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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 |正序浏览
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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
    . j. v% S7 \6 c) L2 T; q

    * B3 O: _# _5 O
    . Q' Z2 f, b' G8 g7 Z4 R6 k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
    + G; a6 ~# C% x  J. j& e1 T# \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- u; b0 f+ {* X7 t
    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( L5 W- c( K. G3 J) h
    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
    5 w! N# |- ]. M* A5 C* @* G理的 PM2.5 五年治理方案。7 Q& A. K. n9 a- ]7 u
    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8 Y2 p) Y. V1 X8 h* [
    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# Y7 V4 k+ ?1 T! M1 y: H
    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
    , o+ a& `1 q) {$ i! v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
    & ?# H7 C# c9 f* N关系数均明显大于 0.7)。5 V/ q5 J5 G1 k5 K, j* I/ X
    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$ N4 L/ \  H, A
    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- s& e0 Z( [6 `8 P  g/ w, p
    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% i8 E& I0 B/ x
    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
    1 j% g& {9 K9 `( _. K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,% S6 w( [8 D; g5 U' l9 ^( w: z
    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% r9 w0 l6 `8 X2 q3 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+ c2 ]8 E3 Y+ 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 9 i2 {* ^7 V9 O4 a7 c
    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
    2 x, m: Z: p% ?  u* f( D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 m8 L) J8 j8 }$ }) a/ x
    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
    ' f9 Q8 i, L' C  I8 f3 o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" e- W, A& j( B' Q. Z4 G3 [
    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
    6 V2 V7 s( @9 _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。
    & I9 T0 `7 S8 x  |- [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& l4 G1 _, J7 K
    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
    9 T+ l4 j& U  m; d7 }2 k" u9 G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2 k7 \) ~+ G7 N) o5 t% J( ~
    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
    6 d$ G2 r- l& Y9 z1 F3 G# ]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 R0 b# ^. C( y6 ^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
    % ^9 Y6 h5 y) p2 A2 H. o. ~+ n$ ^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* a( x4 n. e( K$ U0 |
    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+ W9 ~  F: |) D  W( v/ Q
    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5 R/ R6 o6 o7 N# z% ]# J# V3 ]
    PM2.5 的治理工作具有一定的实际意义。& U0 r/ D4 _; h# q: |9 r3 @/ B1 _
    0 ]6 Q7 @4 J1 Y$ Y2 Q8 s5 F
      j6 Q) @# h# B  X' _! ~

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