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空气中 PM2.5 问题的研究 海军工程大学 90038016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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    发表于 2019-10-8 11:22 |只看该作者 |倒序浏览
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    空气中 PM2.5 问题的研究 海军工程大学 90038016队
    % o9 w1 J" z, p; c

    + w/ r9 |. V# U0 e) ?+ a- [, ]! p
    5 {& O, Z+ |7 J2 O; P+ i- x1 BPM2.5 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; f" E% x; r# i( 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
    : T  E2 Z- @" W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:
    ! @; u0 J5 C# k; k8 X5 h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 0 v) y8 ?% ^( ?6 ]6 p, u5 ?7 Y
    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& o% @( P, |$ \; k; y0 X* W
    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 PM2.57 N. Z; U* J+ D8 I2 O3 E
    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,( D  _, \/ N4 n& l* M
    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
    - B' A- p" f% q. m6 W型,并利用附件中的数据对回归模型的合理性进行了验证。
    * {% y/ c% u' w4 N# w7 D# D: e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
    " P0 S) B: N) `  f! U( ~: 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
    / }$ [) l6 t( @4 x' S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
      d4 h: r6 k! B6 [8 {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
    * y. O# M) H' G' w* b8 d* Y! c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
    ! D. v9 h* l9 G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。1 U7 u7 n9 t3 L* j( F5 t. ~
    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 I4 y8 e5 V* X. {2 V# N7 m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
    % |: }) Y! W5 T' v: U' G. d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,( A5 x3 L& k# S, c+ ~1 s, j! q
    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。
    . Z; J6 u* u  M5 J  M7 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
    + M5 _: Q2 \$ d* r0 z$ I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 p" J- s5 R; d8 `& S6 W染扩散预测与评估方法:对污染源下风向 处的区域,分析在 时刻该处的 PM2.5 浓
    & R+ h8 d8 S, T9 b6 R% \! ^& F; j( `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P
    9 q; `, R8 A2 C' F0 X/ p0 p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, H1 e- M; D# y: T4 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,5 M8 m: R+ ?+ H- T4 x
    给出了重度污染和可能安全区域。" |/ |! U! q& j3 \* S$ V& d; g6 t  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# f& E: E8 z7 o7 E) N. K7 d
    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,
    . M: `; i3 C+ w8 q0 n2 A& z( K( f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
    " V" V2 K1 ]8 B- ^9 ]. n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
    " U- z6 n' ~4 x% m$ Q5 [- b3 e了探索。
    2 T2 f+ e: s2 r- F3 n7 ?. B0 |( p* q; E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、2 f+ s: |/ M& x
    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
    1 o( i" F' h( f# M1 w4 q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,3 Q, }- r. ^/ Q0 M9 U
    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
    2 G) e* _2 m; R& }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
    ' _( a/ K  h& Q- U# }* B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
    # r( w( v/ v! u# m均治理指标。
    1 N" W" t& r6 [6 p  g+ y3 r( N2 d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
    ' p7 B( s' I7 n- A: D) T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
    3 d1 l# g, o4 d, b5 R2 \; f* p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
    # R7 K5 l: |, V8 |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
    $ S5 h8 y2 w: S' [费投入的预算,并对专项治理方案的合理性进行了说明。% y- g% o, Q' J5 a1 [/ Q
    最后,我们分析了本文工作的优缺点,并提出了改进方向。 ; j/ I1 e9 @+ }3 H  W

    0 c% }4 g. B7 h6 w% J
    0 K  b9 O; K, ^4 J

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