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[2013D题优秀论文] 对空气中PM2.5 问题的建模研究

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    发表于 2014-8-30 18:45 |只看该作者 |倒序浏览
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    摘 要:3 Z4 {( z1 c$ l3 \! x- l
    本文针对空气中PM2.5 的相关因素分析、分布与演变及应急处理和空气质
    , ?9 s- U' F* a5 K量控制管理的问题,采用相关分析、回归分析、二维插值、微分方程、非线性规
    % H( c) P) M9 g9 V划等方法,建立了相关性分析模型、多元线性回归方程模型、Shepard 二维插值8 J, f1 M5 M; ~; `+ g( f  S* @8 u
    模型、偏微分方程模型和多目标非线性规划模型,运用最小二乘估计算法、数值
    ' m: T& d( \. Q% J0 B插值算法等对问题进行了求解与分析。" Z$ s6 ~5 d+ g: w- H- \% l
    问题一中,要求对PM2.5 进行相关因素分析。首先,运用相关性分析方法,
    ! r9 L# K0 O; O0 P建立AQI 中6 个基本监测指标间的相关性分析模型,利用SPSS 软件进行求解,
    1 Y# D0 ~7 N$ K1 N' e0 M+ S得到各指标间的相关性,如PM2.5 与一氧化碳间相关系数为0.822,呈显著正相
    . w/ b5 I6 S: K关;然后,建立了PM2.5 与其它5 项分指标间的两两回归分析模型并分析;最
    : k, A( z6 l% a- E- w# z" p0 v# ?$ Y后,运用回归分析的方法,建立PM2.5 与其它5 项分指标间的多元线性回归模2 O2 k% S3 L, n1 f7 Q4 ]  q
    型,采用最小二乘估计方法对回归系数进行估计,并对回归方程进行了残差检验,& V; l" Q/ R1 d4 r# t- j. C
    对异常点进行了逐次剔除最终得到拟合度达到97.1%的多元线性回归方程。
    4 P6 L% e! o) D+ h4 c- c问题二中,要求对PM2.5 的分布与演变及应急处理进行研究。针对第1 小问,
      R6 u% ]" i7 r8 j首先,研究了PM2.5 随时间的变化规律,建立了基于三次样条插值法的PM2.53 R! T0 U% `8 l* }5 E
    随时间变化模型;然后,建立了Shepard 二维插值模型,利用MATLAB 软件编& ]( \' d2 R$ z. z: {
    程求解,得到了PM2.5 的空间分布规律,如PM2.5 在高压开关厂的含量最大;
    , s" C' H, K$ I- j( w& k0 p最后,建立了分区污染评估模型,并得到了其评估结果,如属于一级区的草滩为9 i5 `& k, V% ]" _7 G1 L0 }* q) b
    中度污染,属于二级区的长安区为轻度污染。6 [5 m* e$ x/ }
    针对问题二第2 小问,首先,运用回归分析的方法,建立了PM2.5 与气象- W" ?# Y" }2 y# n) i: G
    因素间的多元线性回归模型来分析气象因素对PM2.5 的影响,如在冬季时,3 T9 S% \, V, m+ a; f3 c( W  _
    PM2.5 浓度与湿度和温度呈正相关;然后,在建立PM2.5 在边界层中扩散的物
    4 [  e6 Z  c( A$ J. I理模型和迁移、转化的基本模型的基础上建立了PM2.5 扩散的偏微分方程模型,
    ' X  m) {3 s' K; Y7 h( j- m并利用MATLAB 软件编程求解得到了PM2.5 扩散的偏微分方程模型的解析解。/ i: P  q- Q2 W0 |% X
    25 m, y2 v- C4 n2 M5 C7 ]1 q
    针对问题二第3 小问,首先,建立了PM2.5 在地面的浓度分布模型和PM2.5
    % H6 M1 h% o  \1 J: P7 o污染扩散的预测模型;然后,对PM2.5 污染扩散预测模型进行了参数估计;最: s0 B& {# O3 r* ^6 B# |
    后,代入实例得到了各个监测点PM2.5 浓度的预测评估结果,如高新西区为重
    6 g' o9 x& x4 t# }* R0 y度污染区域,广运潭为安全区域。针对问题二第4 小问,用残差检验与稳定性检: ~" v/ G3 G0 ~1 t: o  O
    验了模型合理性,并总结已有研究成果给出了PM2.5 的成因、演变等一般性规
    , ^1 B7 s1 p# a律。6 x2 j) _7 }8 G+ B7 `
    问题三中,要求对空气质量进行控制管理。针对第1 小问,引入了效用函数
    - Y) C; d2 P6 `2 N; a3 O7 U# x建立以满意度最大为目标的非线性规划模型,利用了LINGO 13.0 版优化软件进. w* D5 M0 P  l- R" b4 Q/ f
    行了编程求解,得到未来五年PM2.5 每年的全年年终要求达标的年平均浓度分
    8 }+ C6 x- t) H; w. m( n别为:226.1835,174.89086,126.00372,79.40928,35(单位为3  g / m )。针对/ M. ?) j9 z. t& B% P. g# L6 f
    第2 小问,建立了以投入总费用最少和PM2.5 减排计划实施满意度最大为目标
    % {' j8 J& H2 S4 Y: C8 D6 Q的多目标非线性规划模型。在求解过程中,利用了主要目标法将双目标简化为单
    2 q# q0 f* Q0 G( r. i; }目标;然后利用了LINGO 13.0 版优化软件进行了编程求解,得出了五年投入的
    0 ~, v# `, J$ b) w6 c/ v& f总费用最少为64.13053 费用单位(百万元),并对方案的合理性进行了论述。  |8 e3 i2 t( k8 Q( I# m
    本文的特色在于,在问题一中,采用了最小二乘估计方法对回归系数进行8 _  y+ G+ k5 u/ m& ?
    估计,并对回归方程进行了残差检验,且对异常点进行了逐次剔除最终得到拟合
    ; Y3 B3 n9 m' l! H  w2 i度达到97.1%的多元线性回归方程;在问题二中,考虑了多方面情况,建立了
    % U9 g) u# @2 b7 C1 C; KShepard 二维插值模型和偏微分方程模型;在问题三中,引入了效用函数建立以0 A. r+ Y+ j/ r: n0 q9 V3 K# r
    满意度最大为目标的非线性规划模型,在对多目标非线性规划模型求解过程中,. U6 t" j8 z- p% Q1 Z  j9 |# l( K- U
    利用了主要目标法将双目标简化为单目标。
    4 r+ Q% T: D+ E8 n" m; J- `关键词:相关分析、回归分析、二维插值、最小二乘估计、残差检验、偏微分方, O9 l  M$ G; m- ~! S9 {
    程模型、多目标非线性规划模型' X2 n: W7 G/ d" f9 {) r# p3 l$ G' B& I
    # ?/ @& `5 E' M4 C8 e' G4 @- N

    D题南京航空航天大学10287032队.pdf

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