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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。

    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
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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

    - l+ R, Q, v1 O  C7 S- T
    & @5 ?* m: l% ~! n  }0 M: E  @* V  X% l9 i2 f3 d, c, i1 [( q
    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0 {0 i- ^2 z& w3 S( ?
    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+ R( x, n7 s' Q4 K! f
    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# y& [; h; k9 r- w9 v' k
    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
    ! _* r, l4 r5 s6 n: E  q理的 PM2.5 五年治理方案。2 |7 C1 U( y6 N7 V$ ^
    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
    ! D0 ]- }  s( m- }& T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& Y' p# C) O7 S! k* J; Y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
    7 J/ D1 l+ S/ Y* n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
    3 j: j" p: `2 a) C关系数均明显大于 0.7)。
    : m) A' p+ P% T) n0 d% i/ ^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
    + D* k" H4 S; T9 A- c9 I* A5 u1 h9 a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
    - L. j2 O" p4 J! J* d5 p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
    * W9 k8 T1 R5 l: y8 C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
    $ B! _: V3 L" z. Z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 p) c$ Y1 m: F! @+ Z. k! D
    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, J; V. T  |9 U. \2 k  ]; j0 v, [6 D
    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$ r5 \0 R' e& M6 N- T
    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 6 s5 ~- c$ Y. w' e5 s/ `% ^
    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
    9 D8 J6 x" _. u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
    7 ^( E# X2 _- S2 w8 U9 y; z+ 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7 Q/ N8 @/ X; Q9 t* p
    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
    3 _: l3 N( x  |: K" X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" `& J/ E& }2 w/ d
    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。
    2 U. D! A& k  U7 p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 J6 U! T: k( p9 Q  n0 |
    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
    1 }/ z- M2 @( B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4 z$ H( ~4 T8 j; y% y* 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
    : U0 l$ U5 G1 `3 }# p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
    # z' j& t1 p6 a# _( ?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: m, p( Q  A7 e! p3 l
    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
    / V/ o$ ^6 Y% b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
    ) @) X* ~4 \) C7 Q  M. 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
    , {& O" Y, d5 F% b9 zPM2.5 的治理工作具有一定的实际意义。& ~- [2 f* I3 \3 U1 u
      _' @  u, @/ R' v7 L
    ; @2 _) V2 U1 p/ E1 Z7 A

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