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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

    / F; |* H1 t( q/ n8 W$ m
    8 r& o! T( p$ f5 e- ?8 k3 K
    * C; ?" v# y5 q7 V2 {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
    3 k8 }0 ?9 K. E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
    * v# U" ]1 D) N: ~. R" W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 p* _/ \, C8 I+ ^1 P. k
    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- o* a0 ?% J/ W* a* m' ?  o
    理的 PM2.5 五年治理方案。
    ' `$ f) t" a( I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
    , `  x2 Y( M4 m3 F1 Z, y( x2 f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% k" T4 n3 i2 y4 L/ i2 _) l0 _: m
    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PM2.58 {" C1 v! k3 U: ]% [
    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
    8 y/ D8 O4 P8 `: n6 K关系数均明显大于 0.7)。6 `: p  h$ _0 T0 k0 k3 Y; g
    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" \1 H' M& z4 i' T8 S
    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
    " b" {6 x9 T' \3 S' X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
    ' v9 `& Z! y: _0 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. `3 \. H1 y% X6 R
    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,# }5 A8 E) e6 `& E; }3 @6 h, 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 q9 T* c8 F- w/ 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
    1 }- N! v# I. U3 m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
    7 R. @" t4 {' Z( K; cMultiphysics,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 f; v9 i+ t5 [# W! O( p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
    - ~+ q0 ^, k8 }+ J% 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" \6 e6 s0 T6 j1 f) S; W% z$ b
    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" ^1 `' ?6 ?  {1 n8 c4 w
    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
    0 b3 D2 I  H% D* o1 z: r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。8 e, C$ K' N' m6 e+ u$ `
    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 j$ t. D! t& K1 P! N- O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  I# K. K, I. X: w1 b
    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' g5 L! E) w, C6 k! @0 D& g
    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
    ) }$ g! S" w5 _+ [* T# y4 h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" [  H8 ?3 U1 M9 E; M1 a; j
    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
    9 h, A8 Y% q9 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( K( a# M+ ]6 p  w; Z1 U
    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1 Y/ f0 \6 s5 Z; 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
    9 x! E: d) U! D2 u  r5 c3 kPM2.5 的治理工作具有一定的实际意义。
    3 {( x- O! q2 X% O( i4 w5 U% e( b/ \0 h
    ; Q1 M$ a  t% e! A, W( V& J- B/ P  G  }3 r7 |

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