危险区安全 并持续两小时情况下,结合三维图及平面分析危险区安全 并持续两小时情况下,结合三维图及平面分析危险区安全 并持续两小时情况下,结合三维图及平面分析危险区安全 并持续两小时情况下,结合三维图及平面分析危险区安全 并持续两小时情况下,结合三维图及平面分析危险区安全 并持续两小时情况下,结合三维图及平面分析危险区安全 并持续两小时情况下,结合三维图及平面分析危险区安全 并持续两小时情况下,结合三维图及平面分析危险区安全 并持续两小时情况下,结合三维图及平面分析危险区安全 并持续两小时情况下,结合三维图及平面分析危险区安全 区。
! }) i% v7 K1 L' ]4、结合小波理论及神经网络,提出的构算法并通 结合小波理论及神经网络,提出的构算法并通 结合小波理论及神经网络,提出的构算法并通 过 Matlab 实现了对 PM2.5 值的预测,拟合度较高。5 N, x# M: |! n
问题三:8 ]8 X) C% w% a5 f- d# d: W
1、提出三种治理 方案:长期、快速全面。
% k" [+ {# h$ r1 S% }4 V长期 治理 方案 着眼于 经济 的可持续 发展 ,其每年 完成 计划 为:
- v) w. N; J+ Y/ O. p3 M* e/ Z年份
# d+ l' d! s8 N' U/ j9 K第一年
$ F& ], [; a/ C/ K5 w第二年
! M6 Y5 O# {- a( ?3 h第三年8 b7 E& n* _8 T1 C: C2 k
第四年
& M: {2 R7 Y5 x0 b' f" P* M" @第五年( j6 @( ?) R- D) {( q0 ^* J
PM2.5 PM2.5PM2.5PM2.5值变化额6 k  T0 R" f+ V' p& p3 S) X: Q# A
2.32.32.3
' {  Y2 Y9 h# T: w3 C! O0 w7.37.37.3
7 Q% G- n; ~; q! [18.318.318.318.3
/ x' M9 ]$ l& t5 m7 g5 A1 i61.361.361.361.3
6 `, J/ o3 @! F4 V155.9155.9155.9155.9155.9$ x6 d, q  B  o
快速 治理 考虑 治理 成效 ,其每年 的治理 计划 为:( W5 n% o5 A' g* Q- p
年份
: w, u3 `  e1 b第一年% ~% O6 b, v5 K+ A8 K9 O0 _8 u" C1 }
第二年* d' p4 y8 d3 t) v; D6 ~
第三年
9 h. w/ T2 x+ [5 w0 l第四年  Y7 Y& b* ^& S1 x; o4 ]
第五年
& k3 x; N( R; O- O5 b; NPM2.5 PM2.5PM2.5PM2.5值变化 额, a7 O+ C7 Z9 N4 `
36.7536.7536.7536.7536.75; V& @; e) N$ N  x
36.7536.7536.7536.7536.75
' n: Z! ]' j0 G3 B  y5 m7 R73.5073.5073.5073.5073.50/ L4 l0 Q  P3 J' u+ o
49.0049.0049.0049.0049.001 `1 q; G6 {/ p! n5 S7 ~% i+ X
49.0049.0049.0049.0049.00
' k0 R7 n+ ^( W0 c全面 治理 根据 第一问 中得出 的 PM 2.5 与其他 5个指标 的关系 ,通过 降低 其他 5个指标 浓度 达到 对 PM 2.5 的治理 ,其每年 的治理 计划 为:# P# g4 G- k) T+ _5 z5 @( J9 D
名称
/ j0 a/ `" h( m, _1 r7 l二氧4 R  x/ y  j  P" \9 c( m6 {
化硫
' b7 z$ i) y3 Z5 r+ ~7 d二氧
! _3 e2 w2 I. l% u化氮: j/ O* D3 O/ A$ P* H2 I
可吸入颗 粒物
3 S* v) g2 z& |一氧化碳
" |  a& `- f8 P# S2 K& m4 L- O$ v% y臭氧% }: u  f, m) ~( K, R. k& i8 P
PM2.5: ]- X) L% b4 I: v
PM2.5 的 减少幅度
8 Z- n+ N. L6 z( O( d. \, q* M, I一年后 终值% a. e- n0 l, s+ D2 m
47.88
0 t7 f" N/ d7 A+ Y1 t2 d3 o$ V6 ^! Y* ]4 U74.76) ^) Z. |1 b5 }; ^' r
121.803 ~+ O0 \/ }9 i
50.028 o( I2 }" ^3 W2 [
14.105 G8 P! ]. c! v" T+ N
220.77
) h% J4 X: R/ k  m' f18%
: ?, n' Z7 G5 ~6 n1 Q二年后终值
# X! W0 p" `3 R/ g0 n; {+ U38.76& m& ]9 Y3 B9 u% ?7 j3 u$ ~! u6 g0 T; z
60.52' v! k  y9 m- B4 }4 V
98.60' k. r& ?8 |, ^, w
39.043 [4 O1 l- I9 p; S
13.20, d: Y3 m# m, ^0 n/ J, y* ~
172.449 ~6 n- G* f4 w
36%
6 Q" G; M6 m  W2 q* Y  O" `  ?  y2 I三年后终值
/ R& a* x7 W+ ^$ U5 S. v: r29.64( ]9 K; F7 w3 k) Q% j7 [9 t; X
46.28
% v( {: Y) ~8 C. a( S9 a6 I75.40
2 z- b! [& B/ Z  q8 ?28.06! ]8 m2 j! V9 z- O* f; x. b
12.30
2 N9 F: O% y. ~124.97
$ i. M; N+ Z" D8 b3 d: d54%
) U+ V% K! Y, a+ i6 m四年后终值
! E5 B, E; a* R* I20.52# l2 V3 N  u8 P& B, `, \
32.045 T" ^9 B1 l7 l
52.20
2 N9 c, f, l: }. B17.08# ~$ S9 S  |/ w  s2 n) P2 s1 N
11.40
/ G0 w; [/ ]& b78.79
0 n1 X' |- ?$ {; C) b74%
$ l. A+ T7 m, f& B% }7 Q) ?; i. u$ P五年后终值4 W7 t- B* h7 ]8 ]- x
11.40* q5 {" k6 K+ ~( `! Q/ e' c
17.80: Q0 I4 Y; f$ L0 S
29.00
3 p1 ?: W! q! z; [1 w- Q5 \6.10
9 e- z0 u) x. f4 h10.50
% b9 b, T! c8 G7 W) w7 ?  }$ n( O34.37
' l% C0 j+ D0 }0 w$ |% h  ?1 l( T87%" h( z' _5 V+ o7 q
2、以全面治理计划 作为 治污 方案 ,根据 本文 提供 的综合 治理 与专项 治理 费用 与 PM2.5 浓度 减少 的关系 ,建立 最优化方程 。9 s. S* o3 k- H1 K$ A4 C
关键词:主成分析,多元回归改进高斯模型小波神经网络最优化 关键词:主成分析,多元回归改进高斯模型小波神经网络最优化 , p" V( n0 u* ~& s) E  D
3 n% P8 h* D8 ]: m( O

D题上海理工大学10252094队.pdf

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作者: 鹏程万里2014    时间: 2014-8-30 19:22
这个也下来看看
作者: 此号被盗    时间: 2014-8-30 20:08
这篇可以参考下5 y0 h9 ]/ x# T( v/ F

作者: wjgvflg    时间: 2014-8-30 20:47
可作为培训模拟题
作者: 望者!    时间: 2014-8-30 23:00
的DDD
作者: 更多云    时间: 2014-8-30 23:26
楼主好人~  我找了 好久了~
作者: 奥霸马2014    时间: 2014-8-31 14:32
顶一个。。。。。。。。。。
作者: 模天大楼    时间: 2014-9-3 01:27
还不错诶O(∩_∩)O~
作者: sytuljs    时间: 2014-9-6 19:24
感谢楼主分享!!!!
作者: anjofan910    时间: 2014-9-9 19:47
感谢分享!!
作者: shadow猫猫    时间: 2014-9-17 14:41
感谢分享!!




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