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对空气中 PM2.5 问题的建模研究

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杨利霞        

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    [LV.4]偶尔看看III

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    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 2019-10-7 11:49 |只看该作者 |倒序浏览
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    对空气中 PM2.5 问题的建模研究

    ! \4 J  x4 U- D: s; ?
    : u$ K. _5 E* s* ?! A) l' V8 T: ^3 [6 M$ R" c
    本文针对空气中 PM2.5 的相关因素分析、分布与演变及应急处理和空气质
    ' v9 x% Z; _/ U量控制管理的问题,采用相关分析、回归分析、二维插值、微分方程、非线性规! Q: {2 \& K' i' E$ E4 B' q& v
    划等方法,建立了相关性分析模型、多元线性回归方程模型、Shepard 二维插值
    ) S% `) \: s9 a1 m, i3 D; P  Y" S" h1 @模型、偏微分方程模型和多目标非线性规划模型,运用最小二乘估计算法、数值
    # N0 Y. y* P$ H- d; W+ y: p插值算法等对问题进行了求解与分析。
    / P1 Q& I" I9 t; i- m/ x5 N' t# w问题一中,要求对 PM2.5 进行相关因素分析。首先,运用相关性分析方法,& e$ J5 {' x( x0 K' o
    建立 AQI 中 6 个基本监测指标间的相关性分析模型,利用 SPSS 软件进行求解,
    & ?$ H# o- c7 C$ S! X; v' {得到各指标间的相关性,如 PM2.5 与一氧化碳间相关系数为 0.822,呈显著正相& s9 Q9 \' c3 n/ @. T9 ^
    关;然后,建立了 PM2.5 与其它 5 项分指标间的两两回归分析模型并分析;最7 d+ l" K8 ^+ X8 ~- T% P
    后,运用回归分析的方法,建立 PM2.5 与其它 5 项分指标间的多元线性回归模
    ! |  P9 [7 d# R3 H型,采用最小二乘估计方法对回归系数进行估计,并对回归方程进行了残差检验,6 T7 M; d4 y) ?4 q
    对异常点进行了逐次剔除最终得到拟合度达到 97.1%的多元线性回归方程。6 d* u- G, X5 J5 t
    问题二中,要求对 PM2.5 的分布与演变及应急处理进行研究。针对第 1 小问,
    : U: ~  J+ Y4 z& K  ]首先,研究了 PM2.5 随时间的变化规律,建立了基于三次样条插值法的 PM2.5( i) g! b) |. t% X
    随时间变化模型;然后,建立了 Shepard 二维插值模型,利用 MATLAB 软件编7 F8 M! i; A& J
    程求解,得到了 PM2.5 的空间分布规律,如 PM2.5 在高压开关厂的含量最大;
    0 r2 b5 X8 K- @) C5 R' v" q6 {最后,建立了分区污染评估模型,并得到了其评估结果,如属于一级区的草滩为2 z! r6 `: d2 x/ c8 C* I
    中度污染,属于二级区的长安区为轻度污染。! J# ]) q. C, c7 F$ C$ d+ k' y: n
    针对问题二第 2 小问,首先,运用回归分析的方法,建立了 PM2.5 与气象
    ) m( t% F( C/ m* Z1 d因素间的多元线性回归模型来分析气象因素对 PM2.5 的影响,如在冬季时,
    " p! u; \+ N; R! DPM2.5 浓度与湿度和温度呈正相关;然后,在建立 PM2.5 在边界层中扩散的物
    + Y0 [4 k1 n/ K* c, O理模型和迁移、转化的基本模型的基础上建立了 PM2.5 扩散的偏微分方程模型,
    . T/ b1 ?$ j8 t  u6 r并利用 MATLAB 软件编程求解得到了 PM2.5 扩散的偏微分方程模型的解析解。3 7 [7 L5 C2 ?/ ?: I' k# I
     g / m + y2 \0 [) R$ \, v% Y. c5 L
    2* k4 I% l! Q+ b: P
    针对问题二第 3 小问,首先,建立了 PM2.5 在地面的浓度分布模型和 PM2.5# h0 V" K9 T$ x2 L$ y" I$ n) R
    污染扩散的预测模型;然后,对 PM2.5 污染扩散预测模型进行了参数估计;最* C0 p, W  A) o/ n; P4 ?; i
    后,代入实例得到了各个监测点 PM2.5 浓度的预测评估结果,如高新西区为重
    1 [2 y4 ^$ v5 L7 d6 f, H, Z) e2 c度污染区域,广运潭为安全区域。针对问题二第 4 小问,用残差检验与稳定性检5 U: L, z) c" a5 i. @" N! b  ]0 O: |8 |
    验了模型合理性,并总结已有研究成果给出了 PM2.5 的成因、演变等一般性规
    $ p. r7 y/ S3 M4 L( E1 R律。* V* i' j  x; p$ f2 y
    问题三中,要求对空气质量进行控制管理。针对第 1 小问,引入了效用函数* o9 \3 P1 e7 ~: c4 G. p) j
    建立以满意度最大为目标的非线性规划模型,利用了 LINGO 13.0 版优化软件进
    $ s6 A' T- k( c6 D$ q8 c8 y行了编程求解,得到未来五年 PM2.5 每年的全年年终要求达标的年平均浓度分# o% t8 y3 T( X# Y
    别为:226.1835,174.89086,126.00372,79.40928,35(单位为 )。针对
    ( S5 v! z! h4 y0 w- }4 ?% |! l7 Y" X第 2 小问,建立了以投入总费用最少和 PM2.5 减排计划实施满意度最大为目标
    , G6 J& s: {! H8 g5 I的多目标非线性规划模型。在求解过程中,利用了主要目标法将双目标简化为单
    % d) k% S& i  W5 `4 A: F目标;然后利用了 LINGO 13.0 版优化软件进行了编程求解,得出了五年投入的
    3 I2 ?0 N' H- W" |. j总费用最少为 64.13053 费用单位(百万元),并对方案的合理性进行了论述。: ?  c$ \+ z8 z% A# p
    本文的特色在于,在问题一中,采用了最小二乘估计方法对回归系数进行# m( _7 K( h, {% j
    估计,并对回归方程进行了残差检验,且对异常点进行了逐次剔除最终得到拟合& S# f/ c3 E% v  V$ `
    度达到 97.1%的多元线性回归方程;在问题二中,考虑了多方面情况,建立了
    0 Y# t8 h. e- m# C' M- a% IShepard 二维插值模型和偏微分方程模型;在问题三中,引入了效用函数建立以. s: x: Z2 t3 K/ V9 |8 Y- Z
    满意度最大为目标的非线性规划模型,在对多目标非线性规划模型求解过程中,& u! w, b: T  h3 K7 H2 e8 k
    利用了主要目标法将双目标简化为单目标。 3 |" @# f. W) }3 T' _5 b
    ( a& r7 e7 U$ W& u' n4 x% r8 m
    . l+ u, c5 d9 F& m- u

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