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PM2.5 扩散预测模型及相关问题研究 上海理工大学 10252094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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    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 11:26 |只看该作者 |倒序浏览
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    PM2.5 扩散预测模型及相关问题研究 上海理工大学 10252094队
    0 B2 a  R7 a+ i/ K
    ( x% u; }& ^4 b  v+ v3 ~
    # P& L7 Q& V* o0 z9 e/ p7 `  P$ U
    本文以武汉为例,就 PM2.5 污染物的影响因素、扩散与衰减规律、预测与
    : B: k/ Y- s" |& M  U" ?6 t评估及污染治理等相关问题进行了研究,取得了以下成果。
    # w* [8 \3 x% F问题一:4 Z5 }3 z. N. K2 A3 g
    1、研究二氧化硫X1、二氧化氮X2、可吸入颗粒物 PM10X3、一氧化碳X4、! {4 X* m, q+ M$ P: k& C
    臭氧X5和细颗粒物 PM2.5Y这 6 个基本监测指标之间的相关性及独立性,并对影# m$ b% `3 A5 u0 T8 I; L
    响 PM2.5 的其它 5 项分指标做出主成分分析及回归分析,得出二氧化硫、二氧
      |3 B' X( |' Q1 s化氮 、可吸入颗粒物 PM10、和一氧化碳与 PM2.5 正相关,而臭氧与 PM2.5 负
    7 |. [, z/ W) q( G+ |  {8 B相关。最终给出 PM2.5 与其他 5 个物质 IAQI 值的拟合函数为: ' r+ `5 E/ S* l5 D" `
    2、探求其他影响 PM2.5 的因素,分析得出,气象的变化对 PM2.5 值得影响非常
    8 F/ V% l6 W# O' z+ Y1 c) Q* x剧烈,其中 PM2.5 值与湿度X6、气压X8成正相关,与大型蒸发量X7、风速X9、, M! a- a5 {6 h+ p
    气温X10、水汽压X11则负相关,并且在所有影响因素中,风速和水汽压对 PM2.5
    ) U$ R+ B8 i7 A$ F# P! `值的影响相对较大。最终给出 PM2.5 与其他 7 个大气因素之间的拟合函数:0 @0 K9 Y# R) ^3 h, E
    LnY = 2.3975Ln𝑋6 − 14.903𝐿𝑛𝑋7 + 19.4621Ln𝑋8 − 44.323𝐿𝑛𝑋9 − 21.929𝐿𝑛𝑋10 −2 f' Z/ y" Q7 Y
    45.905𝐿𝑛𝑋11 − 85.1032
    / N" @8 r) h: |! Y! e. O5 D问题二:# \* l) D" z: |* O- a6 z
    1、客观描述武汉地区 PM2.5 的时空分布规律,以高斯扩散模型为基础,充
    $ Q% D. X  O9 h% n) X/ Q分考虑影响 PM2.5 扩散的因素,分析地面与建筑物边界反射、干沉积、雨洗湿9 H4 t5 }; e) I3 ?0 w
    沉积及湿度的影响,逐步改进高斯扩散模型,并引入时间 ,计算当点源持续污
    & W# p7 X% ]% [! t6 y8 @染情况下,污染源上风和下风 公里处的浓度。
    . g( Y9 y  y/ b. T/ ?2、通过数值仿真,得到距污染源下风向距离一定条件下污染扩散浓度的分
    % ^6 M; A1 J7 r0 @! ^& G8 g! b布规律:1)在恒定条件下,PM2.5 扩散浓度呈正态分布,扩散浓度逐渐达到最- 3 -
    . t  w6 J8 e! ~' k大,在横向距离增大到一定值以后,扩散浓度逐渐降低,直至为零;2)随着距
    ; T8 `0 ~$ [& V$ {% D! _0 ]  a) z污染源下风向距离的增大,扩散浓度的变化渐趋平缓,但污染扩散所能影响的! q( Z9 L+ R$ ~
    范围有所增加;3)随着风速逐渐增大,PM2.5 浓度最大值变小,下降速率逐渐0 l5 I% j; ^1 n
    变大,扩散速度增加;4)源高的增大将导致污染物浓度最大值向下风向偏移,, V# `( D* }8 h6 O8 ~, j1 ^0 o
    扩散与稀释速度加快,污染浓度最大值明显降低。
    " Y, L. @: [# D4 {3、预估突发情形下 PM2.5 的扩散距离及安全区域,以武汉为例,浓度值突. S4 }1 c' H1 f0 N
    增至300mg/𝑚3并持续两小时情况下,结合三维图及平面图分析危险区及安全: ?0 d4 a1 |. @' s7 H' O6 v
    区。3 Y3 t$ i+ p1 U4 g. i9 E
    4、结合小波理论及神经网络理论,提出小波神经网络的结构及算法,并通, O" Z# a/ j; O
    过 Matlab 实现了对 PM2.5 值的预测,预测拟合度较高。
    . {( ]% p/ v6 p+ `8 y: {9 [问题三:
    ' C& w# e3 F/ B5 w! y" x! O, O6 j1、提出三种治理方案:长期治理、快速治理、全面治理。8 m' b" {5 K9 y; c# U
    长期治理方案着眼于经济的可持续发展,其每年完成计划为:8 C4 [' v0 h5 s, v
    年份 第一年 第二年 第三年 第四年 第五年& B0 y/ [; b4 b; O% j1 Y
    PM2.5 值变化额 2.3 7.3 18.3 61.3 155.9* H8 }: B6 O: E& `: q/ w
    快速治理考虑治理成效,其每年的治理计划为:
    # }- w5 A" Z$ Q$ _年份 第一年 第二年 第三年 第四年 第五年
    / e* R( D3 m: ?. F! H( g% dPM2.5 值变化额 36.75 36.75 73.50 49.00 49.00; ^0 F$ U: t4 @, R5 L% L& j
    全面治理根据第一问中得出的 PM2.5 与其他 5 个指标的关系,通过降低其他 5
    6 a" Q' m5 x. p; }个指标浓度达到对 PM2.5 的治理,其每年的治理计划为:* X- J0 z/ U' y. b3 z
    名称 : |1 M3 a' V: n) G! a
    二氧5 }0 Z1 m+ [% }- Z6 z/ O: u( [
    化硫
    , w$ U* y0 }' l$ V! H  W' p1 M$ H二氧
    & E" v/ i) [  s2 I7 U( m% D, g化氮
      B: g: E* c. x- \' T可吸入颗1 q' ^& `0 x2 ?
    粒物
    * q; N' I) n4 w& L6 X4 M! C& I一氧
    - N* p, V3 C) S$ g) `化碳 4 ?( r. t# r  h3 n  O
    臭氧 PM2.5 ) D! F, |+ W& \4 W
    PM2.5 的: H- b  A# R& l$ ~! l9 R' N7 s
    减少幅度7 @# ^- U9 ^) q9 u7 i  D+ z* q
    一年后终值 47.88 74.76 121.80 50.02 14.10 220.77 18%
    . Q, O- j0 V1 w# }1 ~二年后终值 38.76 60.52 98.60 39.04 13.20 172.44 36%( Y* Y+ x0 D  j' m' U# D4 D
    三年后终值 29.64 46.28 75.40 28.06 12.30 124.97 54%/ W4 u. e- @% ?4 _. M/ m
    四年后终值 20.52 32.04 52.20 17.08 11.40 78.79 74%8 ?1 Q1 X9 S/ u( n, f  B% _
    五年后终值 11.40 17.80 29.00 6.10 10.50 34.37 87%% @* E0 o0 Z3 t5 e/ c  J9 P2 a
    2、以全面治理计划作为治污方案,根据本文提供的综合治理与专项治理费用与
    ( Q, s* M1 H2 ^PM2.5 浓度减少的关系,建立最优化方程。
    6 o0 `% q; B0 t. g$ o
    8 N# u' X& R5 H6 w6 N. P8 X. w, t. p- u

    D题上海理工大学10252094队.pdf

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