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摘 要:+ u# q' i" Q+ y6 E# y% \* h1 T
PM2.5 是空气质量指数AQI 中的重要监测指标,是产生灰霾的主要因素,对人类, ]% j: `2 M: k0 j( {; p
健康危害极大。由于PM2.5 进入公众视线的时间还很短,与它相关的统计数据比较缺; H' C3 O* K2 }; ~' s) b0 a2 V. W
乏,从而限制了对其客观规律的了解。对此,本文着重进行了以下几个方面的工作:% `( C- W. _& O. R) d( x
一、PM2.5 的相关因素分析。结合附件1 中的数据,利用Pearson 相关分析法计
) ?8 n: n9 Y% N8 F3 R算AQI 中PM2.5、SO2、NO2、PM10、CO 以及O3 等6 个监测分指标的指标值及其污
; S( e- M: b; F! ^$ ]$ ~8 s \染物含量相互间的相关系数,定量地分析了6 个指标之间相关性的强弱,发现PM2.5
% l/ ]' F7 k7 k, B4 H' y$ L与SO2、NO2、PM10、CO 具有很强的正相关性,而与O3 呈较弱负相关。在此基础上,
% K. N% y1 }2 h! X建立了PM2.5(含量)与其它5 个分指标及其对应污染物(含量)的多元线性回归模
! {- m# R4 j0 {" R型,并利用附件中的数据对回归模型的合理性进行了验证。
1 A* e- e3 ^. ?5 V2 A9 u% V二、PM2.5 的分布与演变及应急处理。利用附件2 中SO2、NO2、PM10、PM2.5
/ Y1 _, O$ X& N的2013 年数据建立了PM2.5 的3 元线性回归模型,利用回归方程拟合2010 年 ~ 2012
/ n, z! u" ]; c8 O* J年间缺失的PM2.5 数据,并以此绘制2010 年 ~ 2013 年间西安市13 个区域对应的" |5 P1 m: Y( _% @8 R8 v0 q
PM2.5 拟合值曲线,对不同区域和时间段的分布情况进行分析,发现PM2.5 具有季节
3 H7 L$ I' F2 X: x. a7 l, k性、区域性的分布特点。同时,计算附件2 中各区域2010 年 ~ 2013 年间每个季节空
% R9 u) U/ ` J7 ~) l6 t" o气质量指数的平均值,取其相应的污染等级对各区域做出了污染评估。3 a. I4 X- W/ y8 _
在合理假设的前提下,根据扩散理论建立了简化的PM2.5 连续点源扩散模型,定
- T) f+ m* K6 X. d6 Z量地分析了PM2.5 与风力之间的相关性,并利用附件2 中的数据对PM2.5 与湿度之6 G" f/ o# ]8 N6 C
间的相关性进行了定性分析;再提取附件2 中的两组数据分别建立其PM2.5 扩散模型,0 K- U7 `" C: x( f$ {
绘制其正下风向的扩散分布图,从而对PM2.5 扩散模型进行了定量与定性分析。1 p" [8 ]( ?, {' P) z9 z
当污染源的PM2.5 浓度值急剧升高时(作为新污染源),周边区域的PM2.5 浓度+ m: e9 o# c( k, `) x
在短时间内不会发生突变,继而建立新污染源的短暂连续点源扩散模型,并提出了污
4 o2 G5 L0 Z$ }) \, y- n/ E1 k染扩散预测与评估方法:对污染源下风向x 处的区域,分析在t 时刻该处的PM2.5 浓
; x3 ?, ~4 z( r1 R度是受新污染源影响还是受初始污染源影响,再利用相应的污染源扩散方程预测该处
3 {$ H3 m1 e( W K' G) U- 2 -
& V4 h+ Z l, |4 Q4 H" u的PM2.5 浓度,并换算其对应的空气质量指数,继而做出污染评估。进一步,结合附
2 x; W+ {7 M$ s1 R3 V. g0 Q, B件2 中的数据,利用该扩散模型进行预测评估,通过统计下风向不同区域的污染等级,4 T4 @: y$ P* c' W) z
给出了重度污染和可能安全区域。6 {) {$ i9 }0 A9 ?6 y
为分析文中扩散模型的合理性,在附件2 中选用小寨、纺织城、兴庆小区、市人5 Q ~- o! Z9 Y5 M1 k8 j# n
民体育场等4 个监测点数据进行比对分析:利用后三个监测点建立PM2.5 扩散模型,1 j7 u5 N9 o! t3 n) S' f# Y
并对小寨的PM2.5 浓度值进行估计,将该值与真实测量值进行比较,继而分析扩散模" O1 r* c) [# @7 P( k/ b& o
型的合理性。同时,结合已有的研究成果,对PM2.5 的成因、演变等一般性规律进行" g! l V, ]+ |& T& f2 Z1 T1 t
了探索。
0 Q8 O6 O! h. ~" ]9 b三、空气质量的控制管理。在分析PM2.5 的污染成因后,总体上依据“先源头、. l- W# ~5 \' t4 ~( L
后时段”两次分配的思路,确定阶段治污目标并制定相应的治污方案。在分析附件1
2 l7 ?+ X: t0 {. j4 W$ F+ R% Z$ h所在地区PM2.5 的主要来源类别及其贡献率的基础上,按照“源头治理,贡献率越大,
1 N v7 _4 D+ z: `要求完成的治理指标越高”的基本原则,按比例分配给PM2.5 主要来源不同的治理指! H6 } f7 ]5 h. z8 h/ o
标。针对不同的PM2.5 来源,根据其治理措施的有效性、周期性等特点,分别设计每& S! y1 T \; ]! P. J2 w
年的治理指标,继而确定该区域5 年内的污染治理计划,并给出了每年的全年年终平' I/ y$ B; i. _5 j) ?
均治理指标。
, x. c, d2 ?1 c5 Q3 U; D& R% }4 Y% w采用综合治理、专项治理相结合制定治污方案的思路,将PM2.5 治理指标按比例
/ a" ~- D0 H' X, Z4 J3 UP 分配给该两种治污方式来完成,继而得到每年投入经费与5 年投入总经费的数学表
3 A7 Z5 z! [0 t6 o3 O; F0 g2 Y( ^: Z达式;在完成预订治理目标的前提下,以总经费尽可能低、每年投入经费适度均衡为
) [* Y3 F' [' N: T. e" H- y8 F优化目标,建立优化模型对专项治理计划进行优化,给出了五年投入总经费和逐年经6 x2 W1 r: o$ q
费投入的预算,并对专项治理方案的合理性进行了说明。% ^0 }1 E" d% x. s' N6 a
最后,我们分析了本文工作的优缺点,并提出了改进方向。
6 N$ l s6 V( \+ m7 [关键词:PM2.5、空气质量指数、污染等级、相关分析、多元线性回归、连续点源
2 J7 }2 d7 m8 ]- {扩散模型、专项治理' u$ z8 [1 b& ^; x4 `- q" y1 n' C
, Q" }- l7 T/ Y7 n+ |. N8 \ Z8 Y |
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