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PM2.5 扩散预测模型及相关问题研究 上海理工大学 10252094队

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杨利霞        

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    [LV.4]偶尔看看III

    网络挑战赛参赛者

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    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。

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    发表于 2019-10-8 11:26 |只看该作者 |倒序浏览
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    PM2.5 扩散预测模型及相关问题研究 上海理工大学 10252094队
    : z6 E- w" F* ]7 C
    # d/ m7 r$ ]. f6 c

    ; O) k5 C# ?- F8 T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% Z, d7 X# ~+ H8 i2 h8 @5 r$ l/ A9 g
    评估及污染治理等相关问题进行了研究,取得了以下成果。
    - ?0 I/ ]0 b5 [! F- p问题一:
    * L" k& x! g9 j7 v: g' d4 X- D1、研究二氧化硫X1、二氧化氮X2、可吸入颗粒物 PM10X3、一氧化碳X4、) q1 V; R' D' y" ]9 p
    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- t9 z$ `1 B" L. E6 J. a9 q  g7 a
    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! i6 s! n# ^' U; T5 T5 ?
    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
    6 T7 L+ ~9 E3 e" B相关。最终给出 PM2.5 与其他 5 个物质 IAQI 值的拟合函数为: 0 b, B6 V9 t/ T
    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
    & f  C5 c; _/ q9 l+ G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、
    - v/ [8 l3 r7 M, x- ?4 J' 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 PM2.55 O8 N) F7 n! D, \8 X
    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:
    + k& A' b# P& ?2 Z9 p* H0 JLnY = 2.3975Ln𝑋6 − 14.903𝐿𝑛𝑋7 + 19.4621Ln𝑋8 − 44.323𝐿𝑛𝑋9 − 21.929𝐿𝑛𝑋10 −
    4 o3 K+ W$ h9 H9 L: s45.905𝐿𝑛𝑋11 − 85.1032
    * c5 m6 d, Y0 b问题二:! f' x5 k2 H! I0 S9 _6 u8 J( g4 s) Y& \
    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+ D: S$ {+ Q5 M9 s0 ^2 k
    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# E' Q& I* q5 L/ v4 C% s# t/ B0 T
    沉积及湿度的影响,逐步改进高斯扩散模型,并引入时间 ,计算当点源持续污
    $ d' D2 ^; Q& x; [5 U; I9 e. i( \染情况下,污染源上风和下风 公里处的浓度。
    2 F! R  A4 m0 i- B8 }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
    - I1 Y& C8 J/ l; X( j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- 3 -
    $ L5 S. _; X0 M4 v: z大,在横向距离增大到一定值以后,扩散浓度逐渐降低,直至为零;2)随着距
    7 v. ^8 V6 V+ G& c污染源下风向距离的增大,扩散浓度的变化渐趋平缓,但污染扩散所能影响的6 c( Q) ~' q. i& t1 t) j* a) }1 J5 V
    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3 u) |( A$ S  l9 }8 D6 m
    变大,扩散速度增加;4)源高的增大将导致污染物浓度最大值向下风向偏移,7 {  a+ c1 R$ N9 H$ b# w
    扩散与稀释速度加快,污染浓度最大值明显降低。& f+ f7 M# x4 F/ R$ R5 ~
    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
    " Q4 Z% j) E, `0 K0 J# Z  @增至300mg/𝑚3并持续两小时情况下,结合三维图及平面图分析危险区及安全2 k) d4 z5 ?+ G! s& Y8 F" r
    区。
    8 v& M; I2 `- X2 `; `  i4、结合小波理论及神经网络理论,提出小波神经网络的结构及算法,并通$ `' @) {8 U4 U1 C5 n2 f& \. _
    过 Matlab 实现了对 PM2.5 值的预测,预测拟合度较高。1 v; w8 L4 z: G. [1 j  Y
    问题三:2 s- s+ w- J. E5 H
    1、提出三种治理方案:长期治理、快速治理、全面治理。2 b, R, ~6 H$ D7 V- |0 z7 ]0 i
    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:
    6 G5 r% q  M4 [) ?4 y4 M9 D年份 第一年 第二年 第三年 第四年 第五年
    . U4 |8 U- G' H- }* U4 OPM2.5 值变化额 2.3 7.3 18.3 61.3 155.9
    ' i. u8 V: `5 ?& _6 l" O9 ~' @快速治理考虑治理成效,其每年的治理计划为:. i/ x  p# r2 E- D' `# I
    年份 第一年 第二年 第三年 第四年 第五年+ z9 _4 S  }7 D) J' y3 o1 a; [' M
    PM2.5 值变化额 36.75 36.75 73.50 49.00 49.004 r5 b) G$ a7 K: `6 \9 [) S
    全面治理根据第一问中得出的 PM2.5 与其他 5 个指标的关系,通过降低其他 5
    + m: E  w; h. ^& F: N  `+ K  r% ~个指标浓度达到对 PM2.5 的治理,其每年的治理计划为:6 n* z9 }7 c+ j$ e9 V
    名称
    * M8 m. U, i3 v6 O$ M4 k二氧
    " M% z9 l% G* }" s2 `8 [# h化硫  _" y, a/ \- G/ d
    二氧$ o. r$ n0 e& t) u! V
    化氮
    2 w1 h) m, c* g# Y* p可吸入颗4 c* g" w% [# a# x; I1 S
    粒物& f# A' L$ I. V$ Q+ d5 W" K5 b/ S) P
    一氧
    : I; I  n4 \- u0 f# C0 j8 H化碳 9 x. y7 G4 |4 ?' ?- C- P7 Z/ N3 t+ e& {  s
    臭氧 PM2.5 4 b0 C$ P1 Y1 S. h* S
    PM2.5 的
    8 `: Z3 m/ X/ M! M8 \: @3 P减少幅度
    3 ~; g0 `1 ~% q% P) _一年后终值 47.88 74.76 121.80 50.02 14.10 220.77 18%
    9 g+ Y9 {: c9 |: L# J, v二年后终值 38.76 60.52 98.60 39.04 13.20 172.44 36%) d6 I: n3 `& E
    三年后终值 29.64 46.28 75.40 28.06 12.30 124.97 54%
      r* n4 ]/ b; a' w四年后终值 20.52 32.04 52.20 17.08 11.40 78.79 74%- j, K' h: C4 u4 f, S$ Q, q" E+ U
    五年后终值 11.40 17.80 29.00 6.10 10.50 34.37 87%6 E7 H! ]2 K* \, X3 \
    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
    % Y; {0 _# W8 Q: i/ U" x, S* kPM2.5 浓度减少的关系,建立最优化方程。
    2 H0 Y1 M4 P3 A( D+ M) O0 T) m& q/ ]$ [, D
    * P. q1 \6 A, K4 ~0 H% `; l

    D题上海理工大学10252094队.pdf

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