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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

    ! K: \) j- S( x* G6 W
    + a1 r- U1 [# e, N. H+ ]. b& x, N7 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$ i$ I0 H& C6 }
    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/ U4 w5 C, U3 w7 _& _. ^7 g
    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
    4 X& Q+ |. {! u* T2 i8 J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
    9 Z# L) o6 Y5 [0 ~  J! b理的 PM2.5 五年治理方案。/ U/ H  V- i5 B% p+ s
    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( P4 B) x/ I! X; ~3 K# Y
    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 {* M, \) E' H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
    # e( q% y: Z% v& {: v- H+ z5 ^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
    ! {3 w9 ~' l. n5 t关系数均明显大于 0.7)。
    6 E+ B# r% N# l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
    # L; [3 V8 S$ l0 m. A# V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
    9 ~6 L% V' U( _& S  w5 a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
    : P5 u. P! X8 F; Y" E! k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# t, _' p  @& ^! D, @
    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 A; {- H- M1 O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/ H8 g9 J* N) V! \+ Z
    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
    7 W5 d' r) A$ J2 }" l0 Y2 u* O: o2 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
    % Z& g$ P+ A7 g' u+ oMultiphysics,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$ x  f0 N6 x+ t3 x6 `/ l
    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
    1 j: a8 x8 a5 l* P! H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$ m& }, T0 a( G! N) L, y  c3 L
    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
    ! d9 L7 a) k5 \; q8 w+ f2 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: n( n9 r2 \& Q* D- 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。' Q8 J, D- F! ~; r4 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
    0 @6 Y6 I' L8 u7 T" D/ k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
      U/ O4 ^5 |9 i, E3 y1 q% a0 P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; Q0 n0 x6 x' J( N7 j
    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
    ; L8 F" z! z9 B- S+ l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2 k' O: \$ w: x7 x: Y+ C
    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
    $ O2 z0 |+ S5 d5 {& N! 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5 }" ~, V/ @- O7 _) m; [/ O% C
    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; U! N' p4 n$ X; W/ ^0 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9 ]  e: s/ e1 ~  E4 x7 \
    PM2.5 的治理工作具有一定的实际意义。
    / }6 u" K" A! k, I% k. o8 \5 }+ b' A0 `' A% E: _4 i4 b# k. m
    2 q% g& n! Z$ J+ x

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