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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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    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。

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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

    ( n0 g4 I+ q) C! k* C3 t1 [
      L! c  E7 f, V- _) ^: E) S6 O* D% u5 s; G8 f% q
    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' ~! u: D3 a1 z/ k
    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$ l$ G2 T4 H/ Y! s* i8 v
    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  |. K1 R$ q6 |
    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  u: {# v) ]: R: U$ f
    理的 PM2.5 五年治理方案。
    ( D) a" r) }5 x& X: U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/ v: _3 X4 t$ q: D" R2 N  J# I2 |& V
    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 PM2.57 M* T( w) @, z- v/ b5 `  d5 p
    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
    ' W+ K5 w) r8 e0 _* Y6 e+ U" R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
    , X3 F+ C1 G: s# R9 f! M  U" a+ v( b关系数均明显大于 0.7)。
    * h' N. w& C1 \( x0 e' q5 _) U问题二:首先应用回归分析方法,针对 2013 年仅有的 AQI 完整数据,完成' g. G9 X6 z, D2 n9 Y0 l
    了 PM2.5 关于 API 中前 3 个指标数据的二次模型拟合,拟合统计量表明该拟合8 S! z0 Z! v0 p; h
    是高度显著的。并基于大量 API 历史数据,计算每组 API 数据对应的 PM2.5 估 算值。而后,利用 PM2.5 实测数据分析 PM2.5 浓度的时空分布特征,进而结合  y# N! _4 J! @0 c5 \) @3 g
    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  c; Q/ O2 W+ ?: L  k
    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,
    3 v' W' _9 ]/ Y; A7 H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; ~, |" k: D" z( ~! U1 X
    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
    . ?3 j$ N8 H2 {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
    4 W0 E" C8 t7 X4 x% HMultiphysics,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* G# j: E# m1 r/ c* m( u2 y$ `
    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7 k7 I7 M4 C( Q% @+ I+ n% M- \
    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
    ) p% q# W9 A, o/ v7 p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
    6 c  ^- ^- _6 [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6 _8 f5 K: L% A
    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。/ ]1 D0 q1 `% y: n# `6 o6 F& t
    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 Q! y% L6 k4 _6 t. V. Z( S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
    & n% ?/ R, |/ G+ n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2 R+ F" \2 I% N0 b; [- I! }5 b
    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! u5 f# t4 }$ _- H, ?+ B; b
    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; g5 q/ i. N. S% Y+ @
    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, N' q; s: h0 |  P$ R
    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
    1 M1 i' L' D  M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
    7 N) Z* w. u" L& D7 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
    7 k0 O9 v+ k: T3 nPM2.5 的治理工作具有一定的实际意义。
      W0 G  \  H, B5 e/ K! x& ~  K; X( v' N* G

    ( A9 C4 u" ~6 x6 }0 u3 ?; b# V  G

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