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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

    ) q$ b1 r: ~4 `* j% T! R- A+ L" I) l- n6 R/ t) Q
    ; J% Z6 ], J( G! Z5 m3 ^% O
    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  R2 O& J3 ~8 U9 k7 K  y
    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+ {- K  p' u9 r; h- O
    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, k, r! F7 C& p! N/ B6 a: R
    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7 b+ g& A$ y& k0 p' M' q  K3 ~
    理的 PM2.5 五年治理方案。/ c1 ]' D& i1 g$ F& h% ^  \
    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
    % A" K. w4 F, p6 R3 \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
    : R. L2 M3 C0 l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
    * s' |4 W4 H+ g, N! w3 A2 C1 A+ O; T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
    : W1 r1 l. I/ l9 r关系数均明显大于 0.7)。
    5 f: g& g& F2 l  a1 h2 x4 g, G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( t) [8 X" z8 }& i) u' 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( L; |! {6 P% t  b6 m$ G" t3 S4 g
    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! k, D" H: |$ Q: W0 s( P0 A( g
    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/ r* J: D4 T+ j1 |3 z
    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,
    . H2 H, w! m, a5 d! J+ C' j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
    : b$ `8 X' T) A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3 E3 s) }6 k6 ?$ v; u
    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
    & ^- {. K5 m7 R4 e9 c7 o& z* QMultiphysics,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
    % T; Y. o( q; _. ?! [' B2 z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% ?6 L* c% ^# |$ N  e
    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  q0 A6 K0 c  X# T8 E0 r  z* e; \
    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
    1 Z5 x7 V6 Q7 E6 S6 I& {% D- E; a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* _$ U6 \0 J/ T+ [6 X2 Y# W
    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。
    ; G* ]' @% p8 e" z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
      _9 \# j: g9 D1 g3 \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, p* A& C2 t9 s/ @" z
    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
    , H, `* d5 p: q0 [6 t! T! t3 t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
    , C8 b& C" y. j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
    2 p1 x7 x& ]( ]5 k2 F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
    $ V+ t' B/ r/ a7 M, O" V1 O( |% ?, Y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
    : p0 _. K9 S( N) b% ]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: g4 d# B- ]+ O: @
    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
    2 U0 ^' P) K; ]; ]+ z1 r: RPM2.5 的治理工作具有一定的实际意义。
    ) Y! ~5 \+ p& j* r, O
    7 M& l) L( z7 V, [+ v( ]3 X
    3 S. |2 @" }* a

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