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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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    2021-8-11 17:59
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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
    $ `$ L  Q: C; [9 {# S8 e8 p
    . }. X0 \1 J8 J8 A/ _
    % d$ m& L0 v! d" h8 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. n4 p1 E3 w; u6 t) 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; A1 T4 A+ N% }% N$ C
    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- T$ z( m# P9 k/ o$ k; ?' L
    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( x/ S2 F5 T1 U1 @& Q+ [
    理的 PM2.5 五年治理方案。
    3 z4 ?, Q/ X+ l7 ?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7 G$ b' a% |7 `" J/ o
    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
    6 ?' g, r# Q, C5 O; g. `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PM2.56 w% G# A0 u6 j  O& E- @1 p- d0 h
    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
    . ?4 V2 O' T! G3 z' N关系数均明显大于 0.7)。% S  N# D$ ]- V
    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
    / C7 s0 R, g" p1 H. `2 G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  i5 c" m0 F3 X( g) }
    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
    ) ^; O$ a! l$ i0 i% N$ n% r% {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
      p: R/ U& v/ R/ b! B# m# {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,
    7 J) {: F  Z4 G' K% E7 q& H' q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) [! J& X7 e+ H/ q, _
    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
    - A6 K+ V! h5 Y. W6 k% K0 I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 q# H3 u7 `6 c) rMultiphysics,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
    % ]1 ?! e/ k- _0 m- 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
    ! {' ?  h4 A9 ^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7 z1 O* N2 M. H. J% S2 n( v
    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 x- W6 M/ v4 x9 r( I) q  d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 V/ k# u' B) n* s* a* 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。" \5 d$ j+ X$ a$ \* o
    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/ O- x0 E8 O/ Z" c7 o5 u4 ~: ]
    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
    9 p0 f1 y, x6 e, o4 F% 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3 l6 }) r- Y$ [& E8 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 43 e! f( B; {: Z
    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. {7 w! L. [1 T- X" n
    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
    8 H. Z4 B- y, j0 W4 i$ L! Q/ G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
      Q' Q  h4 _% d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
    8 B+ [6 {1 F. c/ O  Z; {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
    8 R6 q$ J0 ?$ T6 i' P) aPM2.5 的治理工作具有一定的实际意义。
    ! R8 v% q- X$ P2 K& W
    $ ~2 y. D9 ^. a7 x3 G  `& p- j/ u/ A$ m1 D  U

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