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        高等數(shù)學(xué)應(yīng)用之空氣質(zhì)量的校準(zhǔn)
        ——2019高教社杯全國(guó)大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽D題分析

        2021-01-13 23:44:33李曉敏
        黑龍江科學(xué) 2021年3期
        關(guān)鍵詞:降水量空氣質(zhì)量數(shù)值

        李曉敏

        (山東協(xié)和學(xué)院,濟(jì)南 250109)

        我國(guó)為應(yīng)對(duì)大氣污染問(wèn)題設(shè)立了空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)點(diǎn),但是由于監(jiān)測(cè)點(diǎn)數(shù)量較少,數(shù)據(jù)更新發(fā)布時(shí)間存在延遲且花費(fèi)較大,存在無(wú)法實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)報(bào)不足的問(wèn)題。某公司自主研發(fā)了一款空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)儀,不僅花費(fèi)少還能同時(shí)監(jiān)測(cè)溫度、濕度、風(fēng)速、氣壓、降水等氣象參數(shù)。但是,長(zhǎng)時(shí)間使用電化學(xué)氣體傳感器會(huì)產(chǎn)生零點(diǎn)漂移和量程漂移,加上天氣因素和其他物質(zhì)的交叉干擾等因素,導(dǎo)致自建點(diǎn)數(shù)據(jù)與國(guó)控點(diǎn)數(shù)據(jù)出現(xiàn)差異。本研究主要對(duì)導(dǎo)致自建點(diǎn)數(shù)據(jù)與國(guó)控點(diǎn)數(shù)據(jù)產(chǎn)生差異的因素進(jìn)行分析。

        1 問(wèn)題分析

        隨著工業(yè)、交通和城市化的蓬勃發(fā)展,以NO2、PM10、PM2.5和SO2為主的大氣污染日趨嚴(yán)重,目前大氣污染已成為政府和社會(huì)共同面臨的嚴(yán)峻問(wèn)題。問(wèn)題一:對(duì)自建點(diǎn)數(shù)據(jù)和國(guó)控點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索性分析。問(wèn)題二:對(duì)自建點(diǎn)數(shù)據(jù)與國(guó)控點(diǎn)數(shù)據(jù)造成差異的原因進(jìn)行分析。問(wèn)題三:在國(guó)控點(diǎn)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,建立數(shù)學(xué)模型對(duì)自建點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行校準(zhǔn)。問(wèn)題一屬于統(tǒng)計(jì)分析類(lèi)數(shù)學(xué)問(wèn)題,由于數(shù)據(jù)量比較大,采用SPSS軟件進(jìn)行分析,得出結(jié)果,再結(jié)合EXCEL做出折線(xiàn)圖,然后對(duì)其進(jìn)行綜合分析。問(wèn)題二屬于對(duì)比分析類(lèi)數(shù)學(xué)問(wèn)題,題目要求對(duì)導(dǎo)致自建點(diǎn)數(shù)據(jù)與國(guó)控點(diǎn)數(shù)據(jù)造成差異的因素進(jìn)行分析,對(duì)比自建點(diǎn)和國(guó)控點(diǎn)的折線(xiàn)圖,再結(jié)合天氣因素,對(duì)二者的差異因素進(jìn)行分析。問(wèn)題三屬于回歸分析類(lèi)問(wèn)題,題目要求結(jié)合國(guó)控點(diǎn)對(duì)自建點(diǎn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行校準(zhǔn),先采用SPSS軟件進(jìn)行分析,然后運(yùn)用加權(quán)最小二乘法算出校準(zhǔn)后的模型公式,再使用MATLAB進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,最后用EXCEL做出自建點(diǎn)校準(zhǔn)折線(xiàn)圖。

        2 結(jié)果分析

        通過(guò)對(duì)PM2.5、PM10、CO、NO2、SO2、O3濃度的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),能及時(shí)掌握空氣質(zhì)量并采取相應(yīng)措施,使空氣質(zhì)量有所好轉(zhuǎn),加快建設(shè)生態(tài)文明和美麗中國(guó),堅(jiān)決打贏(yíng)藍(lán)天保衛(wèi)戰(zhàn)[1]。

        第一,對(duì)PM2.5和PM10的分析。結(jié)合國(guó)控點(diǎn)SPSS運(yùn)行圖,PM2.5數(shù)值前期分布比較散亂,離散大,極差較大,范圍較廣;后期分布較緊湊,離散小,極值較?。徽w上看,均值的95%置信區(qū)間與均值相近說(shuō)明數(shù)據(jù)整體上比較穩(wěn)定,但也有極少數(shù)大于200的數(shù)據(jù)。PM2.5在冬季質(zhì)量濃度較高,其他季節(jié)相對(duì)較低,這是因?yàn)槎救珖?guó)部分地區(qū)陸續(xù)進(jìn)入供暖期,煤燃燒產(chǎn)生的PM2.5顯著增加。PM10數(shù)值整體上較為穩(wěn)定,但極個(gè)別數(shù)值變化很大,原因是機(jī)器使用時(shí)間過(guò)長(zhǎng),并受污染物的影響,導(dǎo)致數(shù)據(jù)異常,造成了平均值變大,應(yīng)排除異常數(shù)據(jù)。

        第二,對(duì)CO和NO2的分析。結(jié)合國(guó)控點(diǎn)SPSS運(yùn)行圖,冬季CO濃度波動(dòng)較大,不穩(wěn)定,整體濃度的均值較后期偏高。由于均值與中值較為接近,數(shù)值波動(dòng)范圍不大,可能是因?yàn)槲逶轮?,降水量增多,CO濃度趨于穩(wěn)定。NO2數(shù)據(jù)前期很穩(wěn)定且NO2濃度很低,到2019年1月左右NO2濃度大幅度增加,且數(shù)值波動(dòng)范圍變大,波動(dòng)程度更強(qiáng)。且均值大于中值,極大值遠(yuǎn)大于極小值,極大值與極小值之間的范圍大,數(shù)據(jù)較零散。前期NO2濃度較低,中后期濃度較高可能是因?yàn)槭艿酱髿饨邓兓挠绊戇M(jìn)入其他環(huán)境介質(zhì),因而NO2在降水量較大時(shí)質(zhì)量濃度較低,在降水量較小時(shí)濃度較高。

        第三,對(duì)SO2和O3的分析。結(jié)合國(guó)控點(diǎn)SPSS運(yùn)行結(jié)果,前期SO2濃度變化較大,中期SO2濃度較小且穩(wěn)定,但出現(xiàn)了幾個(gè)突然急速變化的數(shù)值,后期數(shù)據(jù)開(kāi)始趨向于不穩(wěn)定發(fā)展,范圍較大,前期后期不穩(wěn)定,數(shù)據(jù)出現(xiàn)急劇變化。SO2濃度較高的時(shí)間,可能是因?yàn)樘幱诠┡冢济毫矿E增,導(dǎo)致SO2急劇上升。O3數(shù)據(jù)成余弦函數(shù)式變化,前期較穩(wěn)定往后波動(dòng)越來(lái)越大,O3的濃度變化也越來(lái)越大,且極大值遠(yuǎn)大于極小值,數(shù)據(jù)較零散。O3在冬季濃度較低,造成此現(xiàn)象的原因可能是該地供暖期,燃煤量和污染物排放量驟增,導(dǎo)致臭氧層被破壞,而O3是臭氧層的主要組成成分,進(jìn)而O3的濃度下降。

        第四,對(duì)PM2.5和PM10的分析。結(jié)合自建點(diǎn)SPSS運(yùn)行結(jié)果,PM2.5整體數(shù)據(jù)呈現(xiàn)相對(duì)平穩(wěn)的波動(dòng),但在2019年1月12日前后數(shù)據(jù)出現(xiàn)較大偏差,之后數(shù)據(jù)回歸相對(duì)穩(wěn)定,可能是由于該地區(qū)工廠(chǎng)污染排放超標(biāo),也可能是監(jiān)測(cè)設(shè)備出現(xiàn)故障,導(dǎo)致監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)異常。PM10的變化呈先升高后下降的趨勢(shì),前期波動(dòng)較大,導(dǎo)致數(shù)據(jù)出現(xiàn)較大偏差,后期數(shù)據(jù)較為穩(wěn)定,波動(dòng)較小,但在2019年1月12日左右數(shù)據(jù)出現(xiàn)較大偏差,和PM2.5數(shù)據(jù)較為相像,可能是由于該地區(qū)工廠(chǎng)污染排放超標(biāo),也可能是監(jiān)測(cè)設(shè)備出現(xiàn)故障,導(dǎo)致監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)異常。

        第五,對(duì)風(fēng)速和壓強(qiáng)的分析。結(jié)合自控點(diǎn)SPSS運(yùn)行結(jié)果,風(fēng)速數(shù)據(jù)呈現(xiàn)不規(guī)則變化,數(shù)據(jù)整體在0~6之間來(lái)回不規(guī)則變化,出現(xiàn)個(gè)別數(shù)值較大的情況,數(shù)據(jù)較為穩(wěn)定。壓強(qiáng)整體上呈現(xiàn)出下降趨勢(shì),數(shù)據(jù)范圍相差不大,數(shù)據(jù)比較穩(wěn)定,說(shuō)明壓強(qiáng)基本處于較為穩(wěn)定的狀態(tài)。

        第六,對(duì)降水量和溫度的分析。結(jié)合自控點(diǎn)SPSS運(yùn)行結(jié)果,前期降水量逐漸增加,增加到最大值,然后降為零,然后從零再慢慢增加,數(shù)據(jù)范圍較大,數(shù)據(jù)零散。濕度一直較穩(wěn)定,沒(méi)有大幅度變化,但降水量一直較高,推測(cè)出此地有雪,預(yù)測(cè)其很有可能為我國(guó)北方地區(qū)。溫度整體上呈現(xiàn)出先下降再上升的趨勢(shì),局部是波浪線(xiàn)趨勢(shì),變化急劇,且范圍較大,數(shù)據(jù)較為零散。

        3 結(jié)論

        通過(guò)對(duì)以上數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,可以得出PM10和PM2.5月均質(zhì)量濃度變化極為相似,其質(zhì)量濃度在夏季較低,其余季節(jié)均處于較高水平。這是因?yàn)槎具M(jìn)入供暖期,煤的燃燒量驟增,燃燒產(chǎn)生的顆粒物導(dǎo)致PM2.5和PM10顯著增加。春季中國(guó)北部地區(qū)沙塵天氣較多,也導(dǎo)致了PM2.5和PM10的質(zhì)量濃度保持在較高水平。秋季PM2.5和PM10質(zhì)量濃度高則可能是由于天氣因素的影響,由于風(fēng)速度的影響導(dǎo)致污染物擴(kuò)散,使其濃度一直處于較高水平。SO2一直處于較為穩(wěn)定的狀態(tài),只有一天處于濃度過(guò)高的狀態(tài),造成該現(xiàn)象的主要原因是機(jī)器長(zhǎng)時(shí)間使用造成故障。NO2初期濃度處于較低狀態(tài),而此時(shí)的降雨量卻很高,降雨量下降后,NO2濃度隨之升高,所以NO2受降雨量的影響,降水量小,NO2質(zhì)量濃度較高,降水量大,濃度較低。O3濃度一直處于較高水平,只有在2019年1月—3月處于較低水平,此時(shí)我國(guó)北方地區(qū)還處于供暖期,燃煤的消耗量增大,導(dǎo)致NO2、SO2等污染物的排放量增大,破壞了臭氧層,導(dǎo)致O3質(zhì)量濃度下降。

        我國(guó)空氣質(zhì)量改善工作面臨巨大挑戰(zhàn),空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)收集數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)發(fā)布,可以監(jiān)測(cè)大氣中的污染物濃度并及時(shí)做出應(yīng)對(duì)措施。自2013年《大氣污染防治行動(dòng)計(jì)劃》發(fā)布以來(lái),我國(guó)開(kāi)展了針對(duì)PM2.5污染治理的一系列舉措,在燃煤污染和移動(dòng)源污染控制等領(lǐng)域取得了顯著成績(jī),全國(guó)空氣質(zhì)量明顯好轉(zhuǎn)。

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