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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

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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

      ~' M1 v8 A# N7 Q4 ^& g
    . o( }: J, M7 Y0 {0 M  z
    : r9 K2 y0 j' b' `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
    - }( u5 y3 ?# [, A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
    0 n8 v5 O7 u/ G9 i# B7 k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/ [1 i0 P) N" D" u& ~: e- S
    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
    ) A: I- {, A+ g' b/ B  z) b理的 PM2.5 五年治理方案。: s" M& L' f) O  [6 u
    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& O4 z2 u6 c. W0 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+ p8 {4 R4 E: W: s( s. E7 O
    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
      j2 u3 E1 u" r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& ~9 p7 M( J! i9 z5 N
    关系数均明显大于 0.7)。* a- M/ C2 Z' i( Q0 j
    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* z% m9 ]& ]0 l4 O
    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) V7 `! x& X  E4 I! @& Q$ W/ ^7 l
    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
    ( n6 D7 ^, [: ~8 c$ w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
    + p, ^7 \, V& Y2 K9 n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 G* a+ e$ A4 C7 t, a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* t2 m2 q4 M( I; t
    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) @1 _- |: p( w4 g. f
    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 0 u: S2 `9 l% u8 K7 r
    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 i# J* T7 v4 z9 l( N. P, Q2 Z5 [
    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
    ( L9 u$ Y( `: 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
    3 [. P+ i. G4 @1 C: p3 {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
    * C8 X7 {% u( q8 ^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
    ' Y4 a0 @7 @- U- Q* o- d* W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。0 C: Q  r9 ~' \+ ~
    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
    1 l: ^. m' U9 b2 Q- z( o. F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 |- l) [* S5 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
    0 C; G7 P; }0 H5 i: L2 B) U5 r6 v, I( y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
    % r1 Z5 O, ~# [" N* N, E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* T, s8 Y) g8 u7 w; p+ S! i) L
    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; K6 M; s( u1 I9 h
    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, e/ [% v) {* A- O5 x: E
    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% w2 w/ ?- E4 A, P8 @/ g
    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
    9 L. s$ ]" X, {( D3 s2 bPM2.5 的治理工作具有一定的实际意义。% [3 P5 p4 H# g0 E$ U7 @

    1 M* [9 @3 b) W& X: z6 b3 K4 T& {" P: o: [: N0 f# Y& g6 p! }! J

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