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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
    6 f/ C1 b: p) G
    : j2 j' @- U/ i0 ^; ]

    / B9 v1 R. U: H% z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
    * y* x9 h. n) \# g9 H* 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
    ; g! b: j: |6 B+ d8 e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
    2 R* ^( F7 E8 J' M  ?3 ?- `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3 P8 U& a9 `+ Y; _" l
    理的 PM2.5 五年治理方案。7 E& m6 r2 G3 w2 g9 e& _
    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, d. P0 A6 q7 o% r0 z1 n$ J
    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! t, }/ ~( \1 F' O& [4 j8 \; [
    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- A) _3 W. G1 }2 A2 A% m
    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
    % ?: c6 g7 i% U/ L! [7 B. m% _关系数均明显大于 0.7)。
    . K# i7 S+ A7 \/ p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; `6 t& a# I! X1 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  _0 y  t4 ?3 ^$ ^9 _+ f7 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
    / Z; u: V8 [% ~" 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6 i  D3 g: j& l6 H9 x( ~
    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,
    + a7 v, C1 f2 O( D4 W9 p: u  R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
    ; A, a0 w" C- ]& M" u/ [  z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; U- Z  Q3 [. C' I4 S$ p9 [
    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 : y! k& g5 h( b+ A/ F; L4 H
    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! E9 F+ u! G/ x2 l3 W- j
    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" m* g7 \( x: z) Z; t+ ^2 b6 S' n
    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
    1 \. r6 ?+ m8 n  S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
    , U4 y: f% e4 c/ k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) K, o) D8 S+ K- }! N
    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。; B* {1 m- L  G& p/ C0 j$ n" 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
    3 \& T' V+ c. r7 `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+ U- }5 A' Y4 n8 A: S. u
    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" _+ M, ~; M' e- g$ X% u
    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
    * G$ U. |2 b& N; A5 X1 n5 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; y( c: N% O$ I4 G/ 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
    + D3 U# E" Z; f9 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
    + b5 w$ h* o) R. Q* f1 S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
    ( L1 V) W, Z3 g+ K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$ V$ }" t# k/ P: P3 b
    PM2.5 的治理工作具有一定的实际意义。
    3 @- ^3 }( X+ ^+ v% V5 S
    $ R: x) Z$ R( K& h- e3 s/ P/ t
    " Z! E. c3 I' S( ~) o3 c# {

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