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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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    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
    $ S, v0 l$ v6 q# q

      L2 J4 J: N0 N( F
    . }' n2 @# J% P: O( N* T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 P9 e6 t2 w4 j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) d  Q* m  N: L" D
    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
    , F# R. F0 p5 v) p7 c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
    ! d4 L5 W& Q+ q! I* l% i理的 PM2.5 五年治理方案。
    " T% _+ _' B8 i3 A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
    3 D  j0 V7 c$ J6 h' I/ R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( N/ `) q$ \7 I2 e2 U
    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  `/ t$ ?3 O5 ]8 a& d2 _) Q
    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
    3 x; c7 e. q! I! e4 |关系数均明显大于 0.7)。+ G4 a7 X# h1 h! T5 s# e; n0 \  o
    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) e( v; D$ F. i7 Z+ C! u
    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
    1 e! _( W% `( u  O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7 ^) g/ ~5 w7 i5 G' N5 ]7 t
    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5 E: E+ `* [' M
    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,( `+ f, e9 S- u3 ~) L4 r( {! r
    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
    8 F7 \7 D* r$ o9 l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
    ( o" |; k! y- l/ k4 _. t) P. P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
    8 z/ E* v4 d' U% q  x1 f  |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
    . G2 Z: Q* ]% W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2 U1 Z2 x! q2 f% a
    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. a" U; [7 \, F" ]( h' p/ @4 T+ D
    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8 K4 ^" T' |5 j) Y9 C( |
    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
    / H# F- f+ e9 E+ z( ^$ Z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。# c! L  C( P% G3 T4 Y; f
    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) [4 m/ g, A  h& M
    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
    1 k0 T+ s4 Z4 s. z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
    , Z7 [& T2 J8 h) }  y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
    ! v& `: I8 j4 d- ~, `- K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
    : E8 X$ p. ^7 U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0 U- p- j6 |* h+ l4 b: C+ v1 t
    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
    9 z% W6 j. c4 H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
    2 ?9 a' u2 |+ c. |7 |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5 c7 J$ t- @+ @8 s
    PM2.5 的治理工作具有一定的实际意义。
    0 x9 I4 L8 T- t( z* y7 N- x. {3 ?$ i5 M: D5 e0 D
    6 O7 _9 O, ~3 e5 G. L, G. R

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