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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。

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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
    ) s) c0 G2 f  ?; P5 ]

    9 Y; A! N3 ^1 H. N4 E! P) A% M& D3 K- }* B. }7 c; B1 x
    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9 {1 V5 Q8 p! D
    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1 ]6 Z$ f; r, r2 C
    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
    ( X- l0 p- g6 A( b) I  l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* G8 F0 a! [3 Z# G) g# V
    理的 PM2.5 五年治理方案。8 Y3 A' f" V4 K1 W. ^
    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! U/ i$ D" H7 J3 C8 g
    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! ~  l+ e/ v- {# N) K: F
    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
    9 j& W! j9 j0 {3 c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2 b+ V6 d, _( p/ P* w& L
    关系数均明显大于 0.7)。' K. ?  p+ y: H2 r' J/ A8 v
    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
    ) H6 l4 F" T) i- ]( C$ P9 z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) j* r& d- ?4 L' ~+ }. F
    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' ~7 o) Y1 Y% V3 W: S: m8 y' r7 Y
    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
    5 L5 P9 ]. W$ {& y' ]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,! W' n& e& z# a. r9 E1 g2 q' ]
    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3 l$ E& y) \- }+ W2 E* L+ s/ 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
    5 Q2 x" s' ]' J  u7 Y( a4 W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 ; @; `; `) i$ z* X& z% U2 h# Q
    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
    7 \% f  G6 a4 x2 V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: ~3 l/ @6 f5 Z& |  D
    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  J* Q! w- {( Z4 O. C- N# A
    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
    8 |& y$ _; ]  v: ^/ ~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# b; u2 K- z( }/ \! w7 p/ _
    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。
    4 F% l4 ~6 @( I, M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
    7 r8 O; ]0 C, W6 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& U4 E4 w) `" {( U% ?( r% x2 r: o; k* l
    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 @4 Q! m* c1 a1 w! p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 49 [" F9 @0 m: ]0 T6 |
    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
    # X6 I* w0 K/ m, O% d6 p+ {0 y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; H" F7 n) j0 z4 l: _
    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. }, l# V* \8 v$ c( Y! G$ O" r% n1 V
    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
    ; d8 P7 h( g- z' c; T" l" ~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
    * r, R6 D8 a8 p, l$ v! @& N7 \5 qPM2.5 的治理工作具有一定的实际意义。
    & t. L$ q; \9 G" T0 [9 c1 A" S0 f/ l* r/ n: z5 Q
    6 {2 l( _7 v) m) e: ]. Q# q

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