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TA的每日心情 | 开心 2021-8-11 17:59 |
|---|
签到天数: 17 天 [LV.4]偶尔看看III 网络挑战赛参赛者 网络挑战赛参赛者 - 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 群组: 2018美赛护航培训课程 群组: 2019年 数学中国站长建 群组: 2019年数据分析师课程 群组: 2018年大象老师国赛优 |
; f+ U, }. B: r' t空气中 PM2.5 问题的研究-三峡大学11075008队
/ Y% s# t3 N) ~7 n. P6 r4 ?$ T
. }. E$ ~/ B* S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
3 Q) |2 R, T# Q; c1 ^2 S3 @3 k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、6 `4 v# P7 j' C6 k |! U9 f
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。
0 V( U! J. I( u" H f+ j1 l; r针对问题一:
: t2 y& w, f! x: C3 ~1、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
$ c4 V; `! ~5 M) 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
5 h5 J( [" F; I0.82,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。, b w! V- {% m7 u4 {2 m: [: Q
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
. x+ {, |- g" g. K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 与其它五1 @. K( V5 ]- C
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7 z% _" Y6 \# G5 ^+ d0 t
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2 T7 b X- {3 J- ?8 N, s
表明:混合回归模型更优(相关系数由 0.85 增加为 0.89)。
) T8 _# P& \ l2 Z3、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: m/ Q: E% R0 m- T. u ^& n. k
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
1 ^) J! `* t; }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 ! A! {# T# g: X( ?3 N! P" _+ J4 w, N
0.92),表明湿度与 PM2.5 存在较强的相关性。
' u. K5 m5 ?. S( C- \ M7 n; f% {/ A针对问题二:
4 M) S* D' b8 ]; h1、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) W2 ] b4 i% F; T
MATLAB 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
/ ?9 |5 ?. a3 R4 B0 K“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
# ^! U+ ^8 _# ~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$ n9 F9 S# }" d; Y6 R0 c$ K5 Q( O7 H
(94.39),阎良区地区污染指数最低(75.27)。
- L! N" N+ D* y }- 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
% w. q0 U/ |8 x: `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! q$ G+ n# C* A
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, M, g* Y6 H& g6 R" p* U- i' R
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):. V" i$ v8 h/ I: T6 d6 D# N+ C
距离(km) 0 2 4 6 8 10 11 12
* ~2 M* B1 }. KPM2.5 浓度( m g/m3 v6 R `8 b: i4 D' G; l
3) 1000 850 703 480 292 108 21 0
/ O" t9 w) }+ p4 u时间(min) 0 20 36 58 82 106 115 121
$ {8 u2 X0 ^) e( J" G" G2 m5 @. s3、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. Q. ?; s# L' g& \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
: E, n0 {2 \. ^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
5 E3 u2 n, s E. A13 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。
' z% M3 c; k% F, T+ X以高压开关厂为例,得到结果如下:
; A1 n8 G5 j$ m) m+ W' ]/ h轻度污染(安全) 中度污染 重度污染4 z2 L$ q, D4 |+ ~: w) F/ G1 w* k, \
阎良区 临潼区 广运潭
; `3 V8 V8 i5 c& Y1 \( |纺织城 长安区
: g; Y6 Y) `$ D/ ^$ ~市体育馆 曲江文化集团
. a8 n* R& `4 H# H兴庆小区+ W1 F. y- N' S
其它2 J) M, s* t+ @
地区& A* x$ X7 U. ?, B `) ?! }0 x
4、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
* }9 \ 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
$ V1 v; X( ?: w. 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
6 X: [" H- ^, l0 I7 H' t1 Z/ x了修正,得到了修正后更为一般性的扩散模型。0 ?" |9 W: G7 B, d
针对问题三:
+ G$ s s8 M! M/ ^( Q( W1、根据以往空气质量的变化趋势及 PM2.5 当前年平均浓度(280 6 ]6 H5 l! p$ p( R
3
' r2 w- J2 B, ?" Mmg m/ ),
- G2 }) g/ P0 y B a' v" y4 G预测出在不治理的情况下,五年后 PM2.5 年平均浓度为 324 1 z$ x% Y5 R1 b0 W: T) }( V2 X1 m
3
& u* [4 h5 ]5 ^) S+ F# Gmg m/ 。然后采用0 T$ Z: v0 |/ g9 f( w
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
5 a: e* d' b9 }2 D9 M8 V* @8 `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. V7 z O: G5 o; U0 H
布函数,由此确定了 PM2.5 的分期治理计划:/ a; p, A) C; j
时期 前期(准备期) 中期(治理期) 后期(稳固期)9 r5 ]( [( z6 Q
年次 第一年 第二年 第三年 第四年 第五年
0 S$ W$ v. H7 V" T# q2 n* v0 X: z治理量百分比(%) 9.6 32.7 38.8 15.3 3.6* t1 t/ Y {. H2 k+ R4 z# i
治理量 31.1 105.94 125.71 49.57 11.66( ]- k' n/ v2 I( H A
2、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
* I$ ]8 C( T' x" g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
9 }- ?: _: ~. f6 I' {: d理最优化模型。以数据 1 中 PM2.5 年平均浓度(82
; C; o1 D$ o# ]# L* q3 6 O7 g: K5 N) S+ O( w, j
mg m/ )为初始浓度,假设
3 T5 w5 ], ~- A% ^4 u3 \2 g最终治理目标为 30
8 {$ r: Q9 z0 h% p3
+ y4 M: D& X4 U/ m6 A2 |: {. Wmg m/ ,对模型进行求解,得到总费用为 3.38(百万),逐
, s( o0 n" X+ Y7 {年治理计划如下表:
, p+ I# `" G2 d时期 前期(准备期) 中期(治理期) 后期(稳固期)
; Y- {. R: b/ @7 U3 c: o年次 第一年 第二年 第三年 第四年 第五年% K: f9 A; F8 x/ p
治理量 $ V+ e) a& X) o0 ?' t
3
/ M) c( e3 q* i$ X Bmg m/ 4.15 13.65 19.1 9.85 3.25
, `; `; Z2 D+ @* E8 A9 K. E费用(百万元) 0.086 0.932 1.824 0.485 0.053
- K8 t m& R4 R: E# K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7 U4 j1 l! B1 c1 x7 i5 s
度变化规律总体一致,从而验证了模型的合理性。
9 H1 n4 z- [/ ? `, O5 Q2 I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5 P5 g1 W. d* ?6 B- A
, l5 z4 a9 v: K @
' o1 u# j% h9 T5 O( e' {/ Y |
zan
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