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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

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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 2019-10-8 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

    5 r2 k+ Q/ l8 s: Q/ u9 @# \5 m6 N: ]

    $ G) x$ @* {+ l3 b; i& _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4 h: V; o4 {" M5 i' R0 H& q
    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
    2 u& b$ V5 Z2 Q% \. Z4 K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
    9 n  D/ e# J) w. W# T- ?+ K. f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( X/ T# X; G5 Y% h* n3 ?* l+ M! |6 t
    理的 PM2.5 五年治理方案。
    , Q3 W1 E+ c% K: z* s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7 y* i, D, {: @6 X& @3 t
    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 PM2.58 h( e9 e& h8 W+ R7 I
    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% u- k: S/ M2 ^* l2 X4 X
    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3 K1 \! q8 F2 K
    关系数均明显大于 0.7)。, G' V' Y3 F1 A2 ?; 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
    ' U9 i* |8 z, B3 o3 _8 W  D3 T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
    , d4 a3 D3 G; J; u# [" k* ]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
    & F- ^5 K7 s& O+ l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  s5 j1 q6 [; o2 v
    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,# m& U3 |. r' W& c. T8 t% O
    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
    4 i8 `8 c' q2 w# E; Y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4 M; ?1 F4 I) z7 M( x4 D
    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 M1 r8 G3 J) |
    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, R/ Q$ E/ D* P$ g5 G
    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
    9 H! P1 ~6 P$ ]- M4 J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* O2 h2 a# g2 r% I) P& ]0 \3 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
    7 {$ M, ?: w  r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
    0 P2 s: M8 x2 x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。
    7 U' _( W" w6 v& ~; Y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& Q1 D. u; T& v4 l6 d+ `5 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  o/ ]  g! h) |- g" J
    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
    0 s5 S- \# F% i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 46 f* I  L( H3 j1 ]
    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
    ) l" @# t/ U/ L+ ^# L2 Q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
    0 Y& P; W% {! i( q% \. K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- y+ m, \% y9 G# x. a" t' ?
    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- o- X+ {2 ^+ t1 r6 x7 w. k! T! k
    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( Y' V9 S  ?  H' I& q7 Y
    PM2.5 的治理工作具有一定的实际意义。6 j% l" @" D# U$ ]
    5 ^4 v9 {0 ]1 B3 l" X9 n
    ( ~8 a) t2 W- {1 s

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