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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：" H& z3 y; c8 a- u8 n
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. ~# d0 i+ a- @* I  v
评估及污染治理等相关问题进行了研究，取得了以下成果。( [. V; z: w. ?7 g. c5 a7 W, y9 O
问题一：
3 H2 V# C% {: u% k1、研究二氧化硫X1、二氧化氮X2、可吸入颗粒物PM10X3、一氧化碳X4、/ F1 l* z& G, ?8 x5 E4 n' `; v& F
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
" {% ^; h9 x7 ^  x' ~$ l9 d# |7 G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) x2 _( }% V8 s& c  M+ @) b
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0 {! e8 y( t; j+ A: n" q
相关。最终给出PM2.5 与其他5 个物质IAQI 值的拟合函数为：
* i& l+ v" d8 N5 g0.2262 0.2416LnX 0.3526LnX 0.3546LnX - 0.2154LnX 0.969 1 2 3 4 5 LnY  LnX    1 q* ?2 _5 ?" z. ]5 o
2、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8 `1 X8 t; W- E3 F1 z' D5 ?
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、5 V0 [. ?* Y$ j
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
4 c, I  C- {! H& @1 m1 b) |' `' r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：0 M  Q, Z# [8 s$ E3 O
LnY = 2.3975Ln𝑋6 − 14.903𝐿𝑛𝑋7 + 19.4621Ln𝑋8 − 44.323𝐿𝑛𝑋9 − 21.929𝐿𝑛𝑋10 −
' x2 F8 I7 p6 N45.905𝐿𝑛𝑋11 − 85.10328 v1 [7 k4 O" S3 o
问题二：3 w# T( ?* W% x% X5 N0 q' O
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
" f: C: x& R( U( P3 L+ E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; H1 k0 ]# b4 a* C$ j* N3 z
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5 l$ g: s" F. P. b1 y
染情况下，污染源上风和下风L公里处的浓度。& J* F4 n8 C, X7 k* \2 W
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: a3 h5 w! x4 e! ?' \' [
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  j* S8 m$ A" r; v8 w; X9 q
- 3 -
; @1 ~' X, Z% m) e2 c, n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。
" |9 y8 F4 E3 y3 p0 X  [9 s3、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。
" d! _" |4 l; ~: R6 D4、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。9 [9 Y1 a9 C$ B+ e
问题三：
# q- h1 ~1 e+ K3 v- `4 C& g: e3 ~1、提出三种治理 方案：长期、快速全面。
: ?( q( X7 Q# p1 f( Y1 d. R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：" w( ~" l; {+ t  m, e
年份
" G, E9 K! P' R8 W, i第一年" Y8 e8 @& s; R# u9 C2 {/ s5 M
第二年
0 K) {  i1 J4 n  V/ Q6 h第三年
8 N) @/ T, D1 o- q第四年
9 `  o# A9 [1 J6 }第五年
+ \5 T3 r  l8 w  K: y3 l1 k1 y3 G& p7 [PM2.5 PM2.5PM2.5PM2.5值变化额
/ t; J0 Y* U: ?/ F+ T* ^2 Y2 d2.32.32.3
; d7 k8 j" I5 F7.37.37.3, {* s" k; F$ [  H; m
18.318.318.318.3
# c! D! u8 A/ d' Q5 o61.361.361.361.3' h4 Q& ?2 d5 j
155.9155.9155.9155.9155.98 p8 a3 ?/ D: M9 F5 {7 T( j
快速 治理 考虑 治理 成效 ，其每年 的治理 计划 为：3 w) Y- Z; [5 u7 Q1 H: y
年份
/ m# c2 _9 }- A5 }7 D' N7 M第一年$ I* L' F& I5 W8 q6 r- H
第二年
/ H# }8 h0 c: ?, ]' s第三年* C0 h( K. B4 n2 g
第四年1 m5 e/ l3 g. f
第五年# c+ X8 A) T* ~; Q  S) P
PM2.5 PM2.5PM2.5PM2.5值变化 额! O8 C* }, V1 B! ^& V3 }" d) a8 {
36.7536.7536.7536.7536.75
. w0 M( g' v+ S36.7536.7536.7536.7536.753 `- ?# M& a2 P7 h. m
73.5073.5073.5073.5073.50+ ?8 ]6 h2 V4 F7 k+ f
49.0049.0049.0049.0049.00! `1 J. n& l( c
49.0049.0049.0049.0049.00; ?  e& L+ h+ n
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：
9 {& y7 t5 i5 f! M& Z* W- t名称
+ f  O$ J! \# x1 X/ A二氧' `$ [! O  J+ t3 l/ a
化硫
* g; O- _; T" e* H二氧/ h% O% G9 J' `" d1 H6 P" e- l$ T
化氮
/ u8 j' z# j1 A" H可吸入颗 粒物$ c# m/ `6 `5 \) M# f
一氧化碳
" L1 ^6 r  z- `, k8 _  x5 S, ^臭氧
+ n2 g+ m3 R% f* o; |8 XPM2.5
+ q6 r& y* H- j5 N. a( k4 ?PM2.5 的 减少幅度
( Y9 [$ U. @+ q* S# \& R( T一年后 终值
2 G% `% h* W" @0 F$ T47.886 n2 ]7 J& k& N( B& ]/ I4 \
74.76
( a  h  j* }$ P1 s/ R, b5 G121.80
8 v, W/ O2 `0 |  O' x50.02$ q( L, b$ W9 h6 M; Q) {1 t
14.10
( a3 G( q8 o/ H  V220.77
) g9 e1 X, c/ V$ X18%6 D9 F2 W9 u9 |' b" l
二年后终值; B: @5 P/ G8 X# J! [. r
38.76* u. j7 o& _5 Q$ G
60.52
& s! `8 d0 W: S5 ?8 @98.603 k6 u$ r* D6 w, N
39.04
3 {6 ~; C7 U  o0 G$ G+ @* Z13.201 Q% u5 _4 B; j4 L. n8 h
172.443 o) e0 K: z9 l+ l& R$ i
36%
7 o0 s; T  y9 \5 W1 z三年后终值
: x1 [  v. E' W( K- i# C29.64
9 [7 g0 D0 A  e+ J; v9 |46.28- \. q' p* S; q
75.40
$ ]* E5 R( }3 m$ L( T$ S28.062 L1 O# A! C1 }6 f+ P) {
12.30
8 s; t1 {) a4 Z2 c8 k) q4 E124.97
  F) J7 @; c5 y  T' a# ^, L3 ?54%
7 x2 c" A& A8 {7 P# q* y* a四年后终值
/ i& q) W8 Q$ R4 S& t20.52
: {7 O9 ~$ l' w5 C0 ?$ Z; ~2 }: d32.04
0 q; l% N5 S+ `  A- n52.20
4 Q! _8 g0 [0 u& Z+ y$ ~17.08) ^2 C% R8 L2 C4 o
11.40- R5 E* X3 M- ~% i
78.795 |' x3 ]' a8 K5 ]
74%
  B/ G* f$ g3 k) i五年后终值8 g) Z& c7 l7 v4 m, R5 S
11.40
2 b& s$ g( u% a7 r1 A17.80
7 ]: _% E" V! R1 }: w& }% \29.00
- M/ h7 d5 R# \* G. c- U6.10
" }4 Y6 A9 G4 p2 N6 u' s10.50
9 B2 k; R( e* d8 ~34.37! u' T$ C; F, Q( h! e
87%
- X& o* Z5 v; @0 Q' Y! r2、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 。& S( o; l0 |7 y0 P: G# u
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 4 o6 t, G4 z- `: d& m
1 p, y( m# X. _/ A

D题上海理工大学10252094队.pdf

2.88 MB, 下载次数: 860, 下载积分: 体力 -2 点
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' r& i, `# c/ ]* Y, R  c
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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