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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
    - m& J/ v2 c  W7 {* ^+ Y, ?4 N
    3 s% O* L1 |, L1 d, c

    , `7 m* g5 P$ \) q& ]+ l. d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
    $ P1 N- t3 N; [8 M; y1 V- G9 l( Z& N) F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6 k: E; u2 W% k7 C; A. o( q
    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7 V6 H7 a& ]% i6 U% V6 g
    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8 J3 x9 {, P- G" s, E2 P9 {
    理的 PM2.5 五年治理方案。
    $ k  \2 z+ D+ c" |( g3 Y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
    : d2 l, H; z; p: {3 `7 E( ^" Y6 ]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) Y0 [( C$ D% Z# t% }% H! `6 b
    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/ l8 N& X  A2 J# x% N4 I/ H) O& \
    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% p" k; }' g# A! o
    关系数均明显大于 0.7)。+ |1 }0 Q0 u) @1 k# h
    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! n* A  X, u& o7 y" N% ~) y+ Q
    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! {- l' m4 p; E  p
    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
    2 S+ w. g/ R' F* `) r; 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/ s; \6 D9 t# U9 \
    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,
    $ f9 d3 K. [. {6 D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# |2 I( H* N/ w$ a& G1 c& O, 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7 [7 T& k2 ^8 b
    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
    / v% [/ V  ?# JMultiphysics,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8 f; P5 A" F; R3 E4 I
    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+ X% U5 Q! [& o+ e9 `
    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& ^+ B0 _) k6 q+ z' g
    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
    0 y; ?. ~/ Y' t9 x5 l. y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
    9 W8 S" s( |. H" ~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。& H. a6 G; g& X# C+ [) J, w
    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
    ' X/ X' W3 ^2 t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
    8 }1 a) M9 Y3 P& m7 U5 `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/ b2 M8 A" w! R2 h# u
    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& q, q5 H0 P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
    4 |" W7 l/ i2 o  S- s! }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" t3 g# l* Z1 o
    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# B3 F$ K- r4 g/ @! v& E2 i+ |
    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/ U! V7 s6 ]  k( s; r% j
    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2 X3 T7 [1 t5 a7 a9 t! s3 v5 ]
    PM2.5 的治理工作具有一定的实际意义。! p" ~& o% k9 q& h' ^+ k% p

    3 L- Q* t( ]: Z1 N) C. R$ R( O2 ^# n+ ]) k% u) u

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