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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 |倒序浏览
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    对空气中 PM2.5 问题的建模研究

    & o9 q0 Z$ Z. f3 {
    $ S' [; A* L. j, ?2 P/ M" `4 G+ z* h7 R6 U/ m* `! Q
    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" [+ I2 @% e. T  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
    4 g1 J( z' R5 \$ a- H; ~9 Y/ p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
    * x: M' c1 H" @0 Y8 j8 _" Y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
    " X! ?( Z) s% `6 X; E! U( {插值算法等对问题进行了求解与分析。' K7 h& O5 R5 n
    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,7 T0 Y4 k) h' o  s$ x) }0 ^
    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,
    $ D4 F7 r! ~* K! y0 T0 c& e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: ^/ B; u) D$ S  u$ d2 w+ d
    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
    ! f  X* x8 P  c6 K" N' r* S+ r) d  I8 R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
    - v5 t8 A% c( q& J8 ?3 h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,2 _4 L, \! j) m
    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。; C/ ~4 J9 E, L% t
    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,
    ! j3 x; n7 j# D2 |, l7 K! z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
    3 V: O2 X& p) ?) @% e& {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4 ~( _# ]0 \/ W) g% {  z$ s; 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;$ _: b& q3 M6 O, n* p
    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
      _. h: c& K) s( z中度污染,属于二级区的长安区为轻度污染。4 z4 ]7 _* g! _/ I, {& a* ~2 X
    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6 N2 d1 O& O, x  U1 G2 c+ n
    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,' m6 ]" L: Q1 t+ t9 T9 M$ E
    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
    " h; F( W7 @' W+ x+ }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,
    7 F2 L' q- O( P7 c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 % w3 c6 H) z; s6 C' r. s. [
     g / m
    ' ^/ H. I" G# V9 F6 d1 n2
    ' I% {0 }& d7 b" b" S; R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! T. I" r: A) C
    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9 s$ a! L# M9 K7 H  z% z; W6 h
    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
    ' ~7 B4 F: o( X' C0 |# b/ Y' V, z* S* K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
    8 \# n" h. h) c: A9 a2 X% r7 O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) J  R' Q' |& `* z% S- G0 h
    律。
    * L! {7 T% a6 M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* a$ M4 ]6 `4 J
    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) c, s( K  \) h6 k0 C$ u2 R
    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" C# T6 E6 o" u+ H' {
    别为:226.1835,174.89086,126.00372,79.40928,35(单位为 )。针对
    6 z$ N+ i! V/ m* a0 O: L2 v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
    ! q* l. w) k! R& V& t$ |, K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8 H2 [' `$ @* \7 k$ a1 {
    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6 x  s, R* [# ^; p
    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。; j6 P3 V- V) w; a0 S3 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: `* {. \% @, k& P( I0 B; s4 s4 y
    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  i! F  u0 [+ o  ?, N: W% V
    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+ e; P* J4 ?0 P- d
    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1 `8 P* ^1 s) \- x
    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,7 K+ v9 }9 S2 c+ L
    利用了主要目标法将双目标简化为单目标。
    # `+ v! s5 G, J% x8 H# B8 H) V# }+ O% j
    " d+ j+ Q( N" ~3 }! J* H

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