13年数学建模D题

标题“13年数学建模D题”涉及的是数学建模竞赛中的一个具体问题，即研究PM2.5（直径小于或等于2.5微米的颗粒物）问题。在描述中提到论文的质量很好，并鼓励对数学建模有兴趣的读者学习和参考。标签“论文 数学建模”表明本文是一篇关于数学建模的学术性文章。 从提供的部分内容来看，文章主要研究了空气中PM2.5的三个主要方面：相关因素分析、PM2.5的分布与演变以及应急处理，以及PM2.5的空气含量控制管理。研究利用了数据处理和统计分析方法来探究PM2.5与其他大气污染物之间的相关性，并建立模型来评估PM2.5的分布模式。文章还探讨了如何制定有效的治理计划以控制空气污染，并给出了一种治理模型和经费投入计划。 根据这部分内容，我们可以提炼出以下知识点： 1. PM2.5的概念和危害：PM2.5是一种能够深入肺部的细微颗粒物，对人体健康造成严重影响，包括呼吸系统和心血管系统疾病，因此是空气污染研究中的重点。 2. 空气质量指标AQI：空气质量指数（AQI）是一个用来描述空气质量的标准，它将空气中的污染物浓度转化为一个数值指标，反映空气质量对人体健康的影响。 3. 数据分析方法：研究中提到了基于附件中的数据或者自行采集的数据进行分析，这涉及到数据收集、数据预处理（比如将分指数转换为浓度）、以及定量分析（比如相关性分析）。 4. 统计相关性分析：在研究中对PM2.5与其他污染物（如CO、SO2、NO2、PM10和O3）之间的相关性进行了定量分析，使用了相关性分析来确定不同变量之间的关系强弱。 5. 灰箱模型和点源模型：这两种模型被用来建立多元时空模型，分析PM2.5的分布与演变以及应急情况下的污染扩散。 6. 污染评估：文章中提到了建立模型来评估污染情况，可能涉及到环境科学和地理信息系统（GIS）的技术。 7. 治理模型和优化：为了实现空气质量改善，研究中建立了PM2.5的治理模型，并采用多元优化模型来指定治理计划，同时考虑了经济因素，合理规划经费投入。 8. 治理指标和经费预算：根据模型预测和优化结果，提出了年度治理指标和逐年经费投入预算，以实现对PM2.5的控制目标。 9. 治理计划的合理性分析：研究还对提出的治理计划进行了方案合理性分析，这可能包括对治理效果的预测和对经济投入的评估。 从文章内容可以发现，这是一篇综合应用数学建模、统计分析和环境科学知识来解决实际问题的论文。通过构建模型和进行数据分析来解决如何有效控制PM2.5浓度的问题，这对于环境保护政策的制定和实施具有重要的参考价值。由于篇幅所限，这里未详细探讨每一点的具体内容，但上述知识点为理解文章提供了框架性的指导。