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摘 要:
: J- N8 O2 E9 b3 OPM2.5 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 w& ^1 \" [8 w& Y; b, z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2 N6 Z7 d* p7 G) n
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:
0 p- g: ?0 J" @$ n2 ]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
6 K* M; Z; o. r4 f/ o$ K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0 u2 |) g6 P1 v, N% G& N) N
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
& B7 E9 k9 S3 w0 J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,
' o; D0 h; r4 E0 E' [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4 k& ]) w+ Y* x( m$ r
型,并利用附件中的数据对回归模型的合理性进行了验证。7 |( \6 y3 H! M$ w0 L/ A0 N3 G% ?9 i* P
二、PM2.5 的分布与演变及应急处理。利用附件2 中SO2、NO2、PM10、PM2.52 [( h* R6 E8 a( j
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$ s5 L3 F! ^, \6 Z5 |6 r, i" \
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
8 P! N5 W4 z! k- M0 U9 }" 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
+ c6 w4 u4 V! Z- h$ q+ N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- @0 e+ k- L; a) Z a* h' p
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。
. D; ?1 f" B* y1 ?; i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& p" c: n& l" y8 o8 c, b* W
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2 U P0 S( m3 Z f- |# s: z. H
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,
" t: G; C% X6 J, K' L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。
) h/ C/ c* ]) {0 s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: i: H. o& P. O5 J: R+ B6 |
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& r( T. u; T5 I+ A2 {* ]
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 g; W' O& }& p+ _# E- t/ t: b
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
5 |7 R# ^/ f& X6 f/ f; d: Y- 2 -
, a" v4 W2 b# R7 L1 g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! d- C/ G6 A; w! X/ O, G
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,
, n9 \0 X5 v/ ^ J8 X6 a- z给出了重度污染和可能安全区域。
# U0 y' }% I0 L) E# f. s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
+ s9 z8 k% v* K$ i: X: Z0 s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,- a" ?& ]2 F. A" S
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 W/ v9 \" N( P. Z0 e/ k! M
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 m0 e" j2 v( @ u+ M了探索。2 u2 b( i/ e* j& w, a
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、
5 {3 T% K B. ]4 X* @: J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# C z, o" F8 F3 a' C+ B. g* f* U
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,
4 l( g6 I6 `; q/ a' J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
: }% m0 _" m B/ z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
; i$ F- {9 T( h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5 U( h) s* I! J6 b9 G. V* l5 G- ^
均治理指标。! E( x. E; H" V; C$ u+ Y7 @
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# b! R. N2 Z) Y
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
1 n9 s# a! ?) S* }- M, N( r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9 \4 }/ W/ X: X5 B0 N
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$ j3 w% m, ~8 v
费投入的预算,并对专项治理方案的合理性进行了说明。
9 h$ b2 P$ u& P3 X9 t最后,我们分析了本文工作的优缺点,并提出了改进方向。
8 i( }: S L1 q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4 r/ M) }4 h! I8 v
扩散模型、专项治理
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