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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

    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 2019-10-7 11:49 |只看该作者 |正序浏览
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    对空气中 PM2.5 问题的建模研究
    , P) @  \' G, `8 l, u6 |0 c" O# j- z
    ) P6 J4 m, B% [+ ]; {, F
    ' H- ]% e+ X/ q* B4 I
    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" E4 ~9 l# Q$ m3 b* s
    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
    * A! {9 R) [) E1 {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
    4 B7 ]4 I# w# d  P! o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
    & r, p) C* X3 A  e( Q" U2 O% Y插值算法等对问题进行了求解与分析。
    ; H; D  Q+ l! }- B; n$ \+ 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,
    # Y& j  P/ f0 H$ C1 _9 V8 N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,
    , O2 |0 d# v- W5 `+ b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& O/ c# ^3 m# c$ d/ z5 j! ]9 I& g, e
    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
    $ P1 u3 i* T3 q7 M. W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4 f! P8 S$ J3 d* E
    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,& q) x6 @" Z7 f
    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。3 `( R7 p/ T6 d, h  M" H. r
    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,+ v  g- c2 C2 U( F6 `" q9 E
    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
    2 c; |- V. Q! M6 F4 I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8 @, w5 q( E. o- p
    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;. ~  j- B0 U! q3 w! Z8 U( d3 c9 j
    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4 A) e& M, W: d' o9 o  G$ l8 w
    中度污染,属于二级区的长安区为轻度污染。& v  i: x4 K3 a5 C
    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) @- N, n7 c, `! Y6 r
    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,
    . ]2 Z+ ?+ A/ ZPM2.5 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5 N6 u$ |  h1 ?# E$ K) }. g/ g6 H
    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,
    4 l4 `  n5 C4 N, x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 & J' b- r% d" ]+ w3 c$ M" K, W$ V* e
     g / m , E" P6 L$ ?) w3 H  v
    23 O  ]& E' [- A$ V  F/ |
    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
    3 n6 u/ k2 o# x8 f( L9 `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: K5 C9 N! u5 o5 k% k
    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( }' g5 w3 B' l7 y1 k, D9 U
    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
    - t, \; F% R5 j6 o# M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
    ! D& A& M& L. J) u9 _律。
    , i# p( y2 g: e) ~2 O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
    / K9 ~& o1 \' ]8 m4 u7 d7 e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& x2 [' Q9 c  d$ v
    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
    % Q* O5 A, I& e2 \$ C别为:226.1835,174.89086,126.00372,79.40928,35(单位为 )。针对
    , |4 R; r. W  V5 T* a  A4 ~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$ M' e6 U$ [( h; x
    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2 [3 J4 K9 M, k7 w! {* ~3 l+ {
    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
    5 O6 n( H: Y- D9 [$ R$ S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。
    ; M% _9 l. e  B0 j% B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) `" c6 r) V0 ]# u. Y, i
    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0 p. g6 [6 }% a8 J
    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6 Z  e/ n6 }2 \0 r4 {- f
    Shepard 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
    + h) u1 H- i0 h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,% i+ w! d6 F  J  }, H! k
    利用了主要目标法将双目标简化为单目标。
    # m- Y6 I% ~7 \. P0 Q1 E
      i+ e' E6 s2 H  ~# D+ {: R5 m# j; {( ?

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