污染源建模论文
环境污染源识别评估模型构建思考
环境污染源识别评估模型构建思考在当前全球环境面临日益严峻的污染问题下，构建环境污染源识别评估模型成为一项重要的任务。
本文将对环境污染源识别评估模型的构建进行思考，并提出一些建议。
首先，环境污染源识别评估模型的构建需要基于准确的数据收集和分析。
对于环境污染源的识别，我们需要收集和整理各种相关数据，包括大气、水体、土壤等方面的监测数据，并进行合理的数据处理和分析。
通过对这些数据的处理，可以得到环境污染源的空间分布特征和数量分布等信息，从而为环境污染源的识别提供依据。
其次，环境污染源识别评估模型的构建需要结合多种数据来源和各类环境污染因素进行综合评估。
环境污染源的生成和传播涉及到多个因素的综合作用，如工业企业的排放、交通运输的尾气排放、生活污水的排放等。
在构建环境污染源识别评估模型时，需要结合各种数据来源，同时考虑多种环境污染因素的综合影响。
通过对这些因素的分析和模拟，可以定量评估环境污染源的贡献度和潜在风险，为环境治理提供科学依据。
此外，构建环境污染源识别评估模型还需要采用合适的评估方法和工具。
环境污染源的识别和评估是一项综合性的工作，涉及到多个学科领域的知识和技术。
在构建模型时，需要基于有效的评估方法和工具，将环境科学、地理信息系统、数据挖掘等方面的知识进行整合和应用。
例如，可以利用GIS技术对环境污染源进行空间分析和模拟，结合统计学方法对数据进行处理和分析，利用机器学习算法构建环境污染源模型等。
最后，在构建环境污染源识别评估模型时，还需要考虑可行性和实用性问题。
环境污染源的识别和评估是一项复杂的任务，需要投入大量的时间、人力和资源。
因此，在构建模型时，需要充分考虑到各种限制条件，并选择合适的方法和工具。
同时，还需要进行模型验证和精度评估，确保模型的可靠性和准确性。
只有构建出合理可行的环境污染源识别评估模型，才能更好地指导环境污染治理工作。
综上所述，构建环境污染源识别评估模型是一项复杂而重要的任务。
大气污染物源解析技术模型及应用探讨
大气污染物源解析技术模型及应用探讨大气污染是目前全球面临的严重问题之一，尤其是城市地区，大气污染对人们的健康和环境造成了巨大的影响。
因此，了解和掌握大气污染物的来源是解决大气污染问题的关键。
本文将介绍大气污染物源解析技术模型及其应用，并探讨其在大气污染治理中的作用。
大气污染物源解析技术模型主要是通过对大气污染物的成分和浓度进行测量和分析，结合气象数据、地理信息数据以及其他相关数据，建立数学模型以揭示大气污染物的来源和传输过程。
这些技术模型包括物质平衡模型、统计模型和数学模拟模型等。
物质平衡模型是一种基于质量守恒原理的模型，通过对大气污染物的输入、输出和转化过程进行监测和测量，建立数学方程描述大气污染物的来源和去向。
统计模型则是通过对大量的实测数据进行统计分析和模式识别，揭示大气污染物的时空分布特征以及可能的来源。
数学模拟模型是通过建立数学方程和计算模型，模拟大气污染物的输运、扩散和化学反应过程，预测和评估大气污染物的来源和影响。
1. 指导大气污染防治工作。
通过对大气污染物的来源进行解析，可以识别出主要的污染源和影响因素，为制定合理的防治措施提供科学依据。
2. 评估大气污染物的影响和风险。
通过模型的应用，可以对大气污染物的来源和传输过程进行模拟和预测，评估大气污染物的影响范围和程度，为风险评估和环境规划提供科学依据。
3. 制定大气污染物减排和治理策略。
通过对大气污染物来源和传输过程的解析，可以明确污染物减排和治理的重点和方向，指导相关政策和措施的制定和实施。
4. 辅助环境监测和调查研究。
大气污染物源解析技术模型可以结合实测数据进行验证和修正，提高环境监测数据的准确性和可靠性，帮助科学家对大气污染的来源和传输机制进行深入研究。
总之，大气污染物源解析技术模型在大气污染治理中具有重要的作用。
通过对大气污染物的来源和传输机制进行研究和分析，可以揭示大气污染物的特征和影响因素，为制定科学有效的防治措施提供依据。
江河水质污染物浓度分析数学建模论文
承诺书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则.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，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。
我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： D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）：参赛队员(打印并签名) ：1.2.3.指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)：日期：年月日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：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）：江河水质污染物浓度分析摘 要本文是研究江水中污染物浓度在一定的水流速度、污染物自然降解率下，随时间变化的规律。
针对江水中的污染物随着时间的变化会不断被降解，污染物的浓度的变化受污染物在水中的降解率r 的影响。
污染物浓度的大小直接影响人、畜等的安全，为确保污染物浓度对人、畜等不会产生任何危害，需要对水质监测处理，当污染物浓度大于10单位时就需要采取相应的措施降低污染物浓度。
建立合适的模型，及时分析、处理监测数据就显得尤其重要。
本文的模型建立采用微积分方程和数据拟合的方法来对江水中污染物的浓度进行分析，因为江水的流动是一个瞬间变化的过程，利用微积分可以有效减少误差，同时结合软件MATLAT 拟合出的图形来解决问题。
对于第一问，江水中的污染物浓度随着时间的变化会不断被降解,根据江水中污染物浓度差的关系结合微积分的定义，确定污染物浓度变化的积分方程：()()dc t rc t dt=再结合水流速度，算出所要求的污染物的浓度。
建立大气污染物溯源模型及其应用研究
建立大气污染物溯源模型及其应用研究随着经济快速发展和城市化过程的加快，大气污染问题日益严重。
如何有效地治理大气污染已经成为许多国家和地区亟待解决的问题。
建立大气污染物溯源模型，对于污染来源和治理提供有力的科学依据。
一、大气污染物溯源模型大气污染物溯源模型是一种利用大气环境和大气污染物相互关系的数学模型，通过对大气环境和污染物的数值分析和模拟，推断污染物来源和传输路径，从而解决大气污染物的来源和治理问题。
大气污染物溯源模型的建立需要依靠大量的空气污染物监测数据和相关环境数据。
其中，利用地面监测数据建立模型的方法主要有统计分析法、计算机模拟法、污染事件回溯方法等。
而利用卫星遥感数据建立模型的方法，则主要有遥感监测法、极化雷达监测法、光学遥感监测法等。
二、大气污染物溯源模型的应用大气污染物溯源模型的应用可以为大气环境管理和污染治理提供有力的科学依据。
下面，分别从大气污染监测、污染物来源识别、污染物传输规律及治理策略制定四个方面探讨其应用。
1. 大气污染监测大气污染监测是大气污染控制的第一步，也是了解污染物来源、传输路径的重要手段。
基于大气污染物溯源模型，可以对污染物进行监测和分析，从而精确掌握污染源及其污染程度。
这有助于科学地制定大气污染控制方案和评价污染治理效果，提高大气环保的水平。
2. 污染物来源识别大气污染物溯源模型可以通过对空气污染物源的分析，识别出污染物的来源和类型，分析污染物的排放源强、时空分布规律。
通过污染源的分析，可以为大气污染治理提供重要的科学依据。
3. 污染物传输规律大气污染物溯源模型可以对污染物的传输过程进行模拟分析，推断出污染物在大气中的空间分布和时间变化规律，及其对降水、沉降等的贡献。
这些数据对于污染物输移、转化模拟和空气质量评价等有着重要的意义。
4. 治理策略制定大气污染物溯源模型可以帮助制定大气污染治理策略，对大气污染进行有效治理。
通过各地大气污染物溯源模型建模，及时调整治理措施，不断优化治理方案，实现大气污染治理的战略转型。
煤炭开采污染源分析模型环境影响论文
煤炭开采环境影响研究【摘要】煤炭资源在我国总体能源结构中居于主体地位,为促进经济发展,不断扩大开采规模,不可避免会产生了一系列的环境问题,且我国在未来相当长的时间内,以煤炭为主要能源结构不会改变,因此,煤炭开采环境影响理论和定量化技术方法研究,具有重要理论价值和现实指导意义。
本文以井工矿为研究对象,以系统思想为指导,从污染源—污染源排放特征—污染物影响分析—建立定量化模型—模型验证,逐层深入,对煤炭开采环境影响相关理论、技术方法进行系统化研究,形成了煤炭开采环境影响定量化的方法体系,主要成果有以下几点：(1)大气环境影响分析：分析了煤炭生产过程中主要大气污染源有锅炉、矸石场、原煤和矸石储存、装卸、运输过程,主要污染物有SO2、烟尘和TSP及该污染物对人体健康和环境均产生不利影响；建立了包括高斯扩散模型,有效源高的计算模型和源强计算模型的大气环境影响分析模型。
(2)水环境影响分析：矿区产生的废水主要有矿井水和生活污水；矿井水的主要污染物为SS,生活污水主要污染因子有CODCr. BOD5等；分析了煤炭开采对矿区水资源量和水质的影响；建立了水质分析模型、地下水水资源量分析模型、采煤沉陷导水裂隙带高度影响分析模型、奥灰... 更多还原【Abstract】 Coal resources is in dominant position in China’s overall energy. To promote economic development, expanding the scale of mining inevitably will produce a series ofenvironmental problems, and in the future China’s main energy structure will be coal for a long period of time. Therefore, research of the environmental impact theory of coal mining and quantitative techniques methods has important theoretical and practical significance.This paper chose Underground Mine as the main object of study, t... 更多还原【关键词】煤炭开采；污染源；分析模型；环境影响；【Key words】coal mining；pollution source；analysis model；environmental impact；摘要3-5ABSTRACT 5-6第一章文献综述10-161.1 选题背景及意义10-111.2 国内外研究进展11-131.2.1 国内研究进展11-121.2.2 国外研究进展12-131.3 研究内容与技术路线13-161.3.1 研究内容13-141.3.2 技术路线14-16第二章煤炭开采环境影响基本理论与技术基础16-242.1 基本理论16-192.1.1 生态学理论16-172.1.2 景观学理论172.1.3 煤矿地质学理论17-182.1.4 系统学理论182.1.5 可持续发展理论18-192.2 技术基础19-242.2.1 GIS技术概述19-202.2.2 RS技术概述20-212.2.3 GPS技术概述21-222.2.4 3S技术应用22-24第三章煤炭开采环境影响研究24-443.1 大气环境影响研究24-313.1.1 矿区大气污染物来源和特征243.1.2 大气污染物影响243.1.3 大气环境影响分析模型24-313.2 水环境影响研究31-343.2.1 矿区废水类型313.2.2 水环境影响313.2.3 水环境分析模型31-343.3 土地利用影响研究34-383.3.1 直接占压土地343.3.2 煤炭开采破坏土地34-353.3.3 土地利用影响分析模型35-383.4 声环境影响研究38-403.4.1 矿区噪声源38-393.4.2 矿区噪声环境影响393.4.3 噪声环境影响预测模型39-403.5 生态环境影响研究40-443.5.1 生态环境影响403.5.2 生态环境影响分析403.5.3 生态环境影响分析模型40-44 第四章山西某煤矿煤炭开采环境影响44-724.1 矿区自然概况44-494.1.1 地层44-474.1.2 地质构造47-484.1.3 水文地质48-494.2 煤炭开采环境影响49-724.2.1 大气环境影响49-534.2.2 水环境影响53-564.2.3 土地利用影响56-604.2.4 声环境影响60-644.2.5 生态环境影响64-72第五章结论与建议72-745.1 结论72-735.2 建议73-74参考文献。
数学建模论文-垃圾焚烧污染物环境监测及布点
2016年天津职业技术师范大学数学建模竞赛承诺书我们仔细阅读了天津职业技术师范大学数学建模竞赛的竞赛规则，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）与对外的任何人（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，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。
我们参赛选择的题号是（从A/B中选择一项填写）： A参赛队员：1. 柳镇2. 袁应梅3. 邢静日期： 2016 年 5 月 1 日2016年天津职业技术师范大学数学建模竞赛编号专用页赛区评阅编号（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）：摘要垃圾焚烧厂即使按照国家标准排放，由于在一定区域面积内排放总量如果过高也会对周围环境和居民正常生活造成影响，污染气体排放的速率直接影响周围环境单位面积的有害气体浓度。
对于废气处理的布袋除尘系统受到很多客观因素的影响，其效率和寿命都会在不同的程度上降低。
布袋除尘器的稳定性与其折损率速率息息相关。
真对问题一，可以利用反演法利用大气环境质量模型，在确定大气环境质量标准情况下，通过模型反演可以计算控制区域各种污染物的排放总量，也可以规划新源的位置、源强和排放高度。
然后利用高斯烟羽模建立matlab图像,可直观看出污染气体的空间分布浓度，方便政府对环境进行综合检测。
针对问题二，假设新的除尘系统为理想模型，定义其稳定性为1,布袋除尘器的稳定性和布袋除尘器的折损率成线性关系，当折损率为0时，其稳定性为1，随着折损率的无限增大，稳定性不断减小无限趋近于x轴，可以判定二者为自变量（0，∞）的指数函数对于折损率根据表3数据最小二乘法拟合出线性回归方程图形，根据图像的自变量系数b设定为折损速率。
空气污染源溯源技术与模型研究
空气污染源溯源技术与模型研究近年来，空气污染成为一个全球性的热点话题。
空气污染不仅对人类的身体健康造成了伤害，还对环境、生态系统以及社会经济发展等方面产生了巨大的影响。
为了有效地解决空气污染问题，必须从源头入手，通过空气污染源溯源技术与模型研究，追溯和确定空气污染源头，进而采取有效措施加以治理。
空气污染源溯源技术是指利用气象与环境监测技术、化学分析技术、GIS技术、大数据分析等手段，对空气污染进行来源解析和溯源分析。
具体来说，其核心工作是通过监测空气质量和环境污染物浓度等关键指标，结合空气动力学、气象、地理环境等因素解析污染物来源，进而确定污染源头和排放特征。
这种技术的优势在于可以确定空气污染的实际来源，有助于制定精准的污染治理方案，提高空气质量和环境生态保护水平。
在空气污染源溯源技术中，模型研究是关键。
模型研究是指以基础模型、统计模型和计算流体动力学模型为代表，利用计算机模拟技术，对流场、扩散场和化学反应过程进行数值解析，模拟和预测空气污染物的扩散、变化和输移规律，进而实现空气污染源溯源。
模型研究具有计算速度快、数据结果准确、可视化直观等优势，是空气污染源溯源研究的核心和支撑。
在空气污染源溯源技术与模型研究中，化学分析技术也是一项必不可少的技术。
化学分析技术包括质谱分析技术、气相色谱技术、元素分析技术、分子印迹技术等多种技术手段，可以对空气污染物进行物质组成分析和定性定量检测，进而对污染源头和污染物种类进行判定和追溯，为空气污染治理提供数据基础。
除了上述技术，GIS技术也是空气污染源溯源技术和模型研究中不可或缺的技术。
GIS是地理信息系统的缩写，是一种将地理空间信息和非空间信息相结合的技术。
GIS技术可以用来搜集、处理、存储和分析各种地理空间数据，包括地图数据、卫星影像等，以及统计数据、气象数据等非空间数据，完善了空气污染源溯源技术和模型研究的数据来源。
在具体运用过程中，空气污染源溯源技术和模型研究需要大量的实验数据和实测数据支撑。
空气污染监测和建模论文
空气污染监测和建模论文【摘要】随着经济的发展，工业的进步，各种污染的气体和颗粒也逐渐被排到空气当中，这样对人们的生活造成不好的影响，对人们身体的健康也是一种威胁。
因此，必须加大对空气质量的保护，首先要做的就是国家有关部门要对空气污染进行加大监测力度，并且通过建模来进行分析和预测。
本文对空气污染的监测和建模进行了简要的介绍。
【关键词】空气污染；检测；建模前言：在人类生存的环境中，空气是人们生存所必需的东西，所以干净的空气对于人们的生产生活而言就变得更加重要。
因此，为了提高空气的质量，就要对空气污染监测和建模方面的相关技术进行研究。
这项工作不仅需要对空气污染程度进行监测，同时要学会利用模型来对数据进行分析，得出未来的趋势，从而来解决问题，以提高我国的空气的洁净程度。
1.对空气污染监测的介绍1.1目前空气污染监测的状况对于我国空气污染监测相关的研究和工作，在我国的发展历程中还是比较近的，时间不长，但是这并不影响它的成果。
据目前的情况来看，有关的部门也依据我国的国情和空气污染的状况颁布了诸多的措施来进行改进，并且也取得了一定的成效。
在空气污染的保护工作中，监测这一环节是非常重要的，这项工作需要的专业性知识比较多，投资额比较大，所以需要专业性的技术和人才。
因此，国家空气监测部门已经设立了全国性的检测网络，这样可以全面有效的进行监测。
与此同时，我国也制定了相关的监测规范，在每个地区也分别建立了环境监测站，让掌握这门技术的人才分配到合适的部门，利用先进的监测设备来进行空气污染的监测。
在我国空气污染监测的工作人员的共同努力下，采用合理的监测技术和对数据的认真分析，这样我国的空气污染监测技术得以不断的进步。
在全球化的大环境下，我国的空气污染监测技术的现状已经居于世界的较前端。
我国目前在空气污染和环境保护方面的法律体系也在不断的完善，因此我国的空气污染监测也在进一步的发展和壮大。
目前采用的空气污染监测方法主要是对空气中的污染物和颗粒物进行测定其浓度和程度，在测定时要定期和不定期相结合。
大气污染源溯源模型构建
大气污染源溯源模型构建近年来，随着工业化和城市化的快速发展，大气污染成为了全球性的环境问题。
为了控制和减少大气污染的影响，科学家们开发了一种大气污染源溯源模型。
本文将介绍大气污染源溯源模型的构建方法与应用。
大气污染源溯源模型是一种数学模型，通过对大气传输过程和污染物浓度分布进行建模，可以追踪和识别大气污染的源头。
构建大气污染源溯源模型的第一步是收集和整理大气传输和污染物分布的相关数据。
这些数据包括大气气象数据、污染物排放源数据、大气传输参数等。
数据的质量和准确性对模型的精度和可靠性至关重要。
在数据准备阶段完成后，需要选择适当的数学方法和模型来构建大气污染源溯源模型。
常见的方法包括气象模型、大气扩散模型、反演模型等。
气象模型可以模拟大气的变化和传输过程，帮助理解污染物的扩散规律。
大气扩散模型可以计算排放源附近的污染物浓度分布，帮助确定源头位置。
反演模型则可以通过测量和分析环境中的污染物浓度来推算出源头的位置和强度。
在模型构建阶段，需要进行实地观测和验证，以确保模型的准确性和可靠性。
观测可以通过设立监测站点，对大气传输过程和污染物浓度分布进行实时监测。
观测数据可以与模型模拟结果进行比对和验证，进一步改进和调整模型的参数。
通过构建大气污染源溯源模型，可以实现以下几个方面的应用。
首先，可以帮助政府和环保部门制定科学合理的污染物排放标准和管控措施。
通过模拟和预测不同排放源对大气污染的影响，可以评估不同污染源的重要性，以及采取相应的减排措施。
其次，可以支持环境管理和风险评估。
通过溯源模型，可以识别并追踪违法排放的污染源，对这些源头采取相应的处罚措施，有效维护环境的品质和健康。
另外，大气污染源溯源模型在应急响应和事故调查中也发挥着重要的作用。
当发生重大事故或突发污染事件时，可以通过模型预测和定位事故源头，并采取相应的措施，减少事故的影响范围和损害。
最后，大气污染源溯源模型还可以支持环境政策的制定与评估，为决策者提供科学依据。
数学建模论文——重金属污染
数学建模论文——重金属污染城市表层土壤重金属污染分析模型摘要本文针对城市地质演变受人类活动影响所引发的土壤重金属污染问题，依据附件中给出的数据，先用surfer软件绘制出各主要重金属元素的空间分布三维曲面图，接着通过单因子指数法、内梅罗综合污染指数法与潜在生态危害指数法，对不同区域内的重金属污染程度进行分析；再通过变异系数法，结合实际，找出污染产生的主要原因；然后结合土壤溶质运移的基本理论，运用多元非线性拟合，建立模型，确定出污染源的位置及其坐标；最后将模型由二维推广至三维。
针对问题1，先运用surfer软件绘制出8种主要重金属元素在该城区的空间分布三维曲面图，再从污染指数角度，通过单因子指数法反映出不同区域内的重金属污染程度，并用内梅罗综合污染指数法，全面分析各污染物对土壤的不同作用，突出高浓度污染物害等级：区自身的特点，比较分析，得出重金属污染的主要原因为：工厂生产与交通污染。
针对问题3，先由土壤溶质运移的基本理论，分析重金属污染物的传播特性，由此确立传播系数，运用多元非线性拟合，建立模型，结合surfer软件绘图，从而使用matlab 编程确定出污染源的位置及其坐标为：元素污染源坐标As （18367,10475）、（11965,2756.3）Cd （21391,11613）、（2100.6,2714.9）、（6423.1,1913.3）Cr （4353.1,65.015）、（4474.2,4358.4）Cu （4248.1,179.43）、（1838.1,3317.3）Hg （14901,9379.7）、（13501,2361.6）、（2766.5,2469.8）、（1777,2662.2）Ni （6425.5,1914.3）Pb （2433.7,1348.5）、（4506.3,5270.5）Zn （13576,9598.3）、（9754.5,4686.8）针对问题4，评价了问题3中模型的优缺点后，确定出还应收集的信息包括土壤密度、土壤含水率、土壤的横纵向弥散系数等参数，利用土壤溶质运移方程建模求解，最终得到三维的土壤溶质运移方程。
大气污染源排放和扩散模型研究
大气污染源排放和扩散模型研究中国是唯一一个承受严重空气污染的国家之一。
大气污染源排放和扩散模型研究是目前解决环境问题最常用的方法之一。
本文将主要探讨大气污染问题、排放和扩散模型以及未来研究方向。
大气污染问题大气污染是一种有害物质向大气中释放的过程，通常包括氧化物、二氧化碳、氨、硫化氢和一氧化碳等。
其中，PM2.5（直径小于2.5微米的颗粒物）是中国大气中最重要的污染物之一，它会进入我们的肺部和血液循环，并且会引起各种健康问题。
此外，VOC（挥发性有机化合物）也是主要污染物之一。
在好氧条件下，VOC会生成O3（臭氧），而O3则会导致人类和动物的空气质量下降，对植物的健康也有很大影响。
最后一种重要污染物是NOx和SO2，主要来自于交通和工业排放。
排放和扩散模型排放和扩散模型是一种建立在物理基础上的计算模型，它可以用来计算某一区域内空气污染源的排放和扩散。
该模型可以模拟理想环境下的指标，如PM2.5、O3、NOx和SO2的浓度。
它的输入参数包括大气运动、地形、气象条件、污染源坐标和排放量。
在模拟过程中，模型可以给出各个站点的污染浓度，以及对健康和环境的影响。
未来研究方向虽然大气污染现象已经被研究了很多年，但仍有很多未解决的问题。
首先，现有的排放和扩散模型对复杂地形和气象条件的适应性较差。
因此，未来的研究需要更多考虑地球物理条件和交通状况等因素，以增强对空气污染的控制。
其次，维护和升级实时监测系统也是一个重要的方向。
实时数据可以使政策制定者及时地了解空气质量状况，从而做出有效的决策。
最后，大气污染的影响范围也是未来研究需要关注的问题。
目前，污染源主要位于工业和交通区域，但由于它们不断扩宽，在未来几十年内可能会达到不确定的程度。
结论空气污染是一个深刻的环境问题，对人类健康和环境产生了极大影响。
排放和扩散模型是减少空气污染的控制手段之一，并可以预测空气污染的发展趋势。
未来的研究需要增强模型对气象和地形条件的适应性，同时需要建立更为全面和实时的监测系统。
数学建模在环境污染治理中的应用研究
数学建模在环境污染治理中的应用研究随着工业化的快速发展以及城市化进程的加速，环境污染问题日益严重。
为了有效治理环境污染，数学建模在环境领域得到了广泛应用和重视。
本文将介绍数学建模在环境污染治理中的应用，并重点讨论数学建模在大气污染、水体污染和固体废弃物管理方面的研究。
一、数学建模在大气污染治理中的应用研究大气污染是目前环境污染问题中较为突出的一个方面。
数学建模在大气污染治理中的应用研究主要集中在大气传输模型、污染源辨识和排放控制策略等方面。
首先，数学建模在大气传输模型方面的研究帮助我们了解污染物在大气中的传输和扩散规律。
通过建立数学模型，可以预测污染物在不同气象条件下的传输路径和浓度分布，从而为环境管理者提供科学依据。
其次，数学建模在污染源辨识方面的研究可以帮助我们确定大气污染源的位置和排放强度。
通过统计分析和模拟计算，可以准确地找出造成大气污染的主要污染源，为环境管理部门采取相应的治理措施提供可靠的依据。
最后，数学建模在排放控制策略方面的研究可以帮助我们制定合理的排放控制政策。
通过建立优化模型，可以找到使得大气污染物排放最小化的策略，从而实现环境保护与经济发展的平衡。
二、数学建模在水体污染治理中的应用研究水体污染是另一个严重的环境问题，也是生态系统破坏和健康威胁的重要原因。
数学建模在水体污染治理中的应用研究主要涉及水质模拟和污染源溯源等方面。
首先，数学建模在水质模拟方面的研究可以帮助我们了解水体污染的传播和演化规律。
通过建立水质模型，可以模拟水体中污染物的扩散过程和浓度分布，为环境管理者提供决策支持。
其次，数学建模在污染源溯源方面的研究可以帮助我们确定水体污染的来源。
通过数学模型和统计方法，可以追踪污染物的运动轨迹和浓度变化，从而找出污染源，并采取相应的治理措施。
三、数学建模在固体废弃物管理中的应用研究固体废弃物的产生和处理是当前环境污染治理面临的重要问题之一。
数学建模在固体废弃物管理中的应用研究主要涉及垃圾堆积模型、废弃物分类和处理规划等方面。
广东环境保护工程职业学院2020数学建模校内赛赛题优秀论文
广东环境保护工程职业学院2020数学建模校内赛赛题优秀论文
为了确定某污染源的位置（在平面内），常常通过多个仪器在不同的位置进行测定，或采用同一仪器在不同的位置进行测定，对测得的数据加以数学的方法进行计算，可以得到污染源的大致位置，并且还可以计算出污染物在初始位置的浓度值。
假设该污染物（假定是点污染源，中心向外扩散，每个方向的扩散没有差异性）在平面扩散的过程中，浓度会随着扩散距离进行衰减，其衰减函数大致是指数函数关系（关于距离），为了确定这种函数关系，可以在实验室（或相对理想的环境下）进行测定不同位置的浓度。
实验数据详见表中所示：
为了更好的描述位置，建立直角坐标系xoy，A，B，C，D的坐标分别为A(-10,0), B(10,0), C(0,-10), D(0,10), 在四个点位测得的浓度分别为158.198，151.557，114.942，158.198。
根据相关信息，建立数学模型，对以下问题进行求解
问题1 根据实验室得到的数据，模拟得到该污染物的扩散情况。
问题2 根据ABCD四个点位上浓度值，大致确定污染源的位置（用坐标形式表示）与初始浓度。
问题 3 如果存在两个污染源，是否能给出更一般的解法，这里，你可能会需要更多的观测点的信息，请用变量符号表示即可。
污染源定位与扩散模型研究
污染源定位与扩散模型研究随着工业化和城市化的不断发展，环境污染日益加重，对人们的健康和环境质量构成了严重威胁。
因此，污染源定位与扩散模型研究也成为了解决环境污染问题的重要手段之一。
污染源定位是指通过建立数学模型和生态监测等手段，精确定位排放污染物的企业、建筑或人口，以便进行有效的治理和控制。
常见的污染源包括工业废气、生活污水、垃圾焚烧、汽车尾气等。
一般来说，污染源的定位需要考虑多种因素，包括排放量、排放位置、风速、气象条件等。
其中，气象条件是影响污染物扩散的重要因素之一。
例如，风速、风向、大气湍流等因素会大大影响气体扩散的方向和速度。
因此，科学家们研究出了各种各样的扩散模型，以帮助预测和模拟空气污染物的扩散情况。
这些模型主要基于物理学原理和计算机模拟技术，能够定量评估空气污染物在大气中的扩散和浓度分布情况，因此能够有效地支持污染源的定位工作。
常见的扩散模型包括高斯模型、龙格－库塔模型、The Lagrangian Particle Dispersion Model (LPDM)等等。
其中，高斯模型是最基本的模型之一，它基于高斯分布函数，能够对污染物的扩散进行比较准确的预测。
但是，它的局限性也很明显，只适用于均匀稳定的大气层和均匀的源，不适用于非均匀大气条件下的扩散预测。
相比之下，The Lagrangian Particle Dispersion Model (LPDM)相对于高斯模型来说更为复杂和精确，它将空气看作成由许多粒子所组成的集合体，可以考虑到排污源产生的微小涡流和湍流对气体扩散的影响，可以提供多尺度的扩散预测。
但是，LPDM 需要处理大量的方程和数值模拟，计算量较大，对计算机硬件要求较高，也可能导致一定的模拟误差。
除了扩散模型，精准的污染源定位还需要与污染监测技术相结合。
地面监测、飞机遥感、卫星影像等技术能够为污染源的定位提供数据支持，但是需要结合其他数据，如气象数据以及地形数据等。
精品范文-数学建模空气污染论文
数学建模空气污染论文1浅谈空气污染监测浅谈空气污染监测的重要意义随着人类社会的不断发展，人们的生活水平不断提高。
但是，人类文明的高速发展也带来了众多的弊病，其中最严重的就是对自然环境的破坏。
人类对于自然环境的破坏主要集中在对森林、水源、空气上，而其中对人们的生活影响最大、影响面最广的，就要属对空气的破坏。
现在的环境空气的质量与人们的生活密切相关，人们的工作、生活、学习都与空气的好坏密切相关。
因此，人们需要对身边的空气质量有一个直观的了解。
从另一方面讲，随着经济的不断发展，人类对环境的污染越来越严重，人们的环保意识也在不断地增强，都希望目前的生活环境能够得到改善。
因此，相关部门有责任、有义务加强空气环境监测工作，为民众提供及时、准确的空气质量报告，以便于人们对日常生活进行调整，便于相关环部门作出正确地决策。
只有做到以上几点，人们的生活环境才会从根本上得到提升。
因此。
从环境对人工作、生活、学习的影响来看,开展高效、及时的空气污染监测工作是十分必要的。
浅谈现阶段空气污染监测现状我国的空气监测起步较晚，但是发展速度很快，相关部门根据实际情况制定了众多的措施，并取得了良好的成效。
环境监测是环境保护的基础性工作，它具有涉及面广、专业性强和投资大等特点。
为了能够提高全国空气监测工作的质量于效率，国内环境部门将已经在全国组织监测网络。
除此之外，国家也制订了统一的监测原则，在各地方设立了环境监测站，充分发挥了各方面的技术人才的优势，同时引进众多先进设备，大幅提高了我国空气监测的工作的质量。
我国的空气质量监测人员应用了科学合理地监测与测试数据的技术，使我国的空气质量监测水平不断提高，逐渐的在世界占据领先地位。
在我国广大空气质量监测人员的不断努力的基础上，国家仍在不断地完善环境保护法律，促进我国环境监测工作进一步地展开与加强。
现在空气环境监测工作主要是运用各种方法连续或者间断地测定环境空气中污染物的性质、浓度进行分析,并评价空气环境质量的过程。
数学建模在环境保护与污染治理中的应用研究
数学建模在环境保护与污染治理中的应用研究数学建模在环境保护与污染治理中的应用研究摘要：环境保护与污染治理是当前全球面临的重大挑战之一。
为了应对环境问题，数学建模作为一种重要工具被广泛应用于环境科学领域。
本文通过系统梳理国内外相关文献，总结了数学建模在环境保护与污染治理中的主要应用方法，包括数学模型构建、参数估计、数值模拟和优化策略等，并通过具体案例分析，探讨了数学建模在环境保护与污染治理中的应用价值和挑战。
结果表明，数学建模在环境保护与污染治理中具有重要的应用前景和深远的影响。
关键词：数学建模；环境保护；污染治理；应用研究一、引言环境污染问题是全球关注的焦点之一。
随着人口的增加和工业化的不断推进，大量的污染物排放给环境带来了严重的危害。
为了有效地应对环境问题，保护生态环境，提高人民群众的生活质量，科学家们广泛运用数学建模方法来研究环境保护与污染治理问题。
数学建模通过建立数学模型，在模拟系统行为，分析系统特征等方面发挥了重要作用。
本文将从数学模型构建、参数估计、数值模拟和优化策略等方面介绍数学建模在环境保护与污染治理中的应用，并通过具体案例研究来评价数学建模的应用效果和发展趋势。
二、数学模型构建数学模型构建是数学建模的关键步骤之一。
在环境保护与污染治理中，数学模型的构建需要考虑环境系统的特点和所要解决的问题。
常见的数学模型包括线性模型、非线性模型、微分方程模型等。
例如，在大气污染问题中，可以通过建立非线性微分方程模型来描述大气中污染物的扩散与迁移过程，从而分析污染物的浓度分布和传播规律。
在数学模型构建过程中，还需要考虑模型的可行性和有效性。
可行性是指模型是否能准确地描述系统的行为和性质；有效性是指模型是否能提供有效的信息和指导决策。
为了提高数学模型的可行性和有效性，需要充分利用研究领域的相关知识和经验，采用合适的数学工具和技术进行模型求解。
三、参数估计参数估计是数学建模的重要环节之一。
在环境保护与污染治理中，参数估计的目的是通过观察数据和统计分析，获得模型参数的估计值。
2021数学建模竞赛A题论文---城市表层土壤重金属污染分析---- A-
2021数学建模竞赛A题论文---城市表层土壤重金属污染分析---- A-城市表层土壤重金属污染分析摘要本文针对某城市城区土壤地质环境的现状，采用模糊综合评价模型，对该城区内不同区域重金属污染程度做出了定量的综合评价。
根据记录的数据，对该城区内各功能区的布局有了初步的了解，结合功能区的分布图，再运用科学的方法对各测点重金属污染指标的监测数据做出分析，找出污染源的大致位置，为以后污染问题的控制提供有效的依据。
对于问题一，通过附表中给出的x，y坐标以及高程信息，加之各污染物浓度拟合出地形图和金属污染物等浓度图，得出在城区各个功能区交叉聚集的地方重金属污染较为严重。
对于问题二，在通过对问题一中拟合的曲线以及城市的功能区分布散点图分析，得知金属污染物可能是由于工业区废水废气废渣等，主干道汽车尾气的排放，生活区生活垃圾的堆放等造成了重金属的污染。
对于问题三，通过对问题一中图像的分析，分别对8种元素进行定性和定量分析，得知Cd元素污染不仅来源于工业生产，也来源于居民的生活垃圾，汽车尾气的排放等等。
Cr元素污染物大量集中在该城区西南角落的工业区，所以我们推测污染源就在这些工厂附近。
对于Pb，我们推测其污染源主要有两方面，一是来自工业区化工厂的排放，二是来自于含铅汽油的燃烧。
Cu元素的分布极为集中，污染源在城区的西南角落。
Ni元素污染物可能是工厂排放的或公路两旁的土壤中含有的。
对于As、Hg、Zn三种元素，其布局很相似，假设它们都是由同一个污染源排放的我们将所有对重金属污染物传播和扩散起作用的因素合成出一条主要的传播方向，并设定方向角，以及这3个污染物的集中集聚点的坐标推算出该城区污染源的位置，通过三角函数变换以及合理的权重分配，列出一组三元二次方程组，用matlab较好地解出了污染源的地理坐标以及污染物的主要传播方向。
该城区的主要重金属污染源有3个，分别位于城市的西南角落工业区，南部的部分工业区，以及中部的山谷。
大气污染物源解析技术模型及应用探讨
大气污染物源解析技术模型及应用探讨摘要：大气污染是当前全球面临的严重环境问题之一。
解析大气污染物的源头是有效防治大气污染的关键。
本文对大气污染物源解析技术模型进行了综述，探讨了不同技术模型的原理和应用。
其中包括传统模型、化学计量模型、倒向模型、气溶胶后向模型、众包监测模型等。
这些模型能够定量解析大气污染物的源头，为大气污染的控制和治理提供科学依据。
一、引言二、传统模型传统模型是最早应用于大气污染物源解析的技术模型之一。
传统模型主要基于统计和经验原理，通过收集大量的监测数据进行分析，识别主要污染源。
该模型的优点是简单易用，但由于其依赖于监测数据的准确性和完整性，所以对数据的要求较高。
三、化学计量模型化学计量模型是一种基于化学反应原理的大气污染物源解析技术模型。
该模型通过分析大气中的化学组分，推断不同污染源的贡献。
化学计量模型的优点是能够较为准确地解析不同污染源的贡献，但由于其依赖于大气中化学组分的测量，所以对仪器的要求较高。
四、倒向模型倒向模型是一种逆向推算大气污染物源的技术模型。
该模型通过测量大气中的污染物浓度和风速、风向等气象因素，反推出污染源的位置和排放量。
倒向模型的优点是可以准确地追踪污染源的位置和排放量，但由于其依赖于气象因素的测量和模拟，所以对气象数据和模型的准确性要求较高。
五、气溶胶后向模型六、众包监测模型众包监测模型是一种通过公众参与大气污染监测的技术模型。
该模型通过广泛的公众参与，收集大量的污染监测数据，推断不同污染源的贡献。
众包监测模型的优点是能够扩大监测范围和提高数据的准确性，但由于其依赖于公众的参与和数据质量，所以对公众教育和监测网络的建设要求较高。
七、结论大气污染物源解析技术模型是实现大气污染防治的重要工具。
不同的技术模型在原理和应用方面各有优劣，可以根据具体的需求选择适合的模型。
综合运用这些模型能够定量解析大气污染物的源头，为大气污染的控制和治理提供科学依据。
目前这些模型仍存在一定的局限性，需要进一步完善和发展。
关于大气污染问题的数学建模论文
1.问题重述大气是指包围在地球外围的空气层，是地球自然环境的重要组成部分之一。
人类生活在大气里，洁净大气是人类赖于生存的必要条件。
一个人在五个星期内不吃饭或5天内不喝水，尚能维持生命，但超过5分钟不呼吸空气，便会死亡。
随着地球上人口的急剧增加，人类经济增长的急速增大，地球上的大气污染日趋严重，其影响也日趋深刻，如由于一些有害气体的大量排放，不仅造成局部地区大气的污染，而且影响到全球性的气候变化。
因此，加强大气质量的监测和预报是非常必要。
目前对大气质量的监测主要是监测大气中2SO 、2NO 、悬浮颗粒物（主要为PM10）等的浓度，研究表明，城市空气质量好坏与季节及气象条件的关系十分密切。
附件给出城市A 、B 、C 、D 、E 、F 从2003年3月1日至2010年9月14日测量的污染物含量及气象参数的数据。
请运用数学建模的方法对下列问题作出回答：1.找出各个城市2SO 、2NO 、PM10之间的特点，并将几个城市的空气质量进行排序。
2．对未来一周即2010年9月15日至9月21日各个城市的2SO 、2NO 、PM10以及各气象参数作出预测。
3．分析空气质量与气象参数之间的关系。
4．就空气质量的控制对相关部门提出你的建议。
2.问题分析本题为生活中的实际问题，层层递进式提出四个问题，分别需要对空气污染因素以及气象参数进行分析求解。
第一问为评价性问题，先从城市内部个污染物特点出发，再到城市之间空气质量进行比较。
第二问是预测性问题，通过对给出的数据进行分析，预测各项参数之后的趋势。
第三问是寻找关联性问题，要求找出空气质量与气象参数之间的关系。
第四问为开放型问题，可通过之前得出的结论或者相关文章及模型提出建议。
2.1 问题1通过查阅资料，运用已有的API 对各个城市的各项污染指标进行计算，得出各个污染指数API 月平均的折线图，观察，得出各城市各项指标的特点。
鉴于求解城市API 时有一定的误差，故选择综合评价模型，对数据进行标准化处理之后，确定动态加权函数，对模型进行求解，排名。
数学建模在环境污染控制中的应用研究
数学建模在环境污染控制中的应用研究环境污染是全球人民面临的重要问题之一，其对人类的生存环境和健康产生了直接的影响。
为了解决环境污染问题，数学建模成为了一个有效的研究方法。
本文将探讨数学建模在环境污染控制中的应用研究，并重点讨论了数学建模在空气污染和水污染控制方面的应用。
一、数学建模在空气污染控制中的应用研究空气污染是环境污染的一个重要方面，它由于大气中的颗粒物和有害气体的排放而产生。
数学建模可以帮助我们预测和控制空气污染的程度，从而采取相应的措施来保护环境。
1. 空气质量指数的建模空气质量指数是衡量空气清洁程度的重要指标，数学建模可以帮助我们研究和优化空气质量指数的计算方法。
通过分析大气污染源的排放数据、气象条件和人类活动等因素，建立合理的数学模型可以准确地计算出空气质量指数，并为环境监测和污染防治提供依据。
2. 大气扩散模型的建立为了预测和控制空气污染的范围和强度，我们需要建立大气扩散模型。
借助数学建模的方法，可以综合考虑大气稳定度、风速、地形等因素，建立数学模型来模拟和预测空气污染物的扩散范围和传播速度。
这对于制定合理的环境管理策略和减少污染物的排放具有重要意义。
二、数学建模在水污染控制中的应用研究水污染是另一种常见的环境污染形式，它对人类的生活和健康造成了严重威胁。
通过数学建模，我们可以深入研究水污染的来源和传播规律，并探索有效的控制手段。
1. 水质模型的建立为了了解水体中污染物的浓度分布和变化规律，我们可以建立水质模型来模拟水污染的传播过程。
数学建模可以考虑流体力学、生态学以及化学反应等多个因素，通过计算和模拟来预测水质的变化趋势，从而制定相应的治理措施。
2. 水资源优化配置模型数学建模可以帮助我们优化水资源的配置，以提高水资源利用效率并减少污染的产生。
通过建立数学模型，分析水资源供求关系、污水排放情况以及经济发展需求等因素，我们可以合理调整水资源的分配方式，降低水污染的风险，实现水资源的可持续利用。
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云南财经大学实验报告系（院）：统计与数学学院专业：经济学创新人才培养基地班级：经基14-1学号： *************名：***实验时间： 2016年5月指导教师：***云南财经大学教务处制城市表层土壤重金属污染分析摘要本文主要是由采样数据对该城市八种重金属元素污染的程度进行分析。
首先我们对采样数据进行预处理，用EXCEL对数据进行处理，然后用MATLAB等软件对所给的数值进行空间作图。
针对问题一我们对八种重金属含量分成若干段段分别来表示不同的浓度，再利用Matlab软件根据取样点的坐标，做出各种重金属元素的空间分布图，并用不同的颜色表示重金属元素的浓度各功能区污染程度针对问题二，对各功能区的污染物含量进行分析，分析推测该城市可能存在规模较大或者数量较多的Hg,Cu,Zn，Pb严重超标的工厂。
为进一步揭示表层土壤重金属污染来源，我们对三个污染相对严重的功能区的超标较严重的重金属元素Hg,Cu,Zn,Pb进行相关性分析，运用MATLAB软件计算出各相关系数，揭示出不同功能区内土壤表层重金属污染的不同来源，分析可得，交通区污染主要来源于汽车尾气排排放，工业区污染主要来源于工厂的超标排放。
第三问为找出传播特征和确定污染源，我们主要是利用MATLAB软件做出8种污染物各自在该城区的矢量图，然后通过直观的观察和线性的拟合来判断污染物的传播特征和污染源的大体位置。
最后说明该模型的缺点以及需要改进的地方。
关键词： MATLAB软件；主成分分析法；内梅罗综合污染指数；矢量图；一、问题重述随着城市经济的快速发展和城市人口的不断增加，人类活动对城市环境质量的影响日显突出。
对城市土壤地质环境异常的查证，以及如何应用查证获得的海量数据资料开展城市环境质量评价，研究人类活动影响下城市地质环境的演变模式，日益成为人们关注的焦点。
按照功能划分，城区一般可分为生活区、工业区、山区、主干道路区及公园绿地区等，分别记为1类区、2类区、……、5类区，不同的区域环境受人类活动影响的程度不同。
现对某城市城区土壤地质环境进行调查。
为此，将所考察的城区划分为间距1公里左右的网格子区域，按照每平方公里1个采样点对表层土（0~10 厘米深度）进行取样、编号，并用GPS记录采样点的位置。
应用专门仪器测试分析，获得了每个样本所含的多种化学元素的浓度数据。
另一方面，按照2公里的间距在那些远离人群及工业活动的自然区取样，将其作为该城区表层土壤中元素的背景值。
附件1列出了采样点的位置、海拔高度及其所属功能区等信息，附件2列出了8种主要重金属元素在采样点处的浓度，附件3列出了8种主要重金属元素的背景值。
现要求你们通过数学建模来完成以下任务：(1) 给出8种主要重金属元素在该城区的空间分布，并分析该城区内不同区域重金属的污染程度。
(2) 通过数据分析，说明重金属污染的主要原因。
(3) 分析重金属污染物的传播特征，由此建立模型，确定污染源的位置。
(4) 分析你所建立模型的优缺点，为更好地研究城市地质环境的演变模式，还应收集什么信息？有了这些信息，如何建立模型解决问题？二、问题分析随着城市经济的快速发展和城市人口的不断增加，人类活动对城市环境质量的影响日显突出。
对于重金属在环境中的影响更为明显，因此研究城市表层土壤重金属污染是迫在眉下的事。
（一）对问题1的分析：对于问题1，经过对数据和题目的分析，直接使用MATLAB 使用二次插值法可以画出8种主要重金属元素在该城区的空间分布图。
对于第二小问，我们首先根据所给的数据将已区分好的各个区域归在一起，求出各种重金属元素在该区域的平均值，建立综合污染指数评价法模型；分析各种重金属元素在各个区域的污染指数来分析该城区内不同区域重金属的污染程度。
（二）对问题2的分析：问题2要求通过数据分析来说明重金属污染的主要原因。
首先可以对重金属和海拔进行相关性分析，得出相关矩阵和相关度，再结合问题一求出的结论分析出重金属可能的主要来源和重金属污染的主要原因。
（三）对问题3的分析：问题3要求通过分析重金属污染物的传播特征，找出污染源的位置。
首先通过对数据的处理得到污染源的可能位置，然后经过建立模型，应用MATLAB进行拟合，从而更好的找到污染源的位置，得到比较满意的结果（四）对问题四的分析：首先对我们建立的模型进行优缺点分析，然后通过查询资料了解影响城市地质环境演变的其他一些因素，从而选择模型解决问题。
三、问题假设1、假设题目中所给数据可靠无误；2、假设问题一中各区平均的污染程度可以看作该区的污染程度；3、假设问题二中只考虑题目中所给的8中重金属，不考虑其它重金属；4、假设重金属传播特征不受风向等因素影响；5、短期内重金属元素的物理、化学变化及迁移对周围环境影响不大；6、不考虑元素间的相互作用的影响；7、不考虑采集填埋土和堆积时间不长的新成土，采集城市老成土。
四、符号说明五、模型的建立与求解5.1问题一的求解5.1.1用MATLAB软件对所给数据进行插值拟合得出调查区的地形图和8 种主要重金属元素在该城区的空间分布图1-1，再用MATLAB软件对所给数据进行分析得出功能区散点图1-2：图1-1：城区地形图图1-2 功能区分布图图1-3 As在该城区的空间分布图图1-4 Cd在该城区的空间分布图图1-5 Cr在该城区的空间分布图图1-6 Cu在该城区的空间分布图图1-7 Hg在该城区的空间分布图图1-8 Ni在该城区的空间分布图图1-9 Pb在该城区的空间分布图图1-10 Zn在该城区的空间分布图说明：图1-1的Z 轴为海拔高度，X 、Y 轴为地理坐标值（单位：m ）。
图1-2的X 、Y 轴为地理坐标值（单位：m ）。
图1-3到图1-10的Z 轴为重金属元素的浓度（单位：μg/g ），X 、Y 轴为地理坐标值（单位：m ）。
5.1.2模型建立土壤环境质量单项污染指数主要用来评价某一污染物的污染程度，指数小污染轻，指数大污染则重。
但区域内土壤环境质量作为一个整体和外区域进行比较时除用单项污染指数外，还常用综合污染指数。
综合污染指数可以综合判断某土壤多种污染物的联合污染效应。
目前土壤环境质量评价方法有很多，各有优点和缺点。
本文根据我国《土壤监测技术规范》(HJ/T 166-2004) 中推荐的内梅罗综合污染指数法进行评价。
在计算某个区域某种重金属单项污染指数分指数的基础上，再计算该区域多种重金属的综合污染指数。
单项污染指数和综合污染指数的计算公式如下：P ij =C j S j (1)P N =√(P j,ave 2+P j,max 2)/2 (2)当P i,j ≤1时表示土壤未受该因子污染，当P i,j >1时，表示土壤受该因子污染。
内梅罗综合污染指数反映了各污染物对土壤的作用，同时突出了高浓度污染物对土壤环境质量的影响。
根据HJ/T 166-2004,内梅罗综合污染指数的分级标准（见表1-1），及以背景值作为评价标准（见表1-2），得出各个区域的污染等级。
5.1.3模型求解本文以背景值作为评价标准进行求解，EXCEL对文中所给数据进行分类，把数据分入1类区、2类区、3类区、4类区、5类区。
然后得出各个区里面主要重金属含量的平均值，用EXCEL做出了各区域各重金属平均值的二维折线图，可看作各区中主要重金属含量值。
如下表：然后根据公式（1）、（2）结合MATLAB软件算得各区重金属单项污染指数和综合污染指数，如下表：再由内梅罗综合污染指数的分级标准得出各区的综合污染等级，如下表：从表中可以看出，该城区内生活区、工业区、主干道路区属于重污染区，公园绿地区属于中等污染区，山区属于轻度污染区。
5.2问题二的求解5.2.1模型的建立采用主成分分析法对重金属污染的原因进行分析：利用已给定的数据，使用主成分分析法分析每类区域中不同化学元素对该地区的主要影响和次要影响，并对八种元素在该地区土壤的污染程度的影响进行排序。
假设进行主成分分析的指标变量有m 个，将各指标值a ij 转换成标准化指标a ij ̅̅̅̅。
其中：a ij̅̅̅̅=a ij −μijs j(i =1,2…,n;j =1,2…,m )相应的，称x i ̅=x i −μis i为标准化指标变量。
相关系数矩阵：R 1=(r ij )m×n ，组成的元素为：r ij =∑aki ∙̃a kj ̃n k=1n−1式中r ii =1,r ij =r j i ,r ij 是第i 个指标与第j 个指标的相关系数。
下面计算相关系数矩阵ℛ的特征值λ1≥λ2≥⋯≥λm ≥0，以及对应的特征向量μ1,μ2,…,μm ，其中，μj=(μ1j ,μ2j ,…μmj )T，由特征向量组成m 个新的指标向量：{y 1=μ11x 1̃+μ21x 2̃+⋯+μm1x m̃y 2=μ12x 1̃+μ22x 2̃+⋯+μm2x m ̃…………y m =μ1m x 1̃+μ2m x 2̃+⋯+μmm x m̃式中y 1是第1主成分，y 2是第2主成分，…，y m 是第m 主成分。
下面计算特征值λj (j =1,2…,m )的信息贡献率和累积贡献率。
主成分y j 的信息贡献率为：b j =λj ∑λkm k=1 j =(1,2,…m )主成分y 1，y 2,…y p 的累积贡献率为：αp =∑λkp k=1∑λkm k=1当αp 接近于1时，则选择前p 个指标量y 1，y 2,…y p 作为p 个主成分，代替原来m 个指标变量，从而可对p 个主成分进行综合分析。
下面计算综合得分：综合得分：Z =∑b j y j p j=1其中b j 为第j 个主成分的信息贡献率，根据综合得分值就可以进行相关的评价。
利用最大方差正交旋转法在因子对应轴相互正交下进行因子旋转，使因子载荷矩阵中因子载荷的平方值向0和1两个方向分化，使每个因子上具有最高载荷变量数最小，使最大的载荷最大，小的载荷更小。
通过适当的旋转得到8种重金属元素在四大主成分中的得分，从中获得旋转后的主成分载荷矩阵，从中可以得到8种重金属元素与四种主成分的相似度。
相对污染指数=重金属土壤含量实测值该重金属土壤含量背景值5.2.2模型求解利用每种重金属的319组相对污染指数代替实测值，更能充分地表现出功能区的污染情况。
因为给定的背景值中可能存在各种重金属污染的程度。
根据引入的5个功能区和319组数据，并利用主成分分析法对8种重金属元素进行污染原因分析。
利用matlab 工具箱中的zscore 函数对数据进行标准化，再用princomp 函数进行主成分分析计算，得到的结果如下：0.225640.186140.693250.628610.0345630.0989630.0129990.165930.376690.26240.287490.367630.334620.494430.402390.230460.389530.414040.308930.0527180.144210.149420.520330.514550.400870.11620.371-----------840.156920.203350.620960.456020.167340.216460.62790.302820.512160.202730.358520.186240.023590.383090.47980.193160.156080.0183030.303820.218010.648980.404940.293030.241460.282830.207410.32-------------9740.516630.439570.370370.034870.125440.275010.860370.0909030.100520.10788----- 根据上述，我们可以得出，各区域的污染程度有严重到一般的顺序为：工业区，交通区，生活区，公园绿地区，山区。