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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
    ( b) `2 {$ n+ s* T4 R

    ' {/ A3 S7 a* L3 _5 \0 L
    . K! o3 H! q# t* C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
    6 B& ^3 j# V3 E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* Y; A2 h8 x* h
    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/ R( A6 G# E2 P, I0 {* 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; v6 P- Q; G- \, o5 g3 \" m
    理的 PM2.5 五年治理方案。) G( g; n' f- s. x- u! w6 d) b+ `
    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
    9 W% V, P( O; T) e' `  G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
    8 h2 H& Z  D: R4 Z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
    * D* C7 v; M0 \0 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
    * N8 F+ j' }# s8 m0 o关系数均明显大于 0.7)。' Y6 B6 n( y( D" 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
    : y/ Y+ ?, l/ X9 ?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
    / f4 E9 b; h. _8 b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& @& j3 L0 O4 {- x# `1 m$ W! R7 R  O
    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
    3 X8 c& V7 R7 i! f0 K, E3 w3 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,
    * U7 s" T* B) ?8 E4 n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
    8 v( v/ w. I+ {3 [9 Y( E3 ^1 n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$ x0 w+ |6 q" [
    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 ! R/ `; c0 h% P. _/ g" f, Y: |
    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2 H' G+ L0 D: 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/ E' W& O! h! D* j" j3 b
    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
    & ~+ U& @4 m; C; g( i/ d. v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+ G" F4 O- B# V* d6 d8 v, M
    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
    6 t( I  i* r2 U( e4 R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。: J  G/ ~, n8 \) i- e
    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
    9 f3 k- p5 }' W9 h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: y  d0 b4 F8 U2 y# ]
    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" d' L8 g/ q2 C( 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# e5 C- s  R& i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
    ; C; \$ C; |+ W+ a% V+ N, \" R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
    9 @! j, d5 D, _6 J2 y6 h0 }! Z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
    % s7 {/ g* ?- ?; C3 q$ N& U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% p$ w  F1 |& 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4 z. G/ X5 e0 E1 e$ z& G) b. s) K
    PM2.5 的治理工作具有一定的实际意义。
    4 ]. ?5 f% r8 |% {' u/ l, I, w9 S
    + w# I4 H0 K  [' j- }5 b6 Z$ D6 g0 {% [3 J

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