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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
    : B+ ]: _) b% \( B8 B& Z" N( k5 d

    ( y: ]8 {2 F/ E$ Z+ S
    4 A. E* s9 ]# X  q: M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
    & A4 Y% i# B9 e- q8 {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
    8 a+ e' b! X& R, p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9 v1 r; T& o/ \
    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
    5 a) i# t( }( y2 Q/ V理的 PM2.5 五年治理方案。
    " c$ I% q+ n* @6 e& `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) i; f8 O: B% ~4 ^$ F$ w
    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! C6 M8 v& n" Y6 ~' t: _) J% c
    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
    . B; \0 z5 E$ ?8 c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# g1 ~8 \! Z5 m, D& Z
    关系数均明显大于 0.7)。( z: d8 ~  C% y2 f5 d1 u: }: Z/ F
    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- X- d: C4 ], q/ c# _2 D
    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
    " I7 d; Z5 H  z& p8 L, D) q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
    1 S6 P7 b/ `8 {# d; p! 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+ H0 b2 L; w7 w
    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,
    0 ~/ @/ g3 |, v' I1 a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; f, T6 w/ r2 v% ]+ l  t
    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  y  ^$ p7 b7 E; h
    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
    3 d1 O1 S0 A0 ^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7 r! m3 f' _7 g4 V" Z5 a7 s5 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) Z& i7 B. t# ~7 P- [$ `6 W
    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$ b1 l+ z" {7 T; N9 r' ^
    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4 Z+ z; M& C7 b" M3 u
    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
    % Y% ^# H8 n3 h2 i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。
    * L. J2 J, ~+ P% S: \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
    + \: Q4 K1 C5 _& F* N1 N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 I4 Y' p0 y0 [+ M0 G/ R  K5 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! b: X7 F- R8 i
    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
    " ?) Y2 W4 }( @6 [" X9 O% f$ A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
    1 s; E6 Y4 P* C& @2 A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
    ' _5 ~5 D, c  k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
    " c% p% Y2 @+ G& `& U4 x- [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 Q" r1 J  \6 k$ y: X5 X
    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' R2 j1 @# ?1 C' M! X
    PM2.5 的治理工作具有一定的实际意义。
    5 N3 I  A7 O3 B6 s7 b; x5 u' E
    , B5 e" G/ {/ P' ~& {* d2 S' ~( l+ }: N

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