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摘 要:9 e: x- H. K+ `, d# ^! Q, F
PM2.5 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2 R. c5 S8 s7 n
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
% R3 d$ a5 L1 P; U2 b6 }2 p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:
8 I/ [) W6 @: ~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
. v5 i5 c6 j* H6 ^; [3 o; G$ l# ]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* q- z3 k7 u! ?; `' F# r! w, l' B
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PM2.59 c; M3 F* Q& e" p: A
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,
+ X# S" i% \4 ~6 ~7 P$ E9 P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( l# D; S6 T1 W2 F+ D0 ^2 u3 R7 V
型,并利用附件中的数据对回归模型的合理性进行了验证。
& J" V0 U9 v' h5 }/ \二、PM2.5 的分布与演变及应急处理。利用附件2 中SO2、NO2、PM10、PM2.59 Z0 m8 J& D! a9 v2 q7 l. { s
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
% Q4 S6 u7 i+ S6 {% U' a9 ~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
]) u8 [, V/ d2 A( _1 c) c2 O6 V* xPM2.5 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
9 D) d+ B: L. T2 \- F/ e- P) f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
1 a1 Q+ w9 i2 ?7 z) O6 u- M: v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。/ U* T1 e4 Z2 w
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8 I+ S2 C8 {! T. u
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) I' K! u. e: W
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,% U6 n5 ]* M' U* H d2 T: v' p8 e
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。9 D! R6 E- [5 e1 h" {" O5 y+ n
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' F, }5 _, R! A
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
1 _: G: [( u$ P0 _" 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
7 c* e5 L( i4 ~; t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4 o! ?2 ^1 J! U9 g7 T. D
- 2 -5 O0 d2 |8 H( j2 L$ }! x
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. f' X$ s6 ?" H5 _
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,' n( y( r0 k7 _8 x% @+ }
给出了重度污染和可能安全区域。
( w; ~/ a X/ w: }0 R; _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
6 {- X W+ p' I- Z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,
; r- E+ V7 {" T) }' [: @$ W0 q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7 t5 u( N& O3 [, E8 V0 @
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3 ]% M4 X& d! o2 l) u# D5 y
了探索。
/ b. f% ~2 [9 H8 U% E. H [0 l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、
0 c3 A) C$ X7 v% g, I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12 E) \6 B& J/ a( Y E6 p
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,
0 ]# d* p: F/ ~1 A/ s: b" ~$ N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
- O z* R/ |; ~" p) a& P7 w$ ]( \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
# V+ d3 X4 G+ J7 z* w& S& O$ ]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 F" N* g8 L; e; g5 k
均治理指标。6 _8 Y. [$ ] ]8 R0 v
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5 ~- F, ^% [% G* L) J
P 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
+ \- g- S) o e: v3 F" I/ o* e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' n' x2 }& s4 l
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
. t1 J0 q, z6 d/ m i5 z- c0 D费投入的预算,并对专项治理方案的合理性进行了说明。- ~) q Y3 T$ C1 d$ |% s( z
最后,我们分析了本文工作的优缺点,并提出了改进方向。8 c( i# _, v* k8 I: r0 b+ B
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* x d3 |9 ^' v" |
扩散模型、专项治理
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