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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。

    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
    1 D, x' Z: q( A& X, q

    9 [$ W3 @; q4 B- U2 W& k7 C  F
    * ~# U7 W& S0 z! f9 Z' W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
    : I& _- q2 m0 J- b, t* a  \6 ]  B, I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
      C7 b# |4 }3 P7 q4 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' h, p& G/ t/ i9 g3 d
    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
    : ]( G% X+ {* O$ y! \理的 PM2.5 五年治理方案。
    * u1 ?& p/ Y0 Z; S, @9 e) r4 c# G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
    ; ~% y+ v1 j, e6 S% O: i- r/ N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 PM2.52 ?8 j, {1 e9 Q
    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PM2.50 V' y4 a, c: h( [8 @* w' a
    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' p7 z* l- G; X; P6 |9 _" ?: r5 ]
    关系数均明显大于 0.7)。- d. O( M$ d5 u3 ?
    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5 K9 f: |; A5 S& D0 u( W
    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& N+ w$ e+ _$ m: ~" m8 u9 c0 T
    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
    : [6 P' J: v, `) i; b( b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3 Q, f8 ]" X( `! ]
    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,$ w% N1 i7 s" Y1 g4 H1 Z6 y
    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 Z: B8 I- G& O, c! R; Y  d4 B
    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  [( s- O: K; ]6 y+ Y  {2 W+ w% O
    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
    $ i- b+ {3 O, n! j! l& O0 |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- P3 M, g" T5 p' G% R- ^2 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
    $ P4 Z! ?6 }! o8 F& p* L* F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( b3 f% ?5 m% }9 F
    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: I" ~/ T/ c) S
    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
    - Z2 u# }! L4 ~! \" P& l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。9 p3 k8 W. c( n7 k6 {: g. `: g# c
    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5 h  A! B2 J0 E( ?; ^6 a
    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; E# w3 ]1 |/ F- s
    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
    6 ]! ^5 ?# i5 ]2 U& m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
    3 X# v6 s6 {9 g( l) 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# b0 @1 N" s( _. T. C% W9 G
    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* A% F- V" K& j
    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
    ( I: V4 q# [$ c5 @3 s3 T/ Y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
    $ V) g9 U. t4 I7 Q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0 V( A, d6 r$ a: X
    PM2.5 的治理工作具有一定的实际意义。( W, H2 c8 e: ]; H4 x1 `
    + g9 X# X. K! m# @2 j" h, I

    , W5 U6 i  V5 {- T( B: \

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