PM2.5演变评估与治理：关联分析与数学模型构建

本文主要探讨了"相关系数算法-PM2.5 演变评估模型及治理方案研究"这一主题，针对当前严重的PM2.5污染问题，研究者们采用了一系列统计分析方法和数学建模技术来深入理解PM2.5与空气质量指数(AQI)之间的关联。 问题一聚焦于武汉市和西安市的空气质量监测数据，通过相关分析，发现PM2.5与AQI中的其他五个主要指标（如SO2、NO2、PM10和CO）有显著的正相关性，其相关系数均大于0.7，这表明这些污染物之间存在着紧密的关联。 问题二部分则进一步利用回归分析，对2013年的AQI数据进行二次模型拟合，结果显示模型拟合效果显著。研究者通过历史数据计算出PM2.5的估算值，并结合环保部门的新标准，对区域污染程度进行了分区评估。同时，他们通过多元回归建立了PM2.5演变规律的数学模型，模型参数与实际情况相符，验证了模型的有效性。 针对PM2.5的扩散现象，研究者构建了描述其扩散过程的偏微分方程，借助Comsol Multiphysics商业软件进行数值模拟，探究了速度和扩散系数对扩散趋势的影响。通过对特定事件的模拟，揭示了浓度突增等突发事件对PM2.5分布的关键影响规律。 问题三中，作者运用逐步回归方法对PM2.5的成因进行了深入探究，通过模型假设和主要结论的分析，系统地考察了PM2.5形成和变化背后的深层次原因。整个研究不仅提供了定量的PM2.5演变评估，还为制定合理的治理策略提供了科学依据。 这篇论文通过对PM2.5与AQI指标的关联性分析，构建了PM2.5演变模型，并利用数值模拟技术预测和评估了污染扩散情况，为改善城市空气质量提供了实用的工具和理论支持。