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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。

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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
    7 z: ~$ p+ v! v( a

    ' ]  I* O4 O& q1 a6 D: p& _1 }) M  P1 u2 N
    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
    " n/ _7 P+ q0 m6 n% }' i# k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
    ' L  g4 @; Y$ \( s7 G+ k% Q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 @2 P0 \" U1 \/ G! t. e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
    $ d5 K% Q) E. b7 J6 a理的 PM2.5 五年治理方案。
    ) T3 s) `  j! [% A# `: ]9 F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
    + ~! j0 [0 o: R* L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
    5 S  R2 f+ f5 O; p0 j+ ]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PM2.56 A9 n2 m, h2 n) Z
    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# b! ^2 O. `  C* j- p5 I# o
    关系数均明显大于 0.7)。
    , A7 r; A# N; O+ U' ]. \! ?( Q- x! R( W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& W- {$ H2 O2 c4 {4 ]5 t2 S; @
    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
    3 D# l, F8 @" z  |2 b" G: O9 l1 \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* p: M8 m0 i9 m; M+ N' e( S
    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4 l, ^/ Y. R3 v4 ^2 M0 @
    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,! ^7 o- p/ W" }7 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* X2 y0 L/ V) I: P6 S0 o3 s6 x7 `6 `
    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4 B+ o* _2 v& L. R; M( B
    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 8 K. f1 A3 L) W
    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( Y# G/ u5 o, t* v& T
    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: y! s# L0 w+ {# R. b) T, [
    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0 D' E7 Q' m6 G0 |
    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. D( |0 x' E7 q1 C) Y. O& u, n
    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
    * ~5 h0 W" L' G; D2 ?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。8 o* Z8 L2 H5 L5 N
    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0 U4 |- u5 |' K- G' y, M
    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% ^, b! m8 X) E2 b! A3 g
    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9 N' Y$ R  {; U7 L; p- u2 |
    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' E* p: A' k+ U: b) D' |( X
    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
    9 q# F& p. }( b" 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
    2 d+ r' `$ Z  \2 [8 u% E2 R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4 Z6 Z1 g/ l8 ?" m/ d9 a
    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
    / [7 y6 s* z3 V" `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/ K* G7 j' s. F9 j- @; j* W
    PM2.5 的治理工作具有一定的实际意义。/ l% K& G+ ?: j3 H! \. Z9 f% `
    $ g: `" b; m9 u$ E* e8 S0 E# q: e
    7 Y# t9 P- [9 Q$ l5 b

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