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摘 要:( H4 K1 F. `8 L! A' C! I- t
PM2.5 是空气质量指数AQI 中的重要监测指标,是产生灰霾的主要因素,对人类
0 w2 J: t0 l( q0 _# e( x健康危害极大。由于PM2.5 进入公众视线的时间还很短,与它相关的统计数据比较缺- ]: }* x* k) o: ]5 `5 m6 R: I
乏,从而限制了对其客观规律的了解。对此,本文着重进行了以下几个方面的工作:7 |# N! B( B9 P1 i
一、PM2.5 的相关因素分析。结合附件1 中的数据,利用Pearson 相关分析法计
: t, u" p$ C" R+ J) N S2 I# E0 _算AQI 中PM2.5、SO2、NO2、PM10、CO 以及O3 等6 个监测分指标的指标值及其污
* `1 l; d- _% Y( }染物含量相互间的相关系数,定量地分析了6 个指标之间相关性的强弱,发现PM2.5
/ e6 b) p+ ]0 T' O9 i& c与SO2、NO2、PM10、CO 具有很强的正相关性,而与O3 呈较弱负相关。在此基础上,! D; d! _0 W3 D. ]% I8 A7 M
建立了PM2.5(含量)与其它5 个分指标及其对应污染物(含量)的多元线性回归模
' Z4 u, W/ A {; g型,并利用附件中的数据对回归模型的合理性进行了验证。, _8 Q) R6 y: R7 _4 `4 r
二、PM2.5 的分布与演变及应急处理。利用附件2 中SO2、NO2、PM10、PM2.5
( m2 B: p3 t3 }) y的2013 年数据建立了PM2.5 的3 元线性回归模型,利用回归方程拟合2010 年 ~ 2012
6 W* @' |) ]* B# S年间缺失的PM2.5 数据,并以此绘制2010 年 ~ 2013 年间西安市13 个区域对应的
) Z' P; |$ F) A# f* p; ]PM2.5 拟合值曲线,对不同区域和时间段的分布情况进行分析,发现PM2.5 具有季节
; r1 V) i9 C; B: I2 t U性、区域性的分布特点。同时,计算附件2 中各区域2010 年 ~ 2013 年间每个季节空
/ ^7 G9 e4 V/ @气质量指数的平均值,取其相应的污染等级对各区域做出了污染评估。
$ e- K; C% g4 f9 b, p5 M在合理假设的前提下,根据扩散理论建立了简化的PM2.5 连续点源扩散模型,定
) p* F9 z0 _0 C+ W: q8 P量地分析了PM2.5 与风力之间的相关性,并利用附件2 中的数据对PM2.5 与湿度之1 c3 N% }9 P, n$ j' \ a. \/ a0 ]
间的相关性进行了定性分析;再提取附件2 中的两组数据分别建立其PM2.5 扩散模型,
# V1 g% @' D: D' t: _2 Y0 J% V绘制其正下风向的扩散分布图,从而对PM2.5 扩散模型进行了定量与定性分析。8 S5 b" w( g: n
当污染源的PM2.5 浓度值急剧升高时(作为新污染源),周边区域的PM2.5 浓度2 k+ r1 |# b$ t/ _ C- t
在短时间内不会发生突变,继而建立新污染源的短暂连续点源扩散模型,并提出了污
* a/ U! O. t8 l/ [. M) R染扩散预测与评估方法:对污染源下风向x 处的区域,分析在t 时刻该处的PM2.5 浓
5 v& u" ^$ d6 ^6 Z5 B度是受新污染源影响还是受初始污染源影响,再利用相应的污染源扩散方程预测该处+ k0 O) Z- f$ N, u7 ~; A
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的PM2.5 浓度,并换算其对应的空气质量指数,继而做出污染评估。进一步,结合附+ n' c) F. u1 t* X P' ]' q
件2 中的数据,利用该扩散模型进行预测评估,通过统计下风向不同区域的污染等级,) S7 _ C9 I/ F# w; I; q
给出了重度污染和可能安全区域。+ ?- `0 E. W+ E) @2 a
为分析文中扩散模型的合理性,在附件2 中选用小寨、纺织城、兴庆小区、市人6 D2 r Y D( @& i
民体育场等4 个监测点数据进行比对分析:利用后三个监测点建立PM2.5 扩散模型,6 T7 B& W/ I) ]8 s/ Y
并对小寨的PM2.5 浓度值进行估计,将该值与真实测量值进行比较,继而分析扩散模
& {0 a1 Q6 b! ]/ i型的合理性。同时,结合已有的研究成果,对PM2.5 的成因、演变等一般性规律进行
P6 S* E5 {! }了探索。
8 t7 K# r3 w$ J9 c g" T3 f5 s1 ^# U三、空气质量的控制管理。在分析PM2.5 的污染成因后,总体上依据“先源头、
7 D0 ^6 t' z' W% h9 m后时段”两次分配的思路,确定阶段治污目标并制定相应的治污方案。在分析附件1
. l2 U) {$ q9 O" ]所在地区PM2.5 的主要来源类别及其贡献率的基础上,按照“源头治理,贡献率越大,7 X" T: F i5 K) f" K; Y
要求完成的治理指标越高”的基本原则,按比例分配给PM2.5 主要来源不同的治理指 j) r! z! a; l+ L
标。针对不同的PM2.5 来源,根据其治理措施的有效性、周期性等特点,分别设计每8 N% K7 h' U& n6 }2 o4 m
年的治理指标,继而确定该区域5 年内的污染治理计划,并给出了每年的全年年终平
& e# j4 ^' i3 t1 X3 m均治理指标。" a% y. N' Q4 Z2 {5 U$ ^
采用综合治理、专项治理相结合制定治污方案的思路,将PM2.5 治理指标按比例
$ N0 }$ U* E* Y* H& h0 ]P 分配给该两种治污方式来完成,继而得到每年投入经费与5 年投入总经费的数学表
: b* l+ D! a, a" k" l达式;在完成预订治理目标的前提下,以总经费尽可能低、每年投入经费适度均衡为5 w& I' Z3 Y& E$ P
优化目标,建立优化模型对专项治理计划进行优化,给出了五年投入总经费和逐年经: n1 s2 j* S, ?& t8 e
费投入的预算,并对专项治理方案的合理性进行了说明。
B l- H! j! Z8 ^最后,我们分析了本文工作的优缺点,并提出了改进方向。
2 Y4 W) a$ J1 o关键词:PM2.5、空气质量指数、污染等级、相关分析、多元线性回归、连续点源
. a& F& |6 G8 ~# O& A; f扩散模型、专项治理
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