2021年华为杯研赛数学建模B题 空气质量预报二次建模

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请你们团队根据问题要求,基于一次预报数据及实测数据(见附件)进行空气质量预报二次数学建模,完成以下四个问题。请注意,实际工作中会遇到数据为空值或异常值的情况(见附录),故要求建立的模型具有一定的鲁棒性。
问题1. 使用附件1中的数据,按照附录中的方法计算监测点A从2020年8月25日到8月28日每天实测的AQI和首要污染物,将结果按照附录“AQI计算结果表”的格式放在正文中。
问题2. 在污染物排放情况不变的条件下,某一地区的气象条件有利于污染物扩散或沉降时,该地区的AQI会下降,反之会上升。使用附件1中的数据,根据对污染物浓度的影响程度,对气象条件进行合理分类,并阐述各类气象条件的特征。
问题3. 使用附件1、2中的数据,建立一个同时适用于A、B、C三个监测点(监测点两两间直线距离>100km,忽略相互影响)的二次预报数学模型,用来预测未来三天6种常规污染物单日浓度值,要求二次预报模型预测结果中AQI预报值的最大相对误差应尽量小,且首要污染物预测准确度尽量高。并使用该模型预测监测点A、B、C在2021年7月13日至7月15日6种常规污染物的单日浓度值,计算相应的AQI和首要污染物,将结果依照附录“污染物浓度及AQI预测结果表”的格式放在论文中。
问题4. 相邻区域的污染物浓度往往具有一定的相关性,区域协同预报可能会提升空气质量预报的准确度。如图 4,监测点A的临近区域内存在监测点A1、A2、A3,使用附件1、3中的数据,建立包含A、A1、A2、A3四个监测点的协同预报模型,要求二次模型预测结果中AQI预报值的最大相对误差应尽量小,且首要污染物预测准确度尽量高。使用该模型预测监测点A、A1、A2、A3在2021年7月13日至7月15日6种常规污染物的单日浓度值,计算相应的AQI和首要污染物,将结果依照附录“污染物浓度及AQI预测结果表”的格式放在论文中。并讨论:与问题3的模型相比,协同预报模型能否提升针对监测点A的污染物浓度预报准确度?说明原因。
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