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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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    $ q/ ]* n1 d4 h4 E1 f# c
    空气中 PM2.5 问题的研究-三峡大学11075008队
    + N. y  c% E1 d

    ; F+ K$ s7 r3 z- c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
    " t/ R9 J( I! {) N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、7 T9 W% G% X0 n3 `' j# Y# ~5 K5 m
    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。8 c  N2 b/ \2 h
    针对问题一:
    " {# T0 M# u# Y( D' r' C) F1、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+ c2 a+ s, R" Z5 e) c$ r2 r1 l6 j
    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/ G9 c- l+ m' |
    0.82,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。  {2 }% @8 ]# J. o$ c/ M
    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
    $ X2 j& F1 Q' X0 b( J  F7 U- o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
    " s7 p8 ?. N: c: s* ^; |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8 |$ R& u: q/ d1 ]" q
    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. V$ Y9 W2 d+ O7 V  J
    表明:混合回归模型更优(相关系数由 0.85 增加为 0.89)。
    ' X: Z; O% h. T% C5 n3、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& u. Y5 k7 x3 k$ G
    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2 R2 v& v" N+ P3 a2 V& x
    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
    ; r* Z9 U+ ?& D% @! h0.92),表明湿度与 PM2.5 存在较强的相关性。
    % E' \0 Q9 B# {8 B针对问题二:3 w# ^) n0 U/ F7 P) {& G! g/ }4 H
    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
    4 l. I+ j% k* T( O  O: HMATLAB 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% C. V/ ?. g3 p) q7 B/ t! @2 O
    “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
    : i# U* x3 }! c, S# D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2 l7 y; W$ N7 \4 c- V/ W- a) v
    (94.39),阎良区地区污染指数最低(75.27)。
    ' j$ ?+ S7 T$ |) u3 T- 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
    0 d6 p+ s& f4 T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
    ( K: ~8 ]/ n! i. d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 13
    ( b$ a3 Z7 [; X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):
    3 W( M+ n3 l- p. J/ v距离(km) 0 2 4 6 8 10 11 12
    0 C1 S9 d4 i3 Y+ DPM2.5 浓度( m g/m* s1 }* W$ G3 U. _% P$ [  ?
    3) 1000 850 703 480 292 108 21 0# ?, Z7 H& x" F* j4 t
    时间(min) 0 20 36 58 82 106 115 121; p6 R) \" x/ U' ?! I) U
    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
    6 ?! D/ y  F8 m. u8 |( |( S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3 ?1 p+ q  N1 L  ?# v+ Y: u
    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
    ) y1 ?$ O5 S8 b9 D9 N: e13 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。
    0 P: K$ w) \! r+ Z! p1 L以高压开关厂为例,得到结果如下:
    7 f$ K$ U7 _/ O% M轻度污染(安全) 中度污染 重度污染5 ?  `3 Y; C: Y' q, V. D
    阎良区 临潼区 广运潭
    + u: ?# F9 j9 O5 p纺织城 长安区
    2 g) y8 f/ _# r( G2 c0 F. ]. y3 V# Y市体育馆 曲江文化集团
    6 D; N. a3 g/ b% t" q3 [兴庆小区
    $ T- O4 v8 \3 a# K0 \9 ~' L3 ?其它
    ( e! [3 o- G3 Z- f" l地区
    ! @% e2 S4 d, d4、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
    * ~, y* L+ T1 K8 N; d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1 g! M8 Y0 ?# @3 |, E" v7 L
    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9 k/ W) b, _1 R
    了修正,得到了修正后更为一般性的扩散模型。
    9 U; }/ W/ ]6 m针对问题三:
    - c0 W* a; h, l  }( E* P4 s5 B1、根据以往空气质量的变化趋势及 PM2.5 当前年平均浓度(280
    ; y: p  [# C( h! W# `1 X" V3 a% s3 & y$ ^$ H* c* a
    mg m/ ),6 P' |8 q1 p# P* x% a: A  t5 A6 q
    预测出在不治理的情况下,五年后 PM2.5 年平均浓度为 324 2 C. Z# z( j  Q( k
    3 & Q. m9 e! {( l1 M" K6 h0 B
    mg m/ 。然后采用) [) _4 g2 C+ N5 x& P5 h
    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
    : x; T" ^+ d& A8 ]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5 n: ^5 q3 s. z9 d9 h- @) J
    布函数,由此确定了 PM2.5 的分期治理计划:& T: X& M2 E4 Z4 ~+ z2 ~; g
    时期 前期(准备期) 中期(治理期) 后期(稳固期)
    8 E% G8 A7 C+ n' A8 M* J年次 第一年 第二年 第三年 第四年 第五年
      @5 B! e8 s/ L. p7 z( d治理量百分比(%) 9.6 32.7 38.8 15.3 3.6
    + Z( s# G+ Z# c& ?4 V治理量 31.1 105.94 125.71 49.57 11.66
    ' o0 P1 _8 H0 o- G3 i/ a6 r2、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
    / p- D  H1 m, n' I2 q& v! K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
    2 d5 J3 s! Q; b% t- X$ Y理最优化模型。以数据 1 中 PM2.5 年平均浓度(82 6 |5 l' m: a; K/ k0 D
    3 0 B; _1 L$ I+ V2 P- I: I' Z
    mg m/ )为初始浓度,假设2 {% n1 k: ~5 s! O# o3 Z. b  p
    最终治理目标为 30 # L& I# C+ C, C! S1 K
    3 % G! p% `& P( j( y
    mg m/ ,对模型进行求解,得到总费用为 3.38(百万),逐
    6 b2 y* c0 j/ U; u, z年治理计划如下表:
    2 x% H0 _8 }$ o- l# Y8 O) s3 Z1 F时期 前期(准备期) 中期(治理期) 后期(稳固期)
    . @& \; K8 D; `9 y5 ^年次 第一年 第二年 第三年 第四年 第五年
    ; a( c  G2 s9 g9 B治理量
    * `  Y0 y9 E; K* G) C7 @: D0 @3 . O; q, p+ t9 ?. j( v$ ^1 h: a+ L
    mg m/ 4.15 13.65 19.1 9.85 3.25
    * F% B! \+ y% O4 K" S/ [2 f: P5 {: d费用(百万元) 0.086 0.932 1.824 0.485 0.053* E) p5 t) A# T) [% E: B: }6 @
    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
    " a4 h$ z5 m5 Q/ c. ]) K9 W度变化规律总体一致,从而验证了模型的合理性。
    & x7 e0 t, C" o; {/ k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
    : _/ l. v" |0 u& h. u$ W! T
    7 Z$ j3 J9 i' [& M2 |. a) L8 U6 I# r' a/ p0 X0 }8 I, \6 D

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