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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

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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 11:46 |只看该作者 |倒序浏览
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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

    0 a$ l9 t$ y5 k8 A) ~( B' {1 L- [; A+ m

    $ D9 H  X7 t$ F8 o% _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
    ; H8 ]' O% |, X2 p& o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- Y( Q3 A1 X" ~/ |6 O
    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0 I" J9 P! n+ W) m3 a) R0 P
    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
    ' d$ S* v# A6 F理的 PM2.5 五年治理方案。' S4 l1 T* Q/ O( q) \6 J& L
    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1 [. a; I$ D1 ]) s, y; {
    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 PM2.5
    9 v( K! ]) X  ?/ V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# c0 j! K& w0 x, q" ^. a& Q$ F  h
    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
    ) j' }' Z; X: M5 m关系数均明显大于 0.7)。, D% M( t7 ^; x) w/ G$ A! }
    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. v7 F3 n8 v5 N5 z7 E- @3 @, T% T
    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  K, L. v4 T" |! y( {, P8 _" |# B
    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  V, j( e% N! i5 ^( \. F2 i
    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) s7 p+ Y3 @& {
    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,
    / h) o, N4 _- y( f- n4 u$ H( ?$ W7 c1 ]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
    & J9 }# F. r/ Z" p) X9 G' Y: m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
    . V3 @5 y4 s' j2 Q  Y8 F  l! A6 ], D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
    1 b& @  X& H. o* W+ 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
    2 K0 ^  x; P0 C# h$ c+ V  u3 s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, {1 [' b& j# ^0 V! r. R
    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
    ' o+ B% R- h, H+ p! A+ e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  a+ ]) s" \8 j( O
    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
    . @  h! v9 z+ w" f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。& H  D: B& M( V9 o8 C% N8 j& q
    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& v( `' G6 M" M) o0 y2 |* {
    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 t+ M! R' a2 [  h5 M% c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2 K' Z- E: W# L; U& v
    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
    0 n6 Q2 b2 v, q0 \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: K% q! B. O/ x0 k4 L
    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
    ' W" S1 ?" z- J) D" K0 f& w( k' H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7 j% h" i" _. q. m/ p
    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
    % S1 K- {# V' ]; U3 c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
    : G. b. k! r7 c5 ^  oPM2.5 的治理工作具有一定的实际意义。: V! Z8 }' j) @' n
    ! z1 I7 u+ B- W: i( r$ e' T
    ; a& {7 Q1 D% A3 E& ^

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