节能减排数学建模优秀论文(3)

2020-04-17 05:20

图 6 05年至10年北京4项指标的变化折线图

根据乌鲁木齐、北京等空气质量综合水平较好城市的污染物变化折线图可看出,节能减排实施前可吸入颗粒物成稳步增长趋势,而节能减排实施后可吸入颗粒物仍会上升一段时间,从08年开始才会逐步减少,说明节能减排对空气质量综合水平较好城市可吸入颗粒物的影响是渐进过程;而对二氧化硫来说,从乌鲁木齐07年二氧化硫的含量显著下降可看出节能减排对空气质量综合水平较好城市二氧化硫的影响是立竿见影的;然而,从图中二氧化氮平稳的走势可看出节能减排对空气质量综合水平较好城市二氧化氮含量的影响是并不显著的;从达到及好于二级的天数的折线图走势可看出节能减排对此类城市环境的改善是显著的。

05年至10年污染物的变化折线图0.10.090.080.070.060.050.040.030.020.010年年年年年年20052006200720082009201005年至10年污染物的变化折线图350348346344342340338336334332年年年年年200520062007200820092010年可吸入颗粒物二氧化硫二氧化氮达到及好于二级的天数

图 7 05年至10年南昌4项指标的变化折线图

通过对南昌等空气质量综合水平一般城市的污染物变化折线图可看出,节能减排实施前可吸入颗粒物,二氧化硫基本保持稳定,而节能减排实施后可吸入颗粒物仍没有明显变化,说明节能减排对空气质量综合一般城市可吸入颗粒物及二氧化硫的影响是不显著的;而从二氧化氮的走势来看,节能减排实施后二氧化氮的含量不但没有减少反而增加了,说明节能减排对二氧化氮的含量并没有起到减少的作用;从达到及好于二级的天数的折线图走势可看出节能减排对此类城市的环境影响并不是显著的。

05年至10年污染物的变化折线图0.080.070.060.050.040.030.020.010可吸入颗粒物二氧化硫二氧化氮05年至10年污染物的变化折线图364363362361360359358357356355达到及好于二级的天数年年年年年0920202005年2006年2007年2008年2009年2010年050607082020202010年图 8 05年至10年拉萨4项指标的变化折线图

通过对拉萨等空气质量综合水平较差城市的污染物变化折线图可看出,节能减排实施前可吸入颗粒物的含量是稳步减少的,而节能减排实施后可吸入颗粒物显著减少,说明节能减排降低了空气质量综合较差城市的可吸入颗粒物浓度;而从二氧化硫及二氧化氮的走势来看,节能减排实施后二氧化硫及二氧化氮的含量基本没有变化,说明节能减排对二氧化氮及二氧化氮的含量影响并不是显著的;从达到及好于二级的天数的折线图走势可看出节能减排整体改善了此类城市的环境。

最后运用综合评价模型,将全国年均污染指标定量计算出全国各年的污染状

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况并绘成折线图(图9),即可通过观察折线图的走向分析出节能减排实施前后全国总体大气环境质量改善情况。

05年至10年污染物的变化折线图0.120.10.080.060.040.020可吸入颗粒物二氧化硫二氧化氮325320315310305300295达到及好于二级的天数达到好于二级200520年0620年0720年0820年0920年10年200520年06年200720年08年200920年10年

图 9 05年至10年乌鲁木齐4项指标的变化折线图

通过对全国平均空气质量综合水平较好城市的污染物变化折线图可看出,节能减排实施前可吸入颗粒物,二氧化硫及二氧化氮的含量是基本稳定的,而节能减排实施后三项指标的含量均有所减少,说明节能减排从总体上减少三项指标的含量,提高了空气质量;而从达到及好于二级的天数的折线图走势也可看出节能减排整体改善了城市的环境。

六、模型评价

6.1模型的优点:

(1) 利用拟合的方法预测得出2012年吸入颗粒、二氧化硫以及二氧化氮的数

据,并建立了基于主成分分析的综合评价模型进行排序,使结果更准确。

(2) 建立灰色预测模型GM(1,1),预测数据,并用matlab画折线图,将采取节能减排与未采取节能减排的空气质量数据画到同一折线图当中,更直观的比较两者的差别。

(3) 合理的选取几个有代表意义的城市进行分析比较,结果更具有代表性,简

单明了。 6.2 模型的不足:

(1) 由于所查数据的限制,第一题中人为的将吸入颗粒、二氧化硫以及二氧化

氮作为影响空气环境质量的主要因素,存在误差。

(2) 只搜集04年到10年的各指标数据,预测结果存在误差。 6.3 模型改进:

(1) 将各城市各年份可吸入颗粒、二氧化硫以及二氧化氮的走势与加权平均后

的走势进行分析,使结果更加精确。

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七、参考文献

[1] 胡运权,运筹学基础及运用(第四版)[],高等教育出版社,2008。

[2] 运用排队论评价业务流程效率的方法及模型研究[J],商业研究,2004,(17):90~94。

[3] 汪浩,严伟,典型AQM算法的性能评价模型[J],计算机学报,2006,29(4):552~560。

[4] 茆诗松,程依明,濮晓龙,概率论与数理统计教程[M], 高等教育出版社,2008。

[5] 宗大华,宋涛,操作系统教程[J],人民邮电出版社,2008。

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附录

2004年到2010年全国各省会城市大气环境质量数据:

2004年 2005年 2006年 2007年 0.141 0.05 0.066 0.149 0.055 0.071 0.162 0.052 0.066 0.148 0.047 0.066

0.106 0.076 0.047 0.111 0.073 0.052 0.114 0.067 0.048 0.094 0.062 0.043 0.132 0.054 0.041 0.123 0.087 0.042 0.142 0.044 0.039 0.128 0.043 0.035 0.139 0.077 0.097 0.05 0.02 0.175 0.087 0.022 0.142 0.08 0.025 0.124 0.076 0.027

0.041 0.08

0.045 0.038 0.102 0.054 0.048 0.084 0.066 0.048

0.038 0.06

0.118 0.054 0.036 0.137 0.052 0.035 0.117 0.058 0.043 0.119 0.054 0.036 0.099 0.026 0.035 0.085 0.013 0.032 0.099 0.026 0.039 0.099 0.03 0.104 0.042 0.056 0.113 0.042

0.06

0.104 0.034 0.049 0.102 0.048

0.088 0.061 0.061 0.099 0.055 0.062 0.086 0.051 0.055 0.088 0.055 0.054 0.11 0.052 0.054 0.121 0.045 0.055 0.109 0.063 0.052 0.107 0.058 0.051 0.112 0.06 0.058 0.11 0.11

0.049 0.055 0.111 0.056 0.057 0.107 0.06

0.041 0.072 0.02 0.057

0.095 0.018 0.025 0.089 0.05 0.128 0.06 0.119 0.054 0.013 0.017 0.099 0.024 0.032 0.116 0.023 0.026

0.049 0.065 0.027 0.055

0.072 0.016 0.042 0.074 0.01

0.031 0.099 0.057 0.029 0.086 0.056 0.032 0.083 0.054 0.034 0.024 0.149 0.045 0.038 0.114 0.04 0.021 0.118 0.056 0.023

0.06 0.044 0.105 0.069 0.045

0.05 0.13

0.048 0.054 0.121 0.057 0.049 0.123 0.061 0.055 0.084 0.033 0.111 0.082 0.039 0.104 0.065 0.041

0.109 0.059 0.039 0.111 0.057 0.037 0.111 0.122 0.081 0.036 0.14

0.088 0.053 0.068 0.099 0.077 0.073 0.076 0.054 0.067 0.077 0.051 0.065 0.067 0.058 0.038 0.078 0.061 0.034 0.066 0.059 0.035 0.064 0.059 0.048 0.04 0.12 0.012 0.015 0.033 0.007 0.013 0.041 0.01 0.012 0.043 0.009 0.012

0.073 0.048 0.142 0.113 0.067 0.111 0.074 0.047 0.108 0.065 0.044

0.125 0.077 0.052 0.115 0.067 0.048 0.123 0.065 0.049 0.111 0.062 0.049 0.076 0.063 0.013 0.083 0.094 0.024 0.083 0.065 0.017 0.085 0.055 0.023 0.082 0.055 0.038 0.085 0.069 0.04 0.091 0.062 0.044 0.075 0.068 0.042 0.07 0.01 0.025 0.052 0.003

0.02

0.062 0.009 0.026 0.057 0.007 0.025

0.042

0.129 0.044 0.032 0.142 0.049 0.033 0.133 0.056 0.042 0.135 0.053 0.043 0.158 0.068 0.037 0.172 0.071 0.045 0.192 0.057 0.052 0.129 0.06 0.114 0.029 0.026 0.127 0.024 0.027 0.135 0.024 0.029 0.115 0.028 0.035 0.09 0.054 0.025 0.122 0.054 0.04 0.097 0.048 0.027 0.092 0.049 0.025 0.114 0.116 0.056 0.114 0.102 0.052 0.152 0.113 0.064 0.136 0.088 0.067 2008年 2009年 2010年 0.123 0.088 0.116 0.094 0.07 0.118 0.036 0.061 0.046 0.073 0.049 0.059 0.049 0.041 0.031 0.021 0.045 0.037 0.121 0.101 0.104 0.106 0.074 0.11

0.034 0.056 0.045 0.075 0.049 0.059

0.053 0.04 0.035 0.022 0.04 0.037

0.121 0.096 0.098 0.089 0.068 0.101 0.032 0.054 0.054 0.068 0.046 0.058 0.057 0.045 0.041 0.02 0.034 0.035 14

0.096 0.102 0.084 0.098 0.11 0.134 0.071 0.083 0.126 0.094 0.113 0.097 0.071 0.056 0.043 0.106 0.111 0.082 0.067 0.051 0.113 0.132 0.118 0.084 0.145 0.03 0.043 0.051 0.054 0.052 0.022 0.023 0.05 0.052 0.06 0.051 0.053 0.046 0.04 0.009 0.063 0.049 0.064 0.051 0.005 0.05 0.07 0.029 0.049 0.105 0.038 0.055 0.056 0.053 0.053 0.025 0.046 0.036 0.022 0.047 0.054 0.043 0.056 0.044 0.017 0.043 0.052 0.023 0.039 0.024 0.044 0.054 0.03 0.021 0.065 0.085 0.101 0.081 0.1 0.097 0.111 0.064 0.079 0.123 0.099 0.105 0.092 0.07 0.05 0.038 0.105 0.111 0.074 0.067 0.05 0.113 0.15 0.141 0.09 0.14

0.034 0.046 0.035 0.035 0.041 0.023 0.014 0.054 0.05 0.053 0.044 0.039 0.039 0.032 0.007 0.053 0.038 0.058 0.041 0.008 0.048 0.059 0.042 0.044 0.093

0.043 0.054 0.053 0.048 0.052 0.027 0.04 0.037 0.025 0.046 0.054 0.042 0.056 0.028 0.016 0.037 0.055 0.026 0.046 0.021 0.046 0.043 0.032 0.031 0.068

0.089 0.101 0.079 0.114 0.098 0.115 0.073 0.087 0.117 0.111 0.108 0.083 0.069 0.069 0.04 0.102 0.104 0.075 0.072 0.048 0.126 0.155 0.124 0.093 0.133 0.03 0.045 0.029 0.036 0.034 0.02 0.009 0.055 0.045 0.053 0.041 0.04 0.033 0.028 0.007 0.048 0.031 0.057 0.04 0.007 0.043 0.057 0.039 0.039 0.089 0.044 0.048 0.05 0.046 0.056 0.03 0.032 0.042 0.027 0.046 0.057 0.046 0.053 0.03 0.015 0.039 0.051 0.027 0.046 0.021 0.045 0.048 0.026 0.026 0.067 各省会城市空气质量数据及排序:

排名 31 30 29 28 27 26 25 24 23 22 21 20 19 18

城市 海口 拉萨 福州 长春 合肥 南宁 呼和浩特 南昌 昆明 贵阳 西宁 银川 郑州 沈阳 108.5 103.5 90 89.29 84.38 77.37 73.89 72.29 72.29 71.49 69.57 64.84 63.48 61.26 15

排名 15 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 城市 哈尔滨 杭州 南京 西安 天津 石家庄 武汉 广州 济南 长沙 太原 北京 兰州 乌鲁木齐 57.17 57.07 57.01 56.55 53.77 49.78 47.25 46.89 45 41.73 41.65 33.45 31.76 25.36


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