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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

    ' `0 r4 t' [' f) ]# Q  v& g  M% B% |$ g9 C1 Q1 a: B
    9 ]0 _& C9 q# n3 g$ ~
    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
    5 q, T" \- e% [2 O3 m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- X7 t' J, V. ?* N$ _8 o3 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; N1 U  Z1 c4 ~: g5 ?& S$ z, O
    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5 a) \; d. d, K6 G
    理的 PM2.5 五年治理方案。
    : h8 S$ o  C% s4 ]7 b7 Z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
    # T  t/ _+ d3 N/ ]2 V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
    ( m' v1 L$ b& ]) _; J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
    0 @* N9 o* l4 e' m$ t  o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
    0 H5 b+ J  Q3 Q1 U! I0 j' M关系数均明显大于 0.7)。# ]  I1 y1 [5 n- c  x. X( 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. o& y% O9 z( k1 J' |0 Q# g3 i! m
    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/ |2 g% `3 I; ^8 V$ ^% g8 n
    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
    ( r! h7 a( n3 \, I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5 y& x7 i. `. }
    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,
    " J) z" `: ]" b: k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
    + Q' n! q4 j9 T: S, K) b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+ R) d1 Y9 _& N! n& @8 ^1 C
    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
    1 y; k7 v# x. v  X  L% uMultiphysics,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 }3 L8 x8 \
    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  R: a9 w9 L# k$ S1 }
    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8 a7 ]) c- t5 k- }5 t3 t( R, L
    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
    + C& h# b- t& T# _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
    2 d1 P. G) L2 k! z7 d7 j- q( @" _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。! p6 }% G9 s& r: ~0 i1 ]
    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 r+ e( ?; J2 K+ T7 v6 x  |" w, E
    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
    # S3 I' j& x' X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" A' M$ u4 b7 H+ ?+ b; K
    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
    3 A4 ^) k( s$ L, f8 i, f" 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
    ( Z" G# j/ d3 E! f  p) j1 Z7 {3 |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, |6 K2 l5 U% ?% A* S
    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
    5 G( D' {+ `4 I. ]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
    3 K/ |+ Y  t" p% d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! U% h$ A9 Y- B+ E4 g" `* f4 h' k5 N
    PM2.5 的治理工作具有一定的实际意义。
    8 h) [# z& Y6 ^+ W1 Z. U, L* A2 T* b9 ?/ r( J4 S
    6 q: ^3 |% T- P

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    zan
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