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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

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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 |显示全部楼层
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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

    ) e( P" u1 V8 ~8 p7 \0 n3 s6 k3 }; y, D7 X

    . g7 D, }# }$ v& @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9 l& r) T; A  {. s: o! a
    评估及污染治理等相关问题进行了研究,取得了以下成果。# q# p) @& P& f. L/ n7 i
    问题一:
    % _( M8 x; B/ l6 S' ?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、7 ?) c7 i$ f+ _' C9 f3 O4 x" R
    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  D$ {. u' `) N: x' n7 p6 `5 ?  J
    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
    2 [% g3 P) }5 B4 R1 f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
    ( p. |1 H2 J/ F7 O! [相关。最终给出 PM2.5 与其他 5 个物质 IAQI 值的拟合函数为:
    & `+ C5 r$ ?5 Q3 N2、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
    % a3 f' N9 f; m& B! ~3 x) F4 b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、1 V4 ]. v3 o$ a- K: I
    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
    2 R/ ~: C* ]9 ^* T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:6 l/ K9 u# K2 J) v
    LnY = 2.3975Ln𝑋6 − 14.903𝐿𝑛𝑋7 + 19.4621Ln𝑋8 − 44.323𝐿𝑛𝑋9 − 21.929𝐿𝑛𝑋10 −
    . n! C* r- D7 w45.905𝐿𝑛𝑋11 − 85.1032
    7 X6 x3 V0 w) [; _. q8 g问题二:5 g  Q! P% _& z$ ]7 z/ n
    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4 |* R+ n" Q6 w3 X& c1 v
    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' u$ P8 S- C/ R- F0 e( t
    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  L  E' M, X9 g6 @2 F. l4 W
    染情况下,污染源上风和下风 公里处的浓度。
    * D% _" E" m! P7 n5 O/ X  M2、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
    * j0 w6 W7 E3 _$ q- V# ?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 -
    * \6 a2 p# W) G4 l4 J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
    6 \2 M$ O0 i$ r3 [3 B; O$ ?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
    * o& r7 r6 M+ ?! O  M1 Q4 U" e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
      S* }* E8 |2 G' W* O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,
    ; r' U- t* v6 x% ?1 L/ b扩散与稀释速度加快,污染浓度最大值明显降低。
    5 y' N5 z! \) o* L3、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- J" M9 r% @2 ?( Y/ s
    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
    & q4 Q; h  O$ q- w区。
    # d8 A; ^0 x7 o0 G5 f9 g4 x4、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
    ( t8 D& u0 f/ K/ ^/ p) J9 {9 ~过 Matlab 实现了对 PM2.5 值的预测,预测拟合度较高。
    3 }; F6 h5 Y8 ~1 u3 k2 I% m7 ?问题三:
    . f* Y3 b" \' d1、提出三种治理方案:长期治理、快速治理、全面治理。
    " ~; G, Y# A, Q- a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:
    3 x! b* p1 Y, v+ }9 s年份 第一年 第二年 第三年 第四年 第五年
    & u4 b' d7 n3 v) b; g% D! Y: lPM2.5 值变化额 2.3 7.3 18.3 61.3 155.9
    % j4 O! b$ q  R快速治理考虑治理成效,其每年的治理计划为:' r- b' k& F! {/ n
    年份 第一年 第二年 第三年 第四年 第五年
    0 h& h2 ]" j8 s- qPM2.5 值变化额 36.75 36.75 73.50 49.00 49.00! ~( s6 `* e$ K
    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
    - l! V8 w- J& k5 l个指标浓度达到对 PM2.5 的治理,其每年的治理计划为:
    - f  n: @7 Z* |3 S' `9 N0 z名称 , g- ^' J/ M. k0 r
    二氧9 I2 f! v9 M3 f4 R, t/ W
    化硫
    , \2 i- T" f# x% b7 P$ p二氧1 r1 |& q! A9 \0 R
    化氮
    3 q$ b9 k* J  W4 V- Z可吸入颗  D  A' ]+ c/ i" l+ G0 i. Y/ ?' r
    粒物
    % o% ~- X: S- V$ b) T, t9 o一氧
    8 A  l! I& Y- @  I) }化碳
    # r" B0 @1 H  c; `& s4 `臭氧 PM2.5
    ' Q5 J( b! i# {7 zPM2.5 的5 z4 [. j# M; C; g' a* K( w
    减少幅度
    + w/ H) F) j& `1 d$ I一年后终值 47.88 74.76 121.80 50.02 14.10 220.77 18%
    3 F/ i. r0 ~9 }+ Z! u二年后终值 38.76 60.52 98.60 39.04 13.20 172.44 36%
      Q+ L, E3 a# `: ]0 ~  x7 v5 s2 i' D三年后终值 29.64 46.28 75.40 28.06 12.30 124.97 54%
    2 x# X# n7 s( _) u+ L四年后终值 20.52 32.04 52.20 17.08 11.40 78.79 74%$ y: ]) z1 a% _  ]* |$ F7 Z0 v) D: |
    五年后终值 11.40 17.80 29.00 6.10 10.50 34.37 87%. J* Q5 o% Y$ N( p+ ]1 _# s0 d
    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 , [" p$ R/ k! U6 E
    PM2.5 浓度减少的关系,建立最优化方程。
    : B0 ~/ [* r5 }+ C
    ! I/ k0 q' @: T9 D
    ( ?8 D. @' J: v' l+ `3 V. d

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