有關(guān)大氣污染問題的數(shù)學(xué)建模論文-文庫吧資料
2025-04-13 02:52本頁面
【正文】 燒煤取暖的狀況，努力擴(kuò)大天然氣、煤氣等清潔能源消費(fèi)量，強(qiáng)化能源節(jié)約。如根據(jù)城市氣象條件 ，掌握城市風(fēng)、 氣溫及其天氣形勢(shì)的變化規(guī)律 ，結(jié)合地形和其他自然條件 ，以及城市設(shè)施熱量散發(fā)狀況等 ，對(duì)城市工業(yè)區(qū)、城市道路、城市建筑和綠地等進(jìn)行合理的布局。例如，將大型污染工廠企業(yè)移出城市生活區(qū)等。通過對(duì)第三問的結(jié)論進(jìn)行分析，給出合理的建議。冬季時(shí)，風(fēng)速和污染物（PM）有顯著的負(fù)相關(guān)，即風(fēng)速越大，污染物濃度越低，大氣壓與、PM10呈現(xiàn)正相關(guān)，即大氣壓越高，污染物濃度越高。春季分析：整體相關(guān)性不明顯，與大氣壓為微弱的正相關(guān) ，與大氣壓和風(fēng)速均為弱相關(guān)，PM10與風(fēng)速正相關(guān)。與大氣壓和風(fēng)速明顯相關(guān)，與大氣壓正相關(guān)，即大氣壓越高，濃度越高，其與風(fēng)速的關(guān)系和相似為負(fù)相關(guān)。溫度和濕度對(duì)有微弱影響。s ChiSQ DF Sig.1 .592 .0002 .830 .0003 .925 .000標(biāo)準(zhǔn)化典型系數(shù)—第一組 1 2 3cso2 .217 .431 o2 .937 .956cpm10 標(biāo)準(zhǔn)化典型系數(shù)—第一組 1 2 3cso2 .077 o2 .898cpm10 .038標(biāo)準(zhǔn)化典型系數(shù)—第二組 1 2 3mmhg tem rh .933ws .665 .120標(biāo)準(zhǔn)化典型系數(shù)—第二組 1 2 3mmhg tem .240 .801rh .047 .519ws .875 .253 表八：C城市典型性相關(guān)性分析結(jié)果分析：冬季的第一、并通過顯著性檢驗(yàn)，說明在冬季污染物與氣象參數(shù)兩組數(shù)據(jù)間有顯著的相關(guān)關(guān)系：前兩個(gè)特征值加起來已經(jīng)占全部特征值的80%以上，因此取前兩個(gè)典型變量進(jìn)行分析即可。C城市典型性相關(guān)分析結(jié)果如下表（其余城市結(jié)果附錄三）：C冬季C春季典型相關(guān)系數(shù)1 .5492 .3963 .199典型相關(guān)系數(shù)1 .5352 .3223 .273維度遞減檢驗(yàn)結(jié)果(降維檢驗(yàn)) Wilk39。根據(jù)所給數(shù)據(jù)特征，可分為冬季和春季兩時(shí)段進(jìn)行分析。運(yùn)用統(tǒng)計(jì)和分析軟件SPSS進(jìn)行典型相關(guān)分析。 表示變量與變量的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)。計(jì)算公式：假定有三個(gè)變量：，求剔除變量的影響后，變量和之間的偏相關(guān)系數(shù)：其中，表示變量與變量的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)。（4）檢驗(yàn)各典型相關(guān)系數(shù)的顯著性偏相關(guān)性分析是指當(dāng)兩個(gè)變量同時(shí)跟第三個(gè)變量相關(guān)時(shí)，將第三個(gè)變量的影響剔除，只分析另外兩個(gè)變量之間相關(guān)程度的過程。主要思路是將兩組變量的相關(guān)性研究轉(zhuǎn)化為兩個(gè)綜合變量的相關(guān)性研究，這種相關(guān)稱為典型相關(guān)，這兩個(gè)綜合指標(biāo)稱為典型變量。選取A、B、C三城市，分別運(yùn)用典型相關(guān)性分析，對(duì)氣象參數(shù)（大氣壓mmgh，溫度tem，風(fēng)速ws，濕度rh）及各項(xiàng)污染物濃度進(jìn)行分析，判斷氣象參數(shù)的城市屬性，再對(duì)此城市進(jìn)行偏相關(guān)性分析，得出結(jié)論。（2）繪制A城市2004年9月15日至21日與2010年9月15日至21日三項(xiàng)指標(biāo)的整體比較圖：圖八：A城市在2004年與2010年三項(xiàng)指標(biāo)走勢(shì)圖由圖可以看出，三個(gè)指標(biāo)的走勢(shì)在兩年里面沒有明顯地統(tǒng)一趨勢(shì)，故對(duì)F城市只定性說明：在2010年時(shí)三項(xiàng)指標(biāo)均明顯低于2004年。圖六：ARIMA模型擬合與觀察數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)時(shí)序圖 模型的求解我們用該模型對(duì)2010年9月15日至2010年9月21日七天tem作出預(yù)測(cè)，結(jié)果如表：預(yù)測(cè)模型 239 240 241 242 243 244 245tem模型_1預(yù)測(cè)UCLLCL表六：七天溫度預(yù)測(cè)表 各項(xiàng)指標(biāo)的求解 類似于溫度預(yù)測(cè)的分析求解過程，分別對(duì)A、B、C、D、E五個(gè)城市的各項(xiàng)污染物濃度以及氣象參數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，結(jié)果如下：表七：各城市各項(xiàng)指標(biāo)預(yù)測(cè)值從前一問可以看出，整體城市空氣質(zhì)量排序中，F(xiàn)城市是好于A城市的，在F城市的數(shù)據(jù)中，只有2004年9月15日至21日。均方誤差，復(fù)相關(guān)系數(shù)從結(jié)果來看，都通過了顯著性檢驗(yàn)，數(shù)值擬合的誤差比較小，進(jìn)一步考察擬合誤差得到的自相關(guān)系數(shù)及偏自相關(guān)系數(shù)圖可知它們不在具有相關(guān)性，說明該模型是合理的?？紤]ARIMA（p，d，q）模型，并以最小標(biāo)準(zhǔn)化BIC為指標(biāo)，應(yīng)用SPSS軟件可構(gòu)造出ARIMA（0,1,2）模型，即這就是說是1階齊
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