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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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    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 11:46 |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
    3 ~* i) |+ v1 R' v$ @5 s
    / d& l5 }, p: u! I: `

    ( A4 M% m+ t& _4 R# [; `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, W! C9 a4 _( @- A" w- j! L
    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
    6 U1 k2 K# e% J5 L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
    , R, q+ _. e7 o  B% D  j9 G- a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
    % s4 p# d. u, _9 C% J3 ?理的 PM2.5 五年治理方案。$ F$ Y$ c( Y9 S# ?# k9 D
    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6 k  B' G+ {. T! Q  i4 _
    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$ c: C: @7 A* f/ A# X+ r
    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( c: v) f' ~% b4 C  b
    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
    ! U9 N* h2 }, t6 u3 i4 i关系数均明显大于 0.7)。8 t" z! v8 r9 ?# e: ^) _
    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5 t% h& a) J5 \( X
    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
    ) T( A% F+ _( r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
    ; @# @: F5 }3 n, E$ G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
    1 g, l3 C! R( J$ v& |3 \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,
    + S# F/ c) C! I7 p  g2 B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  N0 W& T# l1 a' y0 p+ \, k
    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
    : B. k4 A+ E# `. a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 S6 I, f0 G2 C- H8 \
    Multiphysics,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
    0 F+ X! a' Y. }& ?5 o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
    6 Z% E* k9 F" q( m& M- \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
    , J" Z( z; H9 _3 u" _, ]* D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! g! g# f& }, i) I4 ^+ @  g, b/ ^
    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! W' {7 h+ S4 E1 O1 l2 E
    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# a- p0 @+ Z8 f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" y/ a8 K, H# H0 X; Z) B7 r+ 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
    ' c5 n6 `. {7 |# V5 C) e. F( K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/ B! \& X9 }2 h$ r( |7 p
    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* r9 [! `) ]) M8 [3 d
    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1 n( m( ]9 T4 {5 s& K/ w- B
    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% `% l2 L: `  ?3 r- a
    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/ l9 c+ i1 M2 B! Z; F
    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4 v; a( ^+ E0 j
    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
    $ u6 y8 P  v" |/ ^+ w& D( vPM2.5 的治理工作具有一定的实际意义。; }! t. J1 q& ]( q1 L2 d

    9 ?, Q7 A: o( c2 F" s1 I
    ; g0 ]* r1 U: A  z. Y! O

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