TA的每日心情 | 奋斗
2024-7-1 22:21 |
|---|
签到天数: 2014 天 [LV.Master]伴坛终老
- 自我介绍
- 数学中国站长
 群组: 数学建模培训课堂1 群组: 数学中国美赛辅助报名 群组: Matlab讨论组 群组: 2013认证赛A题讨论群组 群组: 2013认证赛C题讨论群组 |
摘 要：9 G) ^ U- N) @' D$ d
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9 O' a; U3 n8 y0 P
评估及污染治理等相关问题进行了研究，取得了以下成果。6 c t& r2 p: D% d; c" F% C! z# j
问题一：
' L! m# ^7 A- ~8 X. ^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、
4 h+ z* Z2 L0 m% f0 A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
* k# p- O5 F4 o# |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' h/ f/ k1 d& b+ ^
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
& _% W! q' N1 I% g相关。最终给出PM2.5 与其他5 个物质IAQI 值的拟合函数为：- U$ }. Z& W& q) P" X6 ?, i
0.2262 0.2416LnX 0.3526LnX 0.3546LnX - 0.2154LnX 0.969 1 2 3 4 5 LnY LnX 1 ^, i, B+ b2 f. i* s, m: \
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
* l" g2 w+ ~ H- O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、/ |8 B, S- h) i% c& D# j
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
9 c$ r5 h% y+ Z7 Y, S' j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：
7 X9 w( e# z- B! ]% b5 @LnY = 2.3975Ln𝑋6 − 14.903𝐿𝑛𝑋7 + 19.4621Ln𝑋8 − 44.323𝐿𝑛𝑋9 − 21.929𝐿𝑛𝑋10 −
1 H( N; [" y: p' f+ T! ^3 R45.905𝐿𝑛𝑋11 − 85.1032( n6 D9 h% X( c8 Z' _9 N5 L- D
问题二：
5 Y3 ` W) M' [& O6 \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
2 G. M% Z$ E! B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$ Z( b9 p' J; U" D; 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* }, }: [- d; Y5 q$ a
染情况下，污染源上风和下风L公里处的浓度。) c/ c. M' L% U
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
5 e* T* @7 S# T6 Q" _# l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
$ s0 Q5 D Z% K# C S; o- |" B- 3 -$ `; @" R$ S+ i. ^% _2 Z2 d1 H' i
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。
+ Z9 }1 A* v9 [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。
1 B4 q3 Z3 G8 G6 p4、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。6 m- S4 g; v; S) K, X
问题三：" a6 N7 G6 u6 U) I% T# r/ X
1、提出三种治理 方案：长期、快速全面。3 Q& L* @7 a' J: D
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：
# ~+ j( G! c" R年份; ]- |6 V2 ]0 ^, n! l
第一年+ k1 k" O% c) @# `9 d0 P, Z
第二年+ B4 @. s) m7 t1 D! f+ N! y
第三年; w7 ? B$ p7 r
第四年
4 h4 C4 q( R1 |0 [2 L第五年# a+ O& m1 W# }
PM2.5 PM2.5PM2.5PM2.5值变化额' P, k# @0 S% u8 L, a
2.32.32.3 y3 Z/ H0 } l& A' E
7.37.37.3' ^8 _% a S5 x+ ~4 }. H! d- i6 G
18.318.318.318.31 I% v+ G+ _+ k, I0 X, W g
61.361.361.361.3
) C8 g/ }* b5 T S8 V2 k5 T155.9155.9155.9155.9155.9! Y# v& q! f; I( ?
快速 治理 考虑 治理 成效 ，其每年 的治理 计划 为：
9 J, X3 G2 l/ W6 K& ?年份
0 b* U5 B# A, D* T! C* C( n第一年
! t+ ~& |6 @' \第二年
% ~% C% {+ e4 {& G2 d* G第三年: M5 m. { y- d! H; ^
第四年6 b) Q3 b: S/ V5 \8 t
第五年$ Y( P9 f" `' d
PM2.5 PM2.5PM2.5PM2.5值变化 额
0 w$ j; m' P& m0 C) b/ P& i36.7536.7536.7536.7536.756 _# [$ S3 c" s3 E
36.7536.7536.7536.7536.75
. u& q7 @+ p+ n3 l$ n) \73.5073.5073.5073.5073.50) J+ v$ j) d) K" C& d: ], E6 }1 J E
49.0049.0049.0049.0049.005 r. z3 w, u5 i2 g3 R
49.0049.0049.0049.0049.00, |- g# B( C/ Z- t1 N1 O. H
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：1 u# I( V* ]* D3 @4 l1 b, V
名称
& w/ L% Y6 {2 c3 R9 e3 X" ~$ p: [二氧
/ ]! f8 a4 x | O W$ [' A化硫8 ^( Y$ R0 _* a/ U+ X R( @
二氧4 b& Z g3 q- U9 o! F
化氮. }& {" F0 E( C
可吸入颗 粒物; U' |7 y% r* M; r* f5 ^
一氧化碳 m3 `6 i2 L# g. {
臭氧$ G4 R4 `* i* I) H5 L4 A6 J j* o; x
PM2.5
& h, y: |4 e% b% kPM2.5 的 减少幅度
* j" G3 V4 C$ c, T& |" t; G一年后 终值) v) u. y# G% f: |
47.88
1 l/ P7 h+ A7 m P0 r74.76, D- S# M i* Q M
121.80
6 @/ C! x' \& O" Q50.02
) ~8 ?- z8 m! L8 b5 B1 m14.10
) q* Z7 M9 Q% x' \& A220.77* @% F( f* k x: K
18%
5 `8 Y0 U" @: F1 N8 ]% E二年后终值
; q( R1 c# `% N0 ^& G38.76
1 S8 S% s) ~% G, v* v) r) M; Y9 |60.52
5 S4 Y) U1 a( h) m" G6 ]& `98.60* Q8 ~$ N3 l4 E, F& L; m' Y& ]. b
39.04" W) e% j1 r* @
13.20: Q& N& E" Y* u* z$ Y! k
172.44. n M* c: S' \9 x: T
36%
& L6 h( B/ D6 [# f/ x- U! t三年后终值7 L: c) ?8 V, B5 w
29.64
, \2 l3 e# G" p, v46.28
( r5 G+ d' @- A2 A# L75.401 c F6 z# K' ^8 J8 \7 Z5 k
28.06; y; a! z0 J3 j v- ~$ t
12.302 W* R9 {& ]; e8 \$ W' {
124.97
3 C! Z2 T$ m8 r5 A% K$ z54%4 @# H0 J2 I- P% H9 a4 Q
四年后终值
; x( M* R! K6 t( B2 e20.52# [$ F! o" G0 P3 X: J; x0 _
32.04
8 v v) O& E( d& d; k. n2 ]52.207 D: F. i8 C- t( B! |& E' b3 v) z' n
17.08
0 m* K5 r) S7 I11.40
* i2 w! a: r9 k+ ^! w- K78.79
; c( a/ s' i( V+ s+ v5 v74%5 K) c& g$ t+ }7 |; B! y
五年后终值* F% V6 E( c3 |. O5 D2 @- x
11.40
1 W" _4 h1 K9 n" X: z: e9 M17.80! T) {( X/ F# @7 l
29.00+ t; Y1 C0 ]# f6 c
6.100 @1 _* f7 V" I
10.50
) ?, E# K& b) h0 w( a34.374 ~( ]4 _. b+ x0 ^+ |( D! w
87%8 r5 I6 d' ~ R
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 。
5 ~ N3 A; n. {; U; d. ~, z1 O& 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 # z2 s$ g c% F. o, \: o
# Q K, ~1 @6 R! b( t
|
zan
|
IP卡
狗仔卡
发表于 2014-8-30 18:48
转播
淘帖
分享
收藏
支持
反对
微信
提升卡
置顶卡
沉默卡
喧嚣卡
变色卡
抢沙发
显身卡
发表于 2014-8-30 19:22
