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PM2.5 演变评估模型及治理方案研究 国防科学技术大学90002047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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    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 11:46 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    PM2.5 演变评估模型及治理方案研究 国防科学技术大学90002047队
    ( e, }1 L. E  u7 v/ {5 b

      R- M/ q, M  u# |
    % k$ ?8 M; z7 A  L, ]" ?' j( I本文针对日益严重的 PM2.5 大气污染问题,基于现有数据与相关研究,采
    1 ^3 B6 ]9 q5 X+ @7 U! |& Q用相关分析、逐步回归和有限元等方法,对 AQI 指标之间的相关性进行了定量
    , }- b$ N. u* a8 W+ ~分析,针对 PM2.5 成因、时空分布、演变规律和应急处理建立了数学模型,结
    1 B8 M) p+ T. \7 m9 V合气象理论知识,进行了计算结果的定性与定量分析,并以武汉市为例给出了合
    * u; S3 [2 a: k9 M理的 PM2.5 五年治理方案。/ |- M% p& j% {
    问题一:基于武汉与西安市现有的空气质量监测 AQI 指标数据,应用相关. e4 C% r6 H  k/ A: F% z
    分析,分别求得两城市的 6 个 AQI 主要指标的相关矩阵,对两组数据中 PM2.52 @, W4 m% r8 l1 N2 T5 ], Z
    与另5个AQI指标的相关性进行了定性与定量分析,得出了一致的结论,即PM2.5) Q4 l! I6 `! f5 v
    与另 5 个主要指标具有相关性,并与 SO2、NO2、PM10 及 CO 显著线性相关(相% N  J7 l, x; T+ A5 U
    关系数均明显大于 0.7)。. K  x* V9 B- I7 m% e# |6 O) {8 m
    问题二:首先应用回归分析方法,针对 2013 年仅有的 AQI 完整数据,完成
    # s& L, U- [6 V+ Q了 PM2.5 关于 API 中前 3 个指标数据的二次模型拟合,拟合统计量表明该拟合
    , ^( J* I+ A& P2 x& X* q' D/ Q是高度显著的。并基于大量 API 历史数据,计算每组 API 数据对应的 PM2.5 估 算值。而后,利用 PM2.5 实测数据分析 PM2.5 浓度的时空分布特征,进而结合
    7 q! ]. k* [. z0 k( x) w% q环境保护部新修订《环境空气质量标准》,对该地区分区进行了污染评估。综合+ ~, \. _2 M% s) x5 j4 a
    多种气象因素,基于多元回归建立关于 PM2.5 演变规律的数学模型。结果表明,. e! J/ W0 F' x! Q
    模型估计值与实测数据差值较小,模型参数与实际情况基本一致,验证了模型的
    ) }! D+ ~/ Z) c: }2 j/ o合理性和有效性。针对浓度扩散问题,本文在适当简化实际问题的基础上,建立+ t! [7 l* g! Q, l6 T1 b7 W
    了描述 PM2.5 浓度扩散现象的偏微分方程,通过采用商用有限元软件 Comsol
    ; p0 ~# L% Z, R! kMultiphysics,建立了针对该问题的扩散预测与评估计算平台,并对 PM2.5 扩散
    % C- K7 G/ e# |  p8 O! i0 K现象进行了分析研究,得到了浓度突增等突发事件对 PM2.5 分布影响的几个重/ r& \" T: L- U0 Y1 S3 Y
    要规律。主要包括速度和扩散系数的取值对扩散趋势的影响。并在此基础上,基 于有限元仿真平台,运用自行推导的近似公式得到了扩散系数的估计值,对测点% h  X! x- X- R( m4 f; M2 E# v
    浓度突增现象进行了仿真计算,得到了 PM2.5 污染预测和评估结果。最后,从" F, q: ?* u( t6 d
    模型假设条件和模型主要结论两方面,分析了模型的合理性,并在前文研究的基! Q" E# W1 j, H" l
    础上对 PM2.5 的成因和演变规律进行了较系统的分析和探究。$ k6 |" ?& w( a5 l% v7 l
    问题三:首先应用逐步回归分析方法获得了 PM2.5 与 3 个既与综合治理又
    & f! ~4 A0 O. Q+ ~与专项治理有关的因素 SO2、NO2、PM10 的最优二次回归方程,在将治理基准
    0 `  m1 [/ [0 N7 n年与五年后目标的 PM2.5 浓度折算为对应的 AQI 指标之后,结合数据分析计算+ }% N, b4 S) b/ L# u! F! {6 a  ~& p7 i
    出了基准年的 PM2.5、SO2、NO2、PM10 这 4 个基准指标值。然后按照每年这 4% \5 w) ?0 h( E% l1 C* Y
    个指标变化最小但仍能满足治理结果约束的原则,建立了非线性规划模型,并通
    7 R+ ?; {7 w  {/ q. c& p过将非线性约束条件简化为线性约束,将模型转化为标准的非线性规划问题,进
    0 m( r  ^  E$ R5 X0 Q+ {; N9 O5 p而求出了可行的每年全年年终平均治理指标。最后,结合 PM2.5 综合治理与专
    ) k) r$ l5 S+ d' m% y6 [项治理的费用经验公式,按照五年治理投入总经费最小的原则建立了一个标准的
    # e1 n5 R# r+ A6 \0 M% O4 I' n4 _非线性规划模型,并求解出了最少的五年总投入经费及每年经费投入。对于指导
    , X9 B9 Z' E) g# [PM2.5 的治理工作具有一定的实际意义。7 a* J0 V& d+ g' {) h: M

    - ?7 W* C# r' f- b/ a7 j
    4 a! X# e) A9 h* y

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