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摘 要:
) }( V+ g4 C5 Y' Z6 z; xPM2.5 是空气质量指数AQI 中的重要监测指标,是产生灰霾的主要因素,对人类+ n2 x' T3 j, z# h1 y- P. I& v
健康危害极大。由于PM2.5 进入公众视线的时间还很短,与它相关的统计数据比较缺
; j% ~9 l- L. J6 ~ x) U) h乏,从而限制了对其客观规律的了解。对此,本文着重进行了以下几个方面的工作:
2 c q d- `* U一、PM2.5 的相关因素分析。结合附件1 中的数据,利用Pearson 相关分析法计& x; Q: f6 P6 [& Y8 f+ E( M
算AQI 中PM2.5、SO2、NO2、PM10、CO 以及O3 等6 个监测分指标的指标值及其污
6 d" C, x I1 I8 ]8 o3 w染物含量相互间的相关系数,定量地分析了6 个指标之间相关性的强弱,发现PM2.5
$ i) y( r" t: N- r0 E5 {9 y与SO2、NO2、PM10、CO 具有很强的正相关性,而与O3 呈较弱负相关。在此基础上,$ p7 y1 U% Q3 @( Q5 _( f9 f
建立了PM2.5(含量)与其它5 个分指标及其对应污染物(含量)的多元线性回归模
" }& C5 k: a) g" g型,并利用附件中的数据对回归模型的合理性进行了验证。) P& q9 a7 t4 r) H' G
二、PM2.5 的分布与演变及应急处理。利用附件2 中SO2、NO2、PM10、PM2.54 L7 r9 _ S* e/ R/ Y
的2013 年数据建立了PM2.5 的3 元线性回归模型,利用回归方程拟合2010 年 ~ 2012
& M/ Q# v2 {* F+ C. @7 G) E% ]! U( [+ }7 p年间缺失的PM2.5 数据,并以此绘制2010 年 ~ 2013 年间西安市13 个区域对应的
. S) N6 e4 x8 d+ i6 ?( d' Q! mPM2.5 拟合值曲线,对不同区域和时间段的分布情况进行分析,发现PM2.5 具有季节7 M1 K% R% u9 `& q, z
性、区域性的分布特点。同时,计算附件2 中各区域2010 年 ~ 2013 年间每个季节空
, o v5 f' \5 O$ g' u6 d气质量指数的平均值,取其相应的污染等级对各区域做出了污染评估。
; Q8 n* d- k3 a3 u在合理假设的前提下,根据扩散理论建立了简化的PM2.5 连续点源扩散模型,定! ~& D+ V2 k0 Y
量地分析了PM2.5 与风力之间的相关性,并利用附件2 中的数据对PM2.5 与湿度之
: p2 @% [0 y8 c' D% l7 l. P间的相关性进行了定性分析;再提取附件2 中的两组数据分别建立其PM2.5 扩散模型,
! `- W- ?2 n' r+ |5 ^0 I- S绘制其正下风向的扩散分布图,从而对PM2.5 扩散模型进行了定量与定性分析。
( z9 P0 {# T9 F1 v/ r, b当污染源的PM2.5 浓度值急剧升高时(作为新污染源),周边区域的PM2.5 浓度- l% C$ d5 l6 ]9 A& l3 A$ p% n
在短时间内不会发生突变,继而建立新污染源的短暂连续点源扩散模型,并提出了污! k+ u5 z, [* T* Y
染扩散预测与评估方法:对污染源下风向x 处的区域,分析在t 时刻该处的PM2.5 浓8 S# ^* ?5 R: \4 j2 P
度是受新污染源影响还是受初始污染源影响,再利用相应的污染源扩散方程预测该处- u) f! m! e( _4 U
- 2 -+ d1 }5 U: G, f0 B
的PM2.5 浓度,并换算其对应的空气质量指数,继而做出污染评估。进一步,结合附
' ]/ r& o( M x4 F3 K4 ^0 b件2 中的数据,利用该扩散模型进行预测评估,通过统计下风向不同区域的污染等级,
/ d1 o. E) a: `5 V" B6 c2 \给出了重度污染和可能安全区域。" z! ^( K: ?( \" `! m$ c% u7 N9 d
为分析文中扩散模型的合理性,在附件2 中选用小寨、纺织城、兴庆小区、市人
& {- L& o% H: L民体育场等4 个监测点数据进行比对分析:利用后三个监测点建立PM2.5 扩散模型,. T1 ]: w: Z9 x/ T1 _
并对小寨的PM2.5 浓度值进行估计,将该值与真实测量值进行比较,继而分析扩散模. c) o: F; a$ [8 k
型的合理性。同时,结合已有的研究成果,对PM2.5 的成因、演变等一般性规律进行
: U8 w- F b- z) Y7 H了探索。6 p0 |2 \0 ~3 r4 a; u k
三、空气质量的控制管理。在分析PM2.5 的污染成因后,总体上依据“先源头、
9 c% z, }( _* x3 ~4 S1 I2 s5 }后时段”两次分配的思路,确定阶段治污目标并制定相应的治污方案。在分析附件1. ] D6 k" p6 n. U% S; u0 t$ _1 n
所在地区PM2.5 的主要来源类别及其贡献率的基础上,按照“源头治理,贡献率越大,' M) D3 @. X2 p9 i# _
要求完成的治理指标越高”的基本原则,按比例分配给PM2.5 主要来源不同的治理指' |, [. t* d% B9 U5 s' e4 o1 Z; r) u, q$ y2 r
标。针对不同的PM2.5 来源,根据其治理措施的有效性、周期性等特点,分别设计每
! t+ q; e9 B% m- W, S1 K年的治理指标,继而确定该区域5 年内的污染治理计划,并给出了每年的全年年终平8 ?- e v" d9 o. @* b, p; d7 c& t2 c: o7 z
均治理指标。
) E# F8 x5 Z' a% [) D! x采用综合治理、专项治理相结合制定治污方案的思路,将PM2.5 治理指标按比例
+ [% A* U9 ^* v" D' t5 kP 分配给该两种治污方式来完成,继而得到每年投入经费与5 年投入总经费的数学表6 J# i% J( ?/ b( G0 C
达式;在完成预订治理目标的前提下,以总经费尽可能低、每年投入经费适度均衡为8 R7 W/ M5 f' ?# r1 O& |) V
优化目标,建立优化模型对专项治理计划进行优化,给出了五年投入总经费和逐年经1 @/ M' \" \8 e4 x* ]/ I9 O4 e
费投入的预算,并对专项治理方案的合理性进行了说明。
# F3 f3 E2 j- q2 G7 J3 U, \最后,我们分析了本文工作的优缺点,并提出了改进方向。, C- D3 F+ B! U7 l' z
关键词:PM2.5、空气质量指数、污染等级、相关分析、多元线性回归、连续点源1 I3 z" m9 C* |: v
扩散模型、专项治理8 a0 O# o" }# A3 q$ F) [1 Y( Z
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