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摘 要:
6 U, ?, a6 [$ n0 V$ ^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# B/ N2 e, U0 o; J) h3 S
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
4 e8 g( n7 V( N2 x6 ~$ ` A% K* z+ R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:
' x. |6 F; p- Z) S$ `' a d; ?+ [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 | c1 U7 I$ g* R9 s 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: Q5 C$ H! S; \( o( X
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PM2.52 u! g3 @' p! P& q- h
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,- W0 i* ^, m& R% [9 O1 M( I. x" Y
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: l6 z4 h; o6 ^ X: O7 U! j
型,并利用附件中的数据对回归模型的合理性进行了验证。8 `( C% S/ k3 n) t4 o k. l* i. n. ^6 C1 C
二、PM2.5 的分布与演变及应急处理。利用附件2 中SO2、NO2、PM10、PM2.5
+ p6 Z4 O7 y9 A! r! t# O- d. D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 ~ 20122 i! K r, u! N/ C
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
+ [, S6 N! u" x( g/ l8 _PM2.5 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
) L5 }6 k- w1 H: t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
; r$ e0 [9 `( |& t) y) e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。
+ z$ j5 Y8 J5 \% p1 [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& J5 q) P5 h) i: I k
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
x: r, a5 r3 C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,
: B) F" G: _ W) |/ K7 ]: V" H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。
! Y# O, u6 m% f) o0 d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6 c ?7 N9 O+ k; `5 t0 X5 p3 u
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
* c H: l1 z! d+ r7 t4 l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
4 t, |. h8 `% y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7 R& G) x& u: u8 V; h3 }0 @! @
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4 c% Y& h; `: ~- D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
* }+ A. p) a! P+ m! V( X$ G+ j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,
1 j6 M- Q E1 n9 C7 u+ a* j: `* J给出了重度污染和可能安全区域。
* m' g8 j( ?) r: v# w' T4 x1 u& l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
2 H4 V3 j8 o: b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, T7 j% l: q9 A! }! K9 Y
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
9 I) ~ Y5 Q! G2 f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
' N) q+ @% Z1 l, ?0 Z2 b了探索。
" W" P' ^* B* V# G# n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、
" N) Y! X7 U6 y4 R: G, D7 u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- z ]' ^0 J( S4 y
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,6 w% r$ D8 \' c8 ~9 h# U* F
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3 c n( A$ C6 y% m: H
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4 W) d& @- S' v/ i& D+ S& n% 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
1 C1 H& x5 j, m8 z均治理指标。
5 g7 x/ I8 |8 L4 j* {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/ q4 B# |5 S: \# o' o! m
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7 z" u& Q, d' R1 g! o5 q
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- V8 J% X" f4 |
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
" U- \2 B* k# v/ K费投入的预算,并对专项治理方案的合理性进行了说明。1 p" F- j* p" x5 o. Z* n
最后,我们分析了本文工作的优缺点,并提出了改进方向。
# t) J3 P9 F3 ]/ L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
$ ~% U7 P Q# Q4 |扩散模型、专项治理
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