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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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    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

    & W6 R7 O, v2 I3 h! a  f6 H3 s
    * z8 m. @/ f1 c4 H. `2 o; K# Q9 Z. {: h+ d( S3 W% l( 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/ L! Y* x4 t: ~# ]! |; Y+ a
    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
    ; J% k% B! h2 p2 `5 ]" E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2 k$ s3 H& D+ D7 d" {% [" @
    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% B2 a8 I9 i7 Y) o; ?- x+ d+ e& V
    插值算法等对问题进行了求解与分析。" x9 @1 [. w4 ]  b7 t
    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,( [& V- w7 G8 |3 x* J
    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,8 ]! h7 \* }3 J: M
    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- \3 f) i" I* ~6 n
    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
    , s- ~" i& Q" y* l7 P3 w  e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' O% u2 _7 a$ d) }2 A
    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,, M* F6 e- k& l; J! G8 ]$ I8 K8 i4 G
    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。
    ) a/ c$ t, h* Z- M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,
    ) ?9 P; M+ h2 D0 e4 Y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
    ( e9 I0 e2 E5 C& z7 l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
      _2 I: H4 {3 H1 r6 d( E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;
    9 @0 M8 u8 `! T, z, K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5 j9 G8 a& a) ~, H: h
    中度污染,属于二级区的长安区为轻度污染。
    ( ]" X. M0 X1 r$ c  Q3 {2 m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1 \0 c5 p8 `7 _9 C
    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,* ?& {7 V& A5 z* \! J
    PM2.5 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  o( B( P) ?( ~! W- m! q2 `* |
    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 C# V7 I9 U8 _; L
    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   P2 T- ~9 l/ j$ v
     g / m 7 a# L! f4 U8 ~" a: P% l
    28 @/ U( W5 z, `+ Y+ \
    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
    8 b' z4 `) P( M$ s" b* h  c! l. D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  O$ D5 ?, _3 u& m/ W# i
    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
    6 A$ W- r- a: b- f# F% Y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& B  V+ z1 u+ E8 m# m4 [8 x0 K
    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
    * N0 y- i7 K; K+ n4 W3 h律。
    " S6 `3 V) O$ a- o8 U3 o% {: L0 p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0 s! \2 @& n/ b- Q- _3 Q
    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. m1 F5 D, @4 \) \& `# B! T: B
    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- r4 V. D% a9 T/ M9 ]
    别为:226.1835,174.89086,126.00372,79.40928,35(单位为 )。针对
    . _6 C# B' D1 v% N6 j  p; c1 W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
      ~7 c  E% |" Q: J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
    ' ~4 F' W( |0 ]$ q, |% x, ]) t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
    9 R/ t1 g# e, u+ \/ e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' s9 [0 M* @) y
    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
    5 ?; p) m, K' [5 H0 _! W* y# V) C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$ R3 ^" {" y# o: b
    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
    5 L& w7 o5 H- f2 ~: VShepard 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( m4 W, Y  i9 O- G* |
    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,
    0 Z3 g2 V$ L$ Q6 z5 X! x, ~' h7 e利用了主要目标法将双目标简化为单目标。 # A, r$ A: @+ v% c6 A2 L
    % u+ u0 L' J& e# `& G$ J2 n% \
    $ c- p/ a0 \3 g" p) _2 E3 l& a

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