中国能源消费结构与空气质量关系的研究(数学建(2)

中国能源消费结构与空气质量关系的研究,数学建模论文,原创。

1. 问题重述与分析

能源消费所排放的烟尘和二氧化硫等废气严重污染大气，这一问题如处理不当，就会使人类赖以生存的环境受到破坏和污染。为了更好得解决这一问题，建立能源消费结构对环境空气质量的影响的定量数学模型，分析能源结构对空气质量的影响。十一五计划中，制定了节能减排的政策，通过对减排成绩的分析，为下一步制定计划提出建设性的建议。进一步统计分析，预测未来能源消费总量以及空气质量，掌握基本的发展趋势。基于以上的建模求解以及分析的过程，为我国未来优化能源消费结构,改善环境空气质量提出意见和建议。

对于问题一，利用灰色相关体系分析法，将能源结构中的各种能源作为比较序列X1,X2, ,Xi，将各种污染物排放量作为母序列X0,1,X0,2, ,X0,j，首先计算各种能源与某种污染物排放量的关联度，通过灰色相关序分析，得出不同能源对污染物排放量得影响程度。最后构造综合评价模型，研究该模型衡量污染物排放量与真实值的相对误差。

对于问题二，为了定量评价十一五期间节能减排的效率，建立相对效率评价系统。运用数据包络分析(DEA)，可以对每一年作为一个决策单元的系统分析。选择超级效率模式，建立评价指标，以能源总量、SO2排放量、烟尘排放量、工业粉尘排放量作为投入指标，以GDP、SO2削减量、烟尘削减量、工业粉尘削减量作为输出指标。通过计算分析节能减排效率 值，定量给出十一五期间节能减排取得的成绩。基于DEA定义规模效益值K，定量分析十一五期间各年我国在节能减排方面发展的潜力。

对于问题三，对未来十年的能源消费量和空气质量的预测，建立灰色GM预测模型，为了削弱数据的随机性，保证序列的趋势性，首先对数据进行平滑处理。 将预处理后的数据，代入到灰色模型中，利用最小二乘法，得到时间响应方程。 利用时间响应方程进行递推可以得到各年的预测值，并与真值比较，计算相对误差。为了保证模型的准确性，对预测值进行后验差检验，计算小误差概率和原始序列标准差与绝对误差序列比值，并查表对照。运用同样的方法对各种污染物排放量预测，用MATLAB画各种污染物排放量变化趋势，分析空气质量的变化。

对于问题四，基于本文研究的问题，给出对我国能源结构的改进，节能减排等方面的建议和意见。

2. 模型假设

1. 2. 3. 4.

污染物排放量与燃料消耗量成正相关。

前一年的污染物排放对下一年的空气质量无影响。 假设可以用三种污染物的排放量来衡量空气质量。 SE-DEA模型中DMU处于固定规模报酬情形下。

3. 符号说明

X0,i

各污染物排放量序列