数学建模2013-B题雾霾时空分布（含指导标记） - 图文

2013高教社杯全国大学生数学建模竞赛

承 诺 书

我们仔细阅读了《全国大学生数学建模竞赛章程》和《全国大学生数学建模竞赛参赛规则》（以下简称为“竞赛章程和参赛规则”，可从全国大学生数学建模竞赛网站下载）。

我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。

我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛章程和参赛规则的，如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。

我们郑重承诺，严格遵守竞赛章程和参赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛章程和参赛规则的行为，我们将受到严肃处理。

我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会，可将我们的论文以任何形式进行公开展示（包括进行网上公示，在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等）。

我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： B 我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）： 所属学校（请填写完整的全名）： 燕山大学里仁学院 参赛队员 (打印并签名) ：1. 袁丹真 2. 王凯 3. 张焱鑫 指导教师或指导教师组负责人 (打印并签名)： （论文纸质版与电子版中的以上信息必须一致，只是电子版中无需签名。以上内容请仔细核对，提交后将不再允许做任何修改。如填写错误，论文可能被取消评奖资格。）

日期： 2014 年 08 月 25 日

赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：

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2013高教社杯全国大学生数学建模竞赛

编 号 专 用 页

评 阅 人 评 分 备 注 赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：

赛区评阅记录（可供赛区评阅时使用）：

全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：

全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：

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雾霾时空分布研究

摘 要

PM2.5一直是评估环境的重要因素，本文主要研究PM2.5的相关因素分析、时空分布、污染评估以及分布与演变。

对于问题一，采用spss软件中的person相关性分析，对附件一中PM2.5等六种影响空气质量指标的数据进行相关性分析处理，得出PM2.5的浓度与CO浓度高度相关，与SO2、NO2、PM10三者中度相关，与O3低度相关。

对于问题二，利用谷歌地球大致定位附件二中杭州市各个监测站点的地理位置，同时结合附件二中的杭州市各监测点的PM2.5数据，考虑到受气候的影响，我们将1、2、3月份的数据分别通过Matlab软件进行三维绘图，得到杭州地区各月份及第一季度平均PM2.5值时空分布图。通过国家环境保护部的《环境空气质量功能区划分原则与技术方法》对杭州各监测站进行分类，结合《环境空气质量标准》对其进行评估，最后评估结果表明杭州市一类环境空气功能区中卧龙桥监测站受污染相对严重，二类环境空气功能区滨江监测站受污染较为严重。同理，针对浙江省11市，统计各市所有监测站工作总天数，统一将各监测站划分为二类空气功能区，按照二类环境空气功能区环境空气评估标准统计各市所有监测站满足标准的天数，求取满足标准率，最后按满足率进行排名；排名结果显示浙江省衢州市污染最为严重。

对于问题三，考虑到PM2.5的产生与扩散可能受到风力、温度、降水、湿度等天气和季节因素的影响，在附件三中选取除对比因素外其他环境因素大致相同的时间或时间段，通过定性对比PM2.5值的变化进行分析，以及网上查阅相关资料，发现PM2.5的产生和演变确实受到风力、温度、降水、湿度等天气和季节因素的影响。利用问题一中PM2.5与其他空气指标数据的相关性考虑，结合附件数据资料，考虑了部分天气和季节因素的影响，建立了以天气种类、每日最高气温、每日最低气温、SO2、NO2、CO、PM10（可吸入颗粒物）为参考因素的BP神经网数学模型，完成了对PM2.5的产生和演变规律的定量定性分析。

关键词：雾霾时空分布 、PM2.5、 Pearson相关性 、BP神经网络

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一、问题的重述

2013年初以来，中国发生大范围持续雾霾天气，空气质量问题始终是政府、环境保护部门和全国人民的热点问题。为了解决对空气质量监测、预报和控制问题，2012年2月29日，环境保护部公布了新修订的《环境空气质量标准》（GB3095—2012），在新规定中启用空气质量指数AQI 作为空气质量监测指标，以代替原来的空气质量监测指标――空气污染指数API (Air Pollution Index)，同时首次将产生雾霾的主要因素——对人类健康危害极大的细颗粒物PM2.5的浓度指标作为空气质量监测指标。PM2.5的形成机理和过程比较复杂，进入公众视线的时间也比较短，我们需要对其进行深入的探索和研究。

问题一：根据附件1或附件2中的数据，利用或建立适当的数学模型，对AQI中6个基本监测指标的相关与独立性进行定量分析，尤其是对其中PM2.5（含量）与其它5项分指标及其对应污染物（含量）之间的相关性及其关系进行分析。

问题二：根据附件2的数据， 描述杭州地区内PM2.5的时空分布及其相关规律，并结合环境保护部新修订的《环境空气质量标准》分区进行污染评估，并分析说明浙江省内那个地区的污染最为严重。

问题三：根据附件3提供的杭州地区气象数据，合理考虑风力、湿度等天气和季节因素的影响，建立PM2.5的发生和演变规律的数学模型，并利用该地区的数据进行定量与定性分析。

二、问题的分析

2.1 问题一的分析

根据附件1中的数据，我们考虑到……利用SPSS软件中Pearson相关性对AQI中6个基本监测指标的相关与独立性进行定量分析。同时，得出 PM2.5（含量）与其它5项分指标及其对应污染物（含量）之间的相关性及其关系的分析。 2.2 问题二的分析

描述杭州地区内PM2.5的时空分布及其相关规律，我们查询了杭州各地区所在的经纬度及对应的PM2.5的值，并将时间分为三个月份，做出了一月份、二月份、三月份及第一季度均值的PM2.5时空分布图。通过对不同月份的PM2.5的时空分布图进行分析，得到了PM2.5的空间分布规律，然后参考环保部新修订的《环境空气质量标准》进行分区污染评估，并分析出浙江省金华市的污染最为严重。 2.3 问题三的分析

为了更好的分析 PM2.5值在不同天气和季节因素下的发生和演变规律，在考虑风力、气温、湿度、降水等不同因素影响的基础上，建立了参考最高温度、最低温度、不同天气、二氧化硫、二氧化氮、一氧化碳浓度的PM2.5 发生和演变模型。

三、模型假设

(1) 假设数据都是真实的；

(2) 除参考因素外，其他条件不影响模型建立；

(3) 假设剔除附件中不完整的数据后不影响数据处理及最终结果。

四、符号说明

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