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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 |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

    " {4 P, o* _# V  j0 s* W$ W0 q: w, Z8 }' D. [5 f
    ; z0 M, B/ ^* 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
    ' @+ [6 p3 \3 b. h, F% 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
    5 L7 B3 ]" H8 d  m- }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
    6 H2 |! U* n8 J2 t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- o4 t/ E8 E% e! B, P% K
    理的 PM2.5 五年治理方案。
    8 E" Y% F. _4 M& T$ s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: m( w8 o1 Y0 h) x: J$ Y
    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
    $ B" W- R. U9 B: O( m* u0 `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" h. M' S; v9 r" N! i- s. M' L
    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
    ! H/ [, I9 T( I2 M关系数均明显大于 0.7)。
    * P/ J" k' T% i- ~/ o+ K" U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
    " I  |  N% K, D% V. T, ]! E) }6 M1 r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
    8 l' U6 [- J/ T; J6 F9 Q9 t$ k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, @9 Z8 ^8 A: f3 }  }7 q6 C
    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
    % |* i. I- \. s' f4 ~* V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,
    3 c, U* P+ N" n3 Z3 }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
    * P. o4 l/ o) J2 Q; M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
    , Z- i+ e' B3 m) Y# ~$ 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 . V0 f2 y" R! L3 \  ^
    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 I2 x+ {$ C7 Q1 x" _2 A* G  l( |
    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) U! ^( y7 a' Z' E* j/ s! S
    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
    3 M, S0 ?5 t7 `4 e6 e. e7 b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1 O5 a* `7 I" w. q, Z3 F) u4 w, L- M
    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
    " }* T% m/ j& T7 R/ B' d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。
      x+ f1 A* E4 @7 s+ ]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
    + R1 o" g" T6 ]7 A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
    * a. ^; y: S, d6 B$ r' B1 V4 @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
    3 I9 C: v$ A& f  J9 T) K" D# m* r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
    , f& a8 G$ N) b& ]+ x% _8 a( ?+ e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 C# t0 E5 [6 k4 j5 ]
    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1 ]# W' W4 m% n/ X8 e1 [- A
    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
    7 G, `3 D; \0 O4 @( u; [# o' z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3 r0 z+ E0 g+ b
    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
    7 T5 M/ m! u; [. CPM2.5 的治理工作具有一定的实际意义。
    3 ]4 _0 v: f& Z- C0 o9 w* V- Y
    ( B3 P0 p2 s: ]' X' a- v/ t5 G3 a9 C5 u  K4 o

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