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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：
8 ~- }, `- g3 q# `7 }: `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- m3 @  u* B: m! p# f, t
评估及污染治理等相关问题进行了研究，取得了以下成果。
7 \* g) F* x6 ]5 v" [- H问题一：/ l' G. j& W' Q$ {8 t  |
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、* G2 j" ~! _0 a, e/ f+ T1 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
) u3 E& u' v, B9 K! ~0 Y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
" l  R3 R' j; j( X& |% X! e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' E8 A  G; Q2 ]
相关。最终给出PM2.5 与其他5 个物质IAQI 值的拟合函数为：, _* }& Q; e( d; i) X
0.2262 0.2416LnX 0.3526LnX 0.3546LnX - 0.2154LnX 0.969 1 2 3 4 5 LnY  LnX    9 w- S/ \. R4 _5 I  s4 z  y$ R
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
; \) b6 Q! I4 ]7 p& F0 `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、; [# b" N: E' P
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
7 }6 \/ n) w+ {0 G* Q) e8 m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：+ i5 n/ q5 i, t9 t, r
LnY = 2.3975Ln𝑋6 − 14.903𝐿𝑛𝑋7 + 19.4621Ln𝑋8 − 44.323𝐿𝑛𝑋9 − 21.929𝐿𝑛𝑋10 −" q0 I; i/ t- C! K* s* d) I8 n
45.905𝐿𝑛𝑋11 − 85.10324 ]7 T) \4 E* W. q- {
问题二：  {# u7 Y4 Z' t0 j% R& `
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
! t* D/ |1 u+ D5 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
( G. s4 r9 k9 H" X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+ M7 p" i+ R% j5 y; Y! C  f3 n. O, d
染情况下，污染源上风和下风L公里处的浓度。; p# k: E4 Y, K8 K' `1 i  g) H
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/ w, G1 ~, {6 o, x2 D' T5 \
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! u  y( G5 F$ ~* u) L% U* X5 i% V0 a
- 3 -
) _- p, A* w6 n( o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。+ F# U' ~: a; |1 q
3、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。
, m  z6 g: W0 ^) e; Z4 r4、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。
" j8 {: F. ]8 A  J; c/ N" {2 r+ [问题三：
* S  H# L! o; m0 S" @$ D5 F1、提出三种治理 方案：长期、快速全面。8 x/ j- \# F# ^( U
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：; h+ d' r1 p# _
年份
8 Q: N* O: {" e( e第一年  ?* \- _+ @0 r
第二年
* |; x" C3 Q* E2 x* A第三年, P% a* e7 D& t( y1 F
第四年
6 Q; D9 L7 v6 O- ~5 t+ e第五年6 P$ `. z6 w! o1 ]+ i. ?! {
PM2.5 PM2.5PM2.5PM2.5值变化额
1 D( x- b% v. S2.32.32.30 _, p1 k! n# E: l
7.37.37.3& t! w4 G. F3 d. v
18.318.318.318.3
( R( l- e) |' M7 k61.361.361.361.3
3 s. _% B5 A0 ^7 z155.9155.9155.9155.9155.9
- Q9 Q! l' e2 u快速 治理 考虑 治理 成效 ，其每年 的治理 计划 为：1 f/ E8 X# h! Q
年份
( R$ C) v; h5 c1 E( X8 Z* A3 q( D第一年
+ ?5 |3 d7 z+ E4 Y4 L& |1 C2 U第二年! g$ l$ R- j: h+ a: t( @( _
第三年. P) `, P; T1 I, Y2 s4 _+ W8 I
第四年0 R4 d5 t) [9 r
第五年
) O" M# ^0 H2 t# }# PPM2.5 PM2.5PM2.5PM2.5值变化 额
! l; B+ f4 a) G0 L1 [36.7536.7536.7536.7536.75
) M3 w8 ^3 J7 L& {; ?36.7536.7536.7536.7536.75
6 N/ p  }9 W8 E  O1 X0 d* i9 Q/ l73.5073.5073.5073.5073.50
, q: C2 R' l7 _' p' D" L' x49.0049.0049.0049.0049.00: n/ @( `- N! y: I" l/ {4 `
49.0049.0049.0049.0049.001 ~/ w" a5 G( V4 i+ C7 a* y
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：
4 J: Z7 Q; {4 z名称9 ~* D7 J( s: G9 B. {4 g
二氧
6 k; U( W$ A$ L! S/ R* d化硫
, {1 q* s1 v; J二氧
8 B7 [8 D% x" I0 x3 {6 M9 |$ _化氮. V. t) ^9 ~: \9 p; n7 g
可吸入颗 粒物
5 p: L* M9 ]. \一氧化碳
3 A4 K9 u9 ~: i2 s- e3 @臭氧( k) q! k: V5 X  z
PM2.56 _1 |8 `3 u0 z7 u0 f8 N
PM2.5 的 减少幅度' H( m% W& C2 _- k. ~: |6 m  e
一年后 终值$ f9 `: x% r, l5 d* U% b
47.888 Y' b: l% c; N
74.76- ]. b6 m2 K8 a% Q% F  y+ F
121.80+ s% j/ a$ V4 Y1 L1 }
50.02
  Y- T1 N  l0 w7 ^+ ]14.10+ P' \/ _, J; S
220.77
, F" L6 [& M* ~18%
3 a6 b9 l7 I$ ]* }. T) F: Y, |5 R二年后终值7 w0 B& s) z  _' e& Z
38.76  w+ T& v! U9 ^# H- D5 I
60.526 y' X9 L! y1 N
98.60( q7 R' W6 b/ [# H: S' N6 Q  e, R/ S
39.04
; r4 j* {7 l+ e6 o. U13.20
( j% @( |* Z  {172.44  m4 Y' C+ L) p) L6 B- Y( z- o3 J
36%
. o4 A- b6 w; u  R( b1 Z三年后终值- ]) n4 ^; z# g! k. v" D  N  L
29.64
. v5 R3 R4 @  D8 X, n46.28/ }  T- d- o( ~2 h) U- @" n
75.40
& f& D$ T; t) J, i28.06
! B5 C: Y1 o- v0 u0 c12.30, n' Z7 r( ~3 Q; {
124.97# [% t) r( v5 O1 ~# ]  T1 \6 a# y
54%
/ _6 ~2 S  h! ~. F7 e( G8 i8 j四年后终值6 t+ b. ~  ~- Y' j5 c
20.52
2 W* r* U6 w3 ~4 I& c, P% o2 C32.040 o8 Z& `  i' H
52.20
! N  J2 b2 l" H* N0 L" M17.08
% q4 B0 s+ k5 b; [- J- e11.40
/ a, S) ^- ]. O6 r78.79
8 M7 w( V( |- p: L0 t74%; G) n1 {9 a2 A% ]/ ^5 B( F
五年后终值
0 H3 M; w; ^4 Y; S11.40  P: d: ?+ X2 f2 @
17.802 R% k! ]5 N6 [! w* B
29.00( s! g) O: J# h0 R4 ^
6.106 X: b& r2 l- w$ b2 T4 `0 w) R- i# `
10.50  y2 d) _& ^; v9 W
34.37
1 n9 G. L+ H2 [87%0 {9 h, e; U9 f, l" t
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 。
' y, Z% G4 L' _' |! y; ~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 9 `4 a  ?- P, C9 U7 G# z
" B! V! i! L& X) [! U& Q  u4 v

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8 m0 ]6 [) t6 a# d1 O
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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