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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。

    群组2018美赛大象算法课程

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    发表于 2019-10-8 11:46 |只看该作者 |倒序浏览
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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

    ' D6 ]6 B5 A+ B, a  x$ [9 K& R" b7 o; w1 H: @3 T$ B; y

    # i8 Q- {' J: L7 s, l' i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5 _+ K) \9 E8 Z' h4 P
    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
    2 _6 I9 u, U- L) B2 u/ P) n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( z# o3 B: C% W/ b, W) z
    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
    1 b, U9 v% S% a/ d8 Z% f! Y理的 PM2.5 五年治理方案。
    : g* R2 r1 s0 f4 ~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2 {' ]. I! Y$ |$ y! d
    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
    7 v5 N) j( E4 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. r3 v0 m( J4 E8 U% ?% R
    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0 Z3 w4 ]* z# i) d
    关系数均明显大于 0.7)。: l  g# l/ {5 L6 W4 [0 y( w
    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
    , _' P; ~7 X0 U% `# g2 {" c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
    2 M3 C0 n6 d; Y! y& k/ Y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
    4 u5 L7 ^% Z6 |4 \' m  }8 I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$ A6 m5 f* c" t' O' O' ~$ q
    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,
    % ?1 _$ j% q4 J+ ?2 v3 }5 G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
    ( \& Q! R/ p: I0 I+ \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; p6 u5 e+ k6 V2 Z0 n2 l
    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
    ( Y! R$ i( N, {% k2 x+ ?1 @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0 {6 _. l9 D7 B6 m9 p( n6 a
    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 T1 h0 |7 B8 I; F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
    ! F4 a- {; D3 L0 c2 w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
      x# Y4 g# X" P  E' A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
    , u! {/ X9 T. j* u! f; q8 |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。
    3 q! P6 B* j! W: h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
    1 h5 [! E" K9 w9 Q( G+ {" U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$ b7 V! W# \% u1 R# ], @
    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  K% I% w2 q: W# Q( d
    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 40 q: Y. @# B9 g9 y" [* A
    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/ T( F6 j/ H/ ^% i: f3 @7 W
    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
    % G- ]  z8 D0 \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: D& Z* n; B3 f! L  N. E: X) r7 f
    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6 b  s$ X" s4 V' j, V- }+ ]3 K
    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
    ! E# W% r! H. ~, s3 ~( f4 b  hPM2.5 的治理工作具有一定的实际意义。: u% t% [& {) ?
    & S; h, I7 M/ W

    * ]3 \6 q5 K) r& D7 e

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