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空气中 PM2.5 问题的研究-三峡大学11075008队

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杨利霞        

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    2021-8-11 17:59
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    [LV.4]偶尔看看III

    网络挑战赛参赛者

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    自我介绍
    本人女,毕业于内蒙古科技大学,担任文职专业,毕业专业英语。

    群组2018美赛大象算法课程

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    1#
    发表于 2019-10-8 11:20 |只看该作者 |倒序浏览
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    $ Q, d: S; F" h  g: ]
    空气中 PM2.5 问题的研究-三峡大学11075008队
    2 |4 r# p2 r& Q' l" V
    2 A$ y0 s1 y. Q, X
    本文建立了相关性分析模型,灰色关联度模型,混合回归模型,高斯烟羽
      C- n1 I# \8 h9 y( L模型,分期治理最优化模型等模型,通过定量与定性分析的方法,从相关因素、
    " p& ^8 j* Q5 }6 S- r2 R5 B. o  e分布与演变、控制管理三个方面,对 PM2.5 进行了深入的研究与探讨。
    ' Y& Q# Y3 l/ B. _* p. t+ K针对问题一:( _& g/ B% n% v; p  }! }
    1、以六种污染物为相关量,建立了相关性分析模型。将附件 1 的数据代入7 Z: F/ |# b$ Z: e
    模型中,求得的结果表明:相关性最高的指标组是 PM2.5 和 CO,其相关系数为
    & A, V4 C. A9 `! l; y0.82,相关性最低的指标组是 NO2和 O3,其相关系数为-0.063,即独立性最强。
    ; o3 l8 O  h3 e' `! h- r2、以 PM2.5 为参考数列,其它 5 种污染物为比较数列,建立了灰色关联, u7 p% b7 H# X( i. O+ M
    度分析模型,将附件 1 的数据代入模型中,求得的结果表明:PM2.5 与其它五0 w" U  g8 Q& M) O' S
    种污染物的平均关联度为 0.80,可见相关性较高。以 PM2.5 为因变量,其它- l$ S  A! I# h; X- F, d
    五种污染物为自变量,先后建立多元线性回归模型和混合回归模型,模型结果
    ) ~" a' @, _7 ~/ J( f* ^) z表明:混合回归模型更优(相关系数由 0.85 增加为 0.89)。
    ) e4 T0 {0 c4 G( I9 T3、利用互联网收集到全国 76 个城市 AQI 的 6 个监测指标和湿度数据,以3 a6 S* h# d2 ]
    PM2.5 为因变量,其它五种污染物为自变量,建立了线性回归模型。将湿度指
      {" d2 `$ S0 m% c1 E- G. S! R标也考虑为自变量后,回归模型的相关系数得到明显提升(由 0.88 提升到 . B3 k' O$ g- z+ p9 m
    0.92),表明湿度与 PM2.5 存在较强的相关性。* A% i& E+ e( ~) o5 b, ~% Z# B4 v4 R
    针对问题二:
    ; i% z* @" R3 _7 Q+ O- a9 M8 z: Q1、通过伽马分布预测出 2013 年西安市 13 个地区 PM2.5 的全部数据,利用( V# G: U7 H) _) S- e
    MATLAB 画出了 PM2.5 时空分布图,并得出了三种分布规律。考虑到各地区
      j" ^! u  t" u3 e# [: [2 ]“污染程度”为较模糊的概念,因此建立了模糊综合评价模型,对每个地区的, Y, ~! e( L, W/ L" L" l
    污染程度进行了综合评价,模型结果表明:高压开关厂地区污染指数最高
    # l7 t  f! g. K; b/ Y. A* v(94.39),阎良区地区污染指数最低(75.27)。
    6 G  V/ ~% E% E  I* w- 1 -2、对 PM2.5 受风力影响在大气中扩散的问题,建立了高斯烟羽模型进行0 T- r5 l) y' i7 H& @
    分析。假设风向为正北向,风速为 40 km h/ ,扩散系数σ 为 0.00001,排放源有
    ' X( y/ K6 n+ p7 x效高度为 50 m ,初始浓度为各监测站点的最高值,对模型进行求解,得到 13
    7 B% U! b& X. x& i& T5 k个地区的扩散数据(仅列出高压开关厂地区的上风处扩散数据):
    ' J& q2 T3 b8 ~6 D距离(km) 0 2 4 6 8 10 11 12
    5 z7 ~; W6 h; }- e, WPM2.5 浓度( m g/m
    . n/ |1 d$ u- o' Y3) 1000 850 703 480 292 108 21 0
    ; A9 J+ ~* ]1 O* E8 C4 i/ @- ^  r; `! Q时间(min) 0 20 36 58 82 106 115 121
    5 Q/ I1 M2 X: ?" m  z6 O. _3、将 PM2.5 污染程度划分为重度污染、中度污染和轻度污染(安全)三
    : U$ n* Z& @* E" z6 ?个级别,同样假设风向为正北向,风速为 40 km h/ ,扩散系数σ 为 0.00001,排
    5 b- ^$ @- X  c8 h  K; a+ M放源有效高度为 50 m ,初始浓度为某站点最高值 2 倍,利用高斯烟羽模型求出
    6 w' F: H7 E5 d13 个地区的扩散数据,结合各个地区之间的距离,得到了各地区的污染程度。
    ) C8 t+ d' {0 m/ O: V% E9 p+ p以高压开关厂为例,得到结果如下:4 S1 D) Y, X$ I6 i; e: C& ?/ y! J7 @
    轻度污染(安全) 中度污染 重度污染; ?& |. ^5 Z# U4 V, @
    阎良区 临潼区 广运潭
    ) x  O& Z/ s: S8 v) ?3 W8 w) g( R7 m. Q5 K纺织城 长安区
    0 R$ q5 S/ [( {$ G* Z9 F6 ?$ ~市体育馆 曲江文化集团
    ! K, \: P2 ?0 f4 V- Q7 B4 `兴庆小区
    : k4 h4 }7 J2 r9 a6 s0 o其它
    0 L, d. p) u- ]: @0 G4 q' j+ ]6 B地区- P) }/ r# u+ H! j6 _
    4、利用互联网收集到了福岛第一核电站的放射性物质扩散数据,将放射性
    8 t1 ]$ e  A1 S, Q; c) }物质与 PM2.5 扩散数据进行对比,发现两者的扩散规律总体一致,从而验证了
    7 C) c# J5 y3 K' ]( x' c模型的合理性。利用物质的自身沉降作用和雨水吸附作用对高斯烟羽模型进行
    % F) ~, {" ~# J了修正,得到了修正后更为一般性的扩散模型。! T8 S. v) }2 M+ ~( p
    针对问题三:
    5 p7 b  V. f5 O9 B9 J6 T- R% O1、根据以往空气质量的变化趋势及 PM2.5 当前年平均浓度(280 + N- f) Z. K( O! D6 p
    3
    $ C: G6 O. w% ?6 k8 Y" Lmg m/ ),! [7 O$ D) Y8 B8 l- O% K
    预测出在不治理的情况下,五年后 PM2.5 年平均浓度为 324 7 g% c4 B1 p) u! s
    3
    # r, B% `( k+ Y* l" Emg m/ 。然后采用
    6 L1 F+ v$ Y& y7 {7 J: l! l分期治理的思想,将五年的治理时期分为前期、中期和后期。考虑到实际治理
    8 f/ ?, N: R# ]: z进度的变化规律与柯西分布函数相似,通过计算机模拟找出了最理想的柯西分
    9 F( s9 u# A2 a) F布函数,由此确定了 PM2.5 的分期治理计划:( r2 }7 _- |2 t. u# R2 Y; z& `
    时期 前期(准备期) 中期(治理期) 后期(稳固期)- R( d5 g7 i1 g2 h) L
    年次 第一年 第二年 第三年 第四年 第五年
    + o: m9 b* E2 C治理量百分比(%) 9.6 32.7 38.8 15.3 3.6) S5 ~7 R4 Q# R2 e& F) s- @
    治理量 31.1 105.94 125.71 49.57 11.66
    1 U* _9 r8 A- Q& K4 [$ W/ _' s2、以专项治理总费用最小为目标,建立了最优化模型。然后同样采用分期4 O6 F+ R+ [8 S( K& B  B8 k
    治理的思想,利用柯西分析函数对最优化模型进行修正,得到修正后的分期治/ B4 v5 Q5 o8 N5 B$ h  i9 J" M' e
    理最优化模型。以数据 1 中 PM2.5 年平均浓度(82 ' L0 h. u8 k' D6 T
    3
    " j2 i$ o) n9 T, O4 X& Xmg m/ )为初始浓度,假设+ ?; t& T( H! \4 d: s9 s7 a' K
    最终治理目标为 30 % N7 J- s- O0 s4 \3 B+ D, U) m
    3 # _' B; t7 k: G6 ^
    mg m/ ,对模型进行求解,得到总费用为 3.38(百万),逐3 m. L  ], V! l( H
    年治理计划如下表:$ R+ X, m, ], z% U8 W  `
    时期 前期(准备期) 中期(治理期) 后期(稳固期)
    8 D4 u) q& C- r! p年次 第一年 第二年 第三年 第四年 第五年
    9 f8 q& V4 Q% E& T7 O- R8 Q治理量 % A0 z- U8 }, B, s  n
    3 5 [* Q4 L" N* }9 p0 l
    mg m/ 4.15 13.65 19.1 9.85 3.255 [" v# v- j! n  u# G7 M
    费用(百万元) 0.086 0.932 1.824 0.485 0.053
    9 H' O0 g% F7 ~# {" C( v  t将模型得到的治理计划与实际环境治理计划进行对比,发现两者的治理进
    ) m) G& v6 V' `度变化规律总体一致,从而验证了模型的合理性。. C8 T* I- R( e9 Y8 s
    关键字:相关性分析模型 灰色关联度模型 高斯烟羽模型 柯西分布函数
    ! t5 r5 n: o) `9 E; d( r8 z5 [0 c( U

    ) @6 Q2 \: u; `9 J( S# K

    D题三峡大学11075008队.pdf

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