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空气中 PM2.5 问题的研究-三峡大学11075008队

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杨利霞        

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    2021-8-11 17:59
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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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    1#
    发表于 2019-10-8 11:20 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    6 b7 l. R! t1 G) J
    空气中 PM2.5 问题的研究-三峡大学11075008队
    ( r! i) |( v' d% k+ B
    & i- ~2 z: Z  @, Q% o
    本文建立了相关性分析模型,灰色关联度模型,混合回归模型,高斯烟羽+ z3 c% x  w4 w7 P. J5 e  J
    模型,分期治理最优化模型等模型,通过定量与定性分析的方法,从相关因素、
    & [1 W; Z% c! C& i分布与演变、控制管理三个方面,对 PM2.5 进行了深入的研究与探讨。6 W: F2 w: `5 }5 ]) F3 @: Z+ Q+ T
    针对问题一:- F  Y: i/ b8 \. G: [, c# W
    1、以六种污染物为相关量,建立了相关性分析模型。将附件 1 的数据代入* T3 K3 Z9 \1 W- y% K4 F
    模型中,求得的结果表明:相关性最高的指标组是 PM2.5 和 CO,其相关系数为9 _( j. m& J* N+ s
    0.82,相关性最低的指标组是 NO2和 O3,其相关系数为-0.063,即独立性最强。
    $ g* R% P1 d4 b) ?  Z$ M2、以 PM2.5 为参考数列,其它 5 种污染物为比较数列,建立了灰色关联1 v7 w5 W7 l' K* m
    度分析模型,将附件 1 的数据代入模型中,求得的结果表明:PM2.5 与其它五- R. m1 _) k) R
    种污染物的平均关联度为 0.80,可见相关性较高。以 PM2.5 为因变量,其它5 b9 }3 E  F, j5 l/ y* y. }
    五种污染物为自变量,先后建立多元线性回归模型和混合回归模型,模型结果3 N' R* i8 s8 v0 @
    表明:混合回归模型更优(相关系数由 0.85 增加为 0.89)。
    9 z  ^" q' ?* k; y. S3、利用互联网收集到全国 76 个城市 AQI 的 6 个监测指标和湿度数据,以/ l( N+ t3 |" d; j) ?, c& |/ ]1 f8 p
    PM2.5 为因变量,其它五种污染物为自变量,建立了线性回归模型。将湿度指
    0 y2 A7 m% H! i$ f标也考虑为自变量后,回归模型的相关系数得到明显提升(由 0.88 提升到 # z0 O4 e+ |- K
    0.92),表明湿度与 PM2.5 存在较强的相关性。
    * m/ ?( s6 a" Y+ ~  s- r针对问题二:, M' I% j. F7 E/ w7 \  v. N
    1、通过伽马分布预测出 2013 年西安市 13 个地区 PM2.5 的全部数据,利用6 i. E/ m1 p; M  S7 I. M
    MATLAB 画出了 PM2.5 时空分布图,并得出了三种分布规律。考虑到各地区6 y8 p% o1 b! @: M; e: T3 ~& g
    “污染程度”为较模糊的概念,因此建立了模糊综合评价模型,对每个地区的
    . c* q- T$ E+ z# x$ `6 f2 ?, B污染程度进行了综合评价,模型结果表明:高压开关厂地区污染指数最高% f: \$ F! V$ }7 k; o4 r3 F
    (94.39),阎良区地区污染指数最低(75.27)。
    7 c7 T' L. \8 I  S) P- 1 -2、对 PM2.5 受风力影响在大气中扩散的问题,建立了高斯烟羽模型进行7 j9 J( k. e( |. o; G
    分析。假设风向为正北向,风速为 40 km h/ ,扩散系数σ 为 0.00001,排放源有
    $ c) O) N1 g9 Q: P5 Y6 i8 D7 {. A效高度为 50 m ,初始浓度为各监测站点的最高值,对模型进行求解,得到 13' Q' E3 e: M  P0 ^
    个地区的扩散数据(仅列出高压开关厂地区的上风处扩散数据):
    1 Z- K6 [' Y) y5 L& Z距离(km) 0 2 4 6 8 10 11 12& t2 N, {2 x* }& `
    PM2.5 浓度( m g/m
    - }% G6 q( d. I- x7 x3 S! b3) 1000 850 703 480 292 108 21 0, c  R; G4 R- g  _' |
    时间(min) 0 20 36 58 82 106 115 121
    ' Y, Q* R1 l+ f3、将 PM2.5 污染程度划分为重度污染、中度污染和轻度污染(安全)三* e% x- e* K$ A8 h, K' |1 v
    个级别,同样假设风向为正北向,风速为 40 km h/ ,扩散系数σ 为 0.00001,排9 `; P8 P8 p$ _  c) [% O
    放源有效高度为 50 m ,初始浓度为某站点最高值 2 倍,利用高斯烟羽模型求出
      n9 q6 [( c9 N" o0 q( o13 个地区的扩散数据,结合各个地区之间的距离,得到了各地区的污染程度。
    5 P9 E; @' a( E7 g3 f& H# F) h以高压开关厂为例,得到结果如下:0 T, @% h7 o3 c% `% o1 Q
    轻度污染(安全) 中度污染 重度污染
    . ~: L1 M9 I( q" g! D: g  \阎良区 临潼区 广运潭
    % F( q8 X$ J7 z纺织城 长安区8 Q) X" `/ @4 w$ n) S8 J  _
    市体育馆 曲江文化集团9 Y" g$ o7 u- }& n# C7 {- h
    兴庆小区% [( |% |8 Z& v# D
    其它
    , N* ^6 _$ f7 h1 z9 f, O地区" @4 i% r. k2 v7 b2 g4 N
    4、利用互联网收集到了福岛第一核电站的放射性物质扩散数据,将放射性* `* T2 v* y) Z7 t" T
    物质与 PM2.5 扩散数据进行对比,发现两者的扩散规律总体一致,从而验证了
    : p) o! ~5 W0 H1 i" z% |3 h模型的合理性。利用物质的自身沉降作用和雨水吸附作用对高斯烟羽模型进行# U6 T0 R* ]; E+ F
    了修正,得到了修正后更为一般性的扩散模型。
    ! ]  k8 M2 n  j8 M9 C7 ]针对问题三:9 N) K) `0 M1 ?, D4 j/ `
    1、根据以往空气质量的变化趋势及 PM2.5 当前年平均浓度(280 . u5 @* o. Y& {: [) k
    3 : ?- `- N: U$ ?, w7 w
    mg m/ ),7 Q# h& W9 j! @  _$ P3 M$ U
    预测出在不治理的情况下,五年后 PM2.5 年平均浓度为 324 - n3 {2 M# w0 R7 s6 `4 T, C
    3 $ b# H1 ~1 P, w# @; X
    mg m/ 。然后采用% n( [6 f5 H9 _- r% o& x
    分期治理的思想,将五年的治理时期分为前期、中期和后期。考虑到实际治理
    : H; u8 o0 k) J/ Z进度的变化规律与柯西分布函数相似,通过计算机模拟找出了最理想的柯西分) u* r* U/ X) d- x
    布函数,由此确定了 PM2.5 的分期治理计划:
    1 P- R4 T/ e2 B1 ~时期 前期(准备期) 中期(治理期) 后期(稳固期)
    * f- \8 Z. c. P  Y3 y: b8 u年次 第一年 第二年 第三年 第四年 第五年* e9 O7 ^9 d' D! w" _9 w% F
    治理量百分比(%) 9.6 32.7 38.8 15.3 3.66 U- q: x" z3 }- J* L' r# d6 A
    治理量 31.1 105.94 125.71 49.57 11.66; T/ {: U0 O$ l! H1 m  P
    2、以专项治理总费用最小为目标,建立了最优化模型。然后同样采用分期
    ; B; c( }" C0 b  B治理的思想,利用柯西分析函数对最优化模型进行修正,得到修正后的分期治# m% y+ L  w5 S3 S( f
    理最优化模型。以数据 1 中 PM2.5 年平均浓度(82 ) |5 U- ]3 B0 V! q! u2 o3 L
    3
    : d! I- N) T1 ?6 _) w+ Cmg m/ )为初始浓度,假设' C: B0 \. l% m% U& ~" J3 {
    最终治理目标为 30 + c, W  U. {8 V; f8 c
    3
    9 n. _* j$ n/ V0 n/ Pmg m/ ,对模型进行求解,得到总费用为 3.38(百万),逐
    % o9 Z9 k+ E0 P' T- {: s; O年治理计划如下表:) \0 \- h7 B, t# D2 l8 e
    时期 前期(准备期) 中期(治理期) 后期(稳固期)2 ?+ l" @9 e: h* u; j
    年次 第一年 第二年 第三年 第四年 第五年
    ( d# `6 o* U+ y8 g( N治理量 * Y! X  ^8 i, x! u
    3
    4 R8 M8 Q- ^( z: t; p$ [mg m/ 4.15 13.65 19.1 9.85 3.25  X7 b1 o6 e4 n# J
    费用(百万元) 0.086 0.932 1.824 0.485 0.053
    8 U; b' K3 h8 ~! n! P8 z将模型得到的治理计划与实际环境治理计划进行对比,发现两者的治理进
    " Q9 [- ^. b+ D  s: b度变化规律总体一致,从而验证了模型的合理性。" s+ O" l) N7 l
    关键字:相关性分析模型 灰色关联度模型 高斯烟羽模型 柯西分布函数& \& U& s* D7 E! B$ p, \- c

      c! j- u. F( d3 g; {
      @& }9 _; o8 a- z# k

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