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空气中 PM2.5 问题的研究-三峡大学11075008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。

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    发表于 2019-10-8 11:20 |只看该作者 |倒序浏览
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    % y& R; \, e7 W) z7 G0 B
    空气中 PM2.5 问题的研究-三峡大学11075008队
    2 i6 c( ]& x/ a9 l  x
    8 S8 d- m% F1 p- S0 p/ k. h# l( A0 Z
    本文建立了相关性分析模型,灰色关联度模型,混合回归模型,高斯烟羽
    , I. x& L5 C* m  |# ?模型,分期治理最优化模型等模型,通过定量与定性分析的方法,从相关因素、
    ) s7 [; p' [0 h分布与演变、控制管理三个方面,对 PM2.5 进行了深入的研究与探讨。# s$ C1 l& `0 ~7 `  z; W- O
    针对问题一:
    2 `9 C; o* |4 N# B8 r: n( {4 H1、以六种污染物为相关量,建立了相关性分析模型。将附件 1 的数据代入
    " e' L5 ]1 C# p7 X- K模型中,求得的结果表明:相关性最高的指标组是 PM2.5 和 CO,其相关系数为
    0 P: F8 f, }. ?- J( h% k3 D0.82,相关性最低的指标组是 NO2和 O3,其相关系数为-0.063,即独立性最强。. T+ x0 N' m) K" K5 z
    2、以 PM2.5 为参考数列,其它 5 种污染物为比较数列,建立了灰色关联
    ; F- ]) C# q5 t1 C; y* s4 y度分析模型,将附件 1 的数据代入模型中,求得的结果表明:PM2.5 与其它五
      G( z7 Q& P7 M( l. N& r种污染物的平均关联度为 0.80,可见相关性较高。以 PM2.5 为因变量,其它
    7 t. y  @6 t# Z, t五种污染物为自变量,先后建立多元线性回归模型和混合回归模型,模型结果
    1 ~* k" i( |. Q! J8 i表明:混合回归模型更优(相关系数由 0.85 增加为 0.89)。
    6 F& L) ^# V" c7 y: A( [2 d3、利用互联网收集到全国 76 个城市 AQI 的 6 个监测指标和湿度数据,以- R$ [! A/ d+ F0 c6 g( \) Q) c, X
    PM2.5 为因变量,其它五种污染物为自变量,建立了线性回归模型。将湿度指
    + l1 t6 G, x, N9 }* q! W标也考虑为自变量后,回归模型的相关系数得到明显提升(由 0.88 提升到
    * K' g2 J/ ]! H- e# d$ Y% c, j0.92),表明湿度与 PM2.5 存在较强的相关性。
    0 r' S) \$ n6 ?' ~/ B; E针对问题二:
    - G. a2 B3 D, t) `, _* f2 ]1、通过伽马分布预测出 2013 年西安市 13 个地区 PM2.5 的全部数据,利用- |& l3 W- m& q% Y' ^( |, ~: @
    MATLAB 画出了 PM2.5 时空分布图,并得出了三种分布规律。考虑到各地区
    % o) K' F5 E- ]7 \- Y! W* ?“污染程度”为较模糊的概念,因此建立了模糊综合评价模型,对每个地区的
    9 D5 {+ d) y* N5 G# `0 C污染程度进行了综合评价,模型结果表明:高压开关厂地区污染指数最高" Y( n4 J( T" j4 H4 G, ~/ X
    (94.39),阎良区地区污染指数最低(75.27)。
    ! x: O( t9 C+ z" z! U1 N- 1 -2、对 PM2.5 受风力影响在大气中扩散的问题,建立了高斯烟羽模型进行
    ! \6 T% h0 a/ U" Q' I& b$ w分析。假设风向为正北向,风速为 40 km h/ ,扩散系数σ 为 0.00001,排放源有
    9 p+ B) \" y- N) Z. a效高度为 50 m ,初始浓度为各监测站点的最高值,对模型进行求解,得到 135 B5 S4 `  U9 I1 A( a  u' z
    个地区的扩散数据(仅列出高压开关厂地区的上风处扩散数据):
    ! D7 j2 ^' z; P( `: u$ P距离(km) 0 2 4 6 8 10 11 12
    , T7 p: B. K' X0 V. G/ w" HPM2.5 浓度( m g/m
    : H( ?) V' Q$ |6 D$ ?3) 1000 850 703 480 292 108 21 0
    7 e- ]# _( S" d4 B2 l; N时间(min) 0 20 36 58 82 106 115 121
    5 ^9 _7 V  [* P8 s& `3 [; [3、将 PM2.5 污染程度划分为重度污染、中度污染和轻度污染(安全)三
    / }8 K/ m3 a* F个级别,同样假设风向为正北向,风速为 40 km h/ ,扩散系数σ 为 0.00001,排
    8 M$ v2 @0 W8 F1 W& y放源有效高度为 50 m ,初始浓度为某站点最高值 2 倍,利用高斯烟羽模型求出
    : L& s, e9 W* N13 个地区的扩散数据,结合各个地区之间的距离,得到了各地区的污染程度。
    : K. @2 |& b# B, n5 w6 b以高压开关厂为例,得到结果如下:3 D% @0 c% F/ e
    轻度污染(安全) 中度污染 重度污染- H. E4 X' g) S  n6 ^% v
    阎良区 临潼区 广运潭
    $ f: ?9 x; w: {( D纺织城 长安区
    % K9 _2 n$ |- u" t( c市体育馆 曲江文化集团
    : N! C" D! d5 z9 W* d兴庆小区
    5 l+ _3 s7 v. c( m9 N其它
    3 d% G: N0 D0 }6 T地区( S$ ~) w  D2 [. Q) i/ I/ O
    4、利用互联网收集到了福岛第一核电站的放射性物质扩散数据,将放射性( t& M) c8 j" |
    物质与 PM2.5 扩散数据进行对比,发现两者的扩散规律总体一致,从而验证了9 e( Q" b& b2 T6 [5 n/ m
    模型的合理性。利用物质的自身沉降作用和雨水吸附作用对高斯烟羽模型进行
    * {/ A  m0 {$ J- [$ m了修正,得到了修正后更为一般性的扩散模型。0 H5 q1 C) @& r
    针对问题三:2 V2 {" g% ^6 Q0 a
    1、根据以往空气质量的变化趋势及 PM2.5 当前年平均浓度(280 : U+ a) ]' g+ ~0 V: Y8 w: Q. \
    3
      R- F/ A8 o5 u+ k6 W. U2 N1 ?mg m/ ),
    ; s0 d4 `' n. c0 L预测出在不治理的情况下,五年后 PM2.5 年平均浓度为 324 & F4 X9 B+ ?$ G1 G7 Z  W. q9 B
    3 6 n% R5 a, K9 p  U6 u
    mg m/ 。然后采用
    " C) w/ u  a, q; q分期治理的思想,将五年的治理时期分为前期、中期和后期。考虑到实际治理
    8 d6 s% T( g9 V$ X4 y3 p进度的变化规律与柯西分布函数相似,通过计算机模拟找出了最理想的柯西分7 Y4 L/ Y% i( ?2 n2 g. [: g. G7 n( \$ K, j
    布函数,由此确定了 PM2.5 的分期治理计划:
    9 C: W8 `  ~$ E) w! Z0 A% |. w时期 前期(准备期) 中期(治理期) 后期(稳固期)
    % w" G, ^. F, b2 R, x年次 第一年 第二年 第三年 第四年 第五年
    & N4 U% A: S4 D/ r- D# p治理量百分比(%) 9.6 32.7 38.8 15.3 3.6
    , K& r7 e1 q) i- T+ @治理量 31.1 105.94 125.71 49.57 11.66
    4 Y1 ~+ m& V) c8 p/ O+ c5 E2、以专项治理总费用最小为目标,建立了最优化模型。然后同样采用分期+ C' b) E7 H& |: ~( K) i
    治理的思想,利用柯西分析函数对最优化模型进行修正,得到修正后的分期治. M" }4 i$ R: U- O' ^) G
    理最优化模型。以数据 1 中 PM2.5 年平均浓度(82 . D: I# ?' w% `
    3 , U$ U5 B2 J$ r  b$ {5 b
    mg m/ )为初始浓度,假设
    6 ~/ K. Y2 G3 ]) r% U3 q( X9 q最终治理目标为 30
    9 _& W5 g3 Z6 l, d* t1 U3 O/ V: k3 & N+ H, C6 o$ a  L2 g
    mg m/ ,对模型进行求解,得到总费用为 3.38(百万),逐% c9 A8 B0 y/ z, `& R9 N) M( L
    年治理计划如下表:- d/ R6 a* h4 T7 r  u4 C
    时期 前期(准备期) 中期(治理期) 后期(稳固期)
    : E" I: U3 {5 T, f年次 第一年 第二年 第三年 第四年 第五年4 I* n; ^/ i# p
    治理量 8 U+ R* G0 O3 U' v1 ]' e
    3 / f' [) O; ^8 X5 ^& o0 y, O! g- J
    mg m/ 4.15 13.65 19.1 9.85 3.25
    * Y' T% w4 u7 Q0 E9 v费用(百万元) 0.086 0.932 1.824 0.485 0.053$ I1 F) D% z: {8 l
    将模型得到的治理计划与实际环境治理计划进行对比,发现两者的治理进( o' n2 H7 c. E
    度变化规律总体一致,从而验证了模型的合理性。
    1 n/ b) Z6 R0 n0 s. k# Y关键字:相关性分析模型 灰色关联度模型 高斯烟羽模型 柯西分布函数) c" G7 o3 P! u& ~) w3 y
    - ]4 \$ D6 D" k, P
    & n% s4 J8 i7 T

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