基于数学建模研究外卖垃圾对生态环境的影响
科技创新论文 妥善处理外卖垃圾为环境保驾护航 论文
妥善处理外卖垃圾为环境保驾护航——对外卖产生的垃圾现状分析及对策探究科技创新论文作者：郭佳含刘怡彤陈丁豪辅导教师：万颖珍郑焕玲张毛毛学校：桐淮小区小学完成时间：2017—9妥善处理外卖垃圾为环境保驾护航——对外卖产生的垃圾现状分析及对策探究摘要：随着互联网时代的到来，各类外卖类APP如雨后春笋般涌现，人们在享受便利、快捷的同时，却忽略了它给生态环境带来的巨大压力。
外卖餐盒是我们日常生活中都需要用到的一种东西，特别是在外吃饭需要打包的时候，外卖餐盒给了我们很多便利之处，也带来了很多危害，比如：这些外卖，它们经过选材，制作，打包，派送之后来到你的手上，吃完等到想起来收拾的时候，几个塑料盒，几个塑料袋，还有一次性筷子，吸管，可能还有饭后烟的烟蒂，连同吃剩下的一起扔在小区楼下的垃圾桶里。
让我们的生活环境变得更加糟糕，一些上班族集中的地区正面临着外卖垃圾围城的困境。
而且，外卖包装垃圾最大的问题，是使用不可降解材质制成的包装盒，处理起来会污染生态环境，却造成了巨大的环境污染问题。
关键词：外卖、垃圾围城、环境污染、外卖包装降解前言：伴随着高科技的发展，人类的生活越来越便利，宅男宅女越来越多，手中一部手机可以缴费，可以购物，可以视频电话，还可以外卖点餐…这也造就了外卖订单居高不下，而且在飞速飙升…外卖人群为年轻人居多，他们都经历过这样的一个周末：周六晨起之后已经到了快十二点，醒来之后躺在床上打开外卖APP，看看有没有什么对胃口的外卖，然后下单，等待外卖。
赶上天气炎热的周日，想到周一还要上班，甚至整天不出门，在家依靠APP就解决了两顿吃饭的问题。
这样亚历山大的生活节奏，就让外卖有机可乘，成了他们的首选。
我们搜集的资料显示，各大外卖平台15天订单量所产生的塑料垃圾就能覆盖整个郑东新区，全国每天产生的外卖垃圾规模达到350吨之重。
其实你可能并没有觉得这一系列操作有什么问题，但是它确确实实存在着非常严重的问题。
根据第三方研究机构发布的《2017中国本地生活O2O行业研究报告》显示，2016年本地生活服务O2O形成了到家、到店两大模式，并且行业整体交易规模接近7000亿。
垃圾问题的数学建模
城建学院第四届大学生数学建模竞赛承诺书我仔细阅读了《城建学院第四届大学生数学建模竞赛参赛须知》。
我完全明白，在竞赛开始后参赛者不能以任何方式（包括、电子、网上咨询等）与任何人研究、讨论与赛题有关的问题。
我知道，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，我将受到严肃处理。
我们选择的题号为：C题姓名津霄姓名吴金涛姓名森（以下容参赛同学不需填写，由竞赛组委会统一编码）评阅编号：题目：垃圾焚烧厂的经济补偿问题摘要“垃圾围城”问题在中国已日益严重，垃圾焚烧处理方法的推广、垃圾焚烧厂的建立却遭遇重重阻挠。
本文就市计划建立一个中型的垃圾厂的背景下，开展相关研究。
本文先调查了该垃圾焚烧厂的周边环境，获取了地形、风速、风向等数据，并进行了预处理。
随后，本文建立了基于湍流扩散基本理论的高斯烟羽模型，考虑了烟囱高度，风力风速等因素对污染物扩散分布的影响，利用MATLAB和excle对高斯烟雨模型的污染物浓度以及污染系数进行了相关分析和求解，使用层次分析法对赔偿方案进行了初步确定，应用公平偏好效用函数对赔偿方案做了进一步的修改，获得了该模型下相应的污染物浓度分布图。
还考虑了主设备多重机器故障发生的随机性，因而能更加客观真实的反映出不同距离的空气污染水平。
同时充分考虑了三项代表污染物对整体空气质量的影响，避免了通常情况下只考虑单一污染物而忽视其他污染物的缺点。
并基于该模型对市政府该如何制定补偿方案进行了探讨。
最后，本文评价了模型的优缺点，进一步阐述了模型的指导意义，和推广前景。
关键词：高斯烟羽模型、MATLAB、层次分析法、FS模型、多重故障分析一、问题重述“垃圾围城”是世界性难题，在今天的中国显得尤为突出。
2012年全国城市生活垃圾清运量达到1.71亿吨，比2010年增长了1300万吨。
数学建模之垃圾处理
城市生活垃圾管理问题研究摘要近年来，随着垃圾产量的日益增加，人们已经逐渐意识到它对生态环境及人类生存带来的极大威胁。
本文针对垃圾处理问题，先采用一元线性回归和最小二乘曲线拟合的方法，求出垃圾产量的预测模型，再采用图论法，得到垃圾最短收运路径以及最佳车辆分配方案。
对于第一问，我们根据题意找到影响垃圾产量的六个因素，查得相关数据后，式，如下：12345638.262618.38748.0855 5.7036 2.9462 4.5376Y y y y y y y =-+++++这样，在已知年份的条件下，可以通过各个影响因素的值，预测出垃圾的产量。
由于预测量考虑了实际中的各个影响因素，故具有准确性和较高的实用性。
对于第二问，我们经过数据预处理，画出以车库为原点的垃圾收集点、中转站分布图。
接着，根据题中垃圾车的最大装载量与垃圾站的分布特点将数据分成十二区域，用图论法在每个区域中找到最小生成树，为了避免垃圾收运车走重复路线，我们通过观察，将最小生成树的树叶融入树中，形成一条链，即为垃圾收运车的最短收运路线。
在得到12个区域的最短路径图后，我们将行驶时间、装为3辆垃圾收运车每辆每天前往4个区域收运垃圾。
运用以上方法得到的收运路线，不但满足题设条件（不超过垃圾车的最大装载量、日负载总量以及最多日收集点数），而且还能使垃圾的收运时间最短，另外该模型可以提出合理的车辆分配方案，提高了资源利用率。
因此，本模型具有较好的实用性和可靠性。
关键词 垃圾预产量 线性回归 最小二乘曲线拟合 图论法 收运路线1.问题的重述由于人类生产和生活的不断发展而产生的垃圾对生态环境及人类生存带来极大的威胁已逐步成为重要的社会问题。
城市生活垃圾是居民生活、消费过程中产生的废弃物，其年增长速度达8-10%，因此导致城市垃圾的数量日益庞大，并且其组分复杂还处于不断变化中, 使处理费用慢慢升高。
另一方面城市垃圾占用大量土地、污染水体、污染大气、破坏植被, 严重影响城市的市容景观和居民的生活环境[1]。
数学模型在环境污染中的应用
数学模型在环境污染中的应用环境污染是当今社会面临的一个重要挑战，对人类健康和生态系统造成了极大的威胁。
为了有效解决环境污染问题，科学家们不断探索各种方法和工具，其中数学模型在环境污染研究中发挥着重要作用。
本文将探讨数学模型在环境污染中的应用，并介绍其中几个经典案例。
一、数学模型在大气污染中的应用大气污染是当前环境问题中最为突出的一部分。
数学模型可以帮助科学家们定量描述大气污染的传播和演化规律，从而为制定有效的减排措施提供依据。
例如，研究人员可以利用数学模型模拟大气中污染物的浓度分布。
通过收集实际观测数据，建立数学方程，考虑气象因素、污染源排放量以及地形等影响，科学家们可以推算出某一特定时间和地点的污染物浓度分布情况。
数学模型还可以预测不同减排措施的效果。
通过对模型参数的调整，可以模拟不同减排方案下大气污染的减少程度，进而帮助政府和相关部门选择最佳的减排方案。
这不仅可以在一定程度上缓解环境污染问题，还可以为决策者提供科学的依据和参考。
二、数学模型在水污染中的应用水污染是另一个严峻的环境问题，而数学模型同样可以在水污染研究中发挥重要作用。
在水污染研究中，科学家们可以利用数学模型对水体中污染物的扩散和蓄积过程进行模拟。
通过考虑流体动力学、水体自净能力以及污染源等因素，科学家们可以预测水体中污染物的浓度分布和变化趋势。
基于数学模型的水污染研究还可以预测水体中污染物的去除效果。
通过模拟不同的水处理方法和减排措施，科学家们可以评估这些方法对水污染的减少效果，从而为相关部门制定水污染治理方案提供科学依据。
三、数学模型在土壤污染中的应用土壤污染是另一个重要的环境问题，其对农作物生长和地下水质量产生影响。
数学模型在土壤污染研究中可以提供有效的预测和评估手段。
科学家们可以利用数学模型模拟土壤中污染物的迁移和转化过程。
通过考虑土壤物理性质、化学反应和微生物活动等因素，科学家们可以预测污染物在土壤中的扩散效应和降解过程。
数学模型在环境污染控制中的应用研究
数学模型在环境污染控制中的应用研究一、引言环境污染是现代社会面临的重要问题之一，已经成为人类生存和发展所必须面临的重大挑战。
为了保障环境的健康和可持续发展，我们需要开发新的技术和方法来控制污染。
其中，数学模型作为一种重要的工具，在环境污染控制中发挥着重要的作用。
对于一些复杂的环境污染问题，数学模型可以提供较为准确的预测和决策依据。
二、数学模型在环境污染控制中的应用1. 城市空气污染模型城市空气污染是环境污染的一个重要问题，它严重威胁人类的健康和安全。
利用数学模型可以帮助我们了解城市空气污染的主要来源和污染物扩散规律，以便制定相应的控制措施。
城市空气污染模型基于大气物理、化学和数学原理，可以直观地模拟污染物在大气中的输送和传输过程。
例如，Eulerian模型和Lagrangian 模型可分别用于模拟污染物在大气中的分布和扩散规律，以及粒子在大气中的移动和沉降过程。
2. 水质污染模型水资源是极为宝贵的资源，但是由于人类活动和自然因素的影响，水质问题已经日益凸显。
利用数学模型来研究水质污染可以提供可靠和准确的污染源定位和治理措施。
在水质污染研究中，Diffusion-Advection-Reaction (DAR) 模型常用于分析水质污染扩散和与流动的相互作用，而沉积模型则用于模拟水污染物沉积过程。
3. 土壤污染模型土壤污染是环境污染的一个重要问题，土壤质量的恶化不仅会对农业产量和生态系统产生不良影响，还会对健康和社会经济发展构成潜在威胁。
数学模型在土壤污染研究中主要用于模拟污染物在土壤中的传输和转化过程，以便制定有效的土壤修复措施。
此外，模型中的特征参数可以通过实验室测量和野外监测获得，以便更加精确地描述土壤的物理化学特性。
三、数学模型在环境污染控制中的优点1. 提供实验难以获得的数据环境污染控制面临的主要问题之一是数据不足。
而数学模型可以通过建立基于已有数据的分析和预测模型来提供实验难以获得的数据，并为相关政策制定和决策提供更加准确的依据。
数学建模在环境污染评估中的应用
数学建模在环境污染评估中的应用在当今社会，环境污染已经成为一个严重的全球性问题。
为了保护我们的环境和人类的健康，环境污染评估变得尤为重要。
数学建模作为一种科学的工具和方法，已被广泛应用于环境污染评估中，为决策者提供了有效的支持和指导。
本文将探讨数学建模在环境污染评估中的应用。
一、数学建模在环境污染源定位中的应用环境污染源定位是环境保护工作的首要任务。
通过使用数学建模技术，我们可以确定污染物的来源和扩散过程，从而精确地定位环境污染源。
常见的数学建模方法包括高斯模型、Lagrange模型和Euler模型等。
高斯模型是最常用的一种数学模型，通过计算机模拟大气风场和气象条件，预测污染物在大气中的传播和扩散情况。
该模型可以考虑各种因素，如气象条件、地形、建筑物等，为环境污染源的定位提供了有力依据。
二、数学建模在环境风险评估中的应用环境风险评估是评估环境污染对人体和生态环境的潜在风险。
数学建模在环境风险评估中发挥着重要作用。
通过建立适当的模型，可以预测环境污染对人体健康和生态系统的影响，为环境保护决策提供科学依据。
例如，对于水体污染评估，可以采用水动力学模型和水质模型来评估水污染物的运动和扩散情况，进而分析水体对人类和生态系统的影响。
这些模型可以根据实际情况进行参数调整，提高预测的准确性。
三、数学建模在环境监测优化中的应用环境监测是了解环境质量和污染程度的重要手段。
数学建模可以帮助我们优化环境监测方案，提高监测效率和准确性。
通过建立统计模型和时间序列模型，可以对环境监测数据进行分析和预测，确定采样频率和监测点位。
同时，数学建模还可以帮助我们确定最优监测点位，使得监测结果更具代表性。
四、数学建模在环境规划决策中的应用环境规划决策需要考虑众多因素和各方利益。
数学建模提供了一种科学而高效的方法来解决环境规划决策问题。
通过建立多目标优化模型和决策支持系统，可以综合考虑各种环境因素和经济因素，使决策结果更加科学和合理。
餐厅废物的优化堆肥数学建模考试小论文(大学开放性作业)
目录目录 (1)摘要 (2)一、引言 (2)问题的提出 (2)二、问题的假设 (3)三、问题分析 (3)四、模型的建立 (6)模型1 (6)模型2 (6)五、结果分析 (8)六、进一步的探讨 (9)模型评价 (9)实施建议 (9)数学建模论文餐厅废物的优化堆肥摘要本文从已知数据重找出混合物中废食降,蔬菜叶之间的最好的鸡眼比例关系,并进一步从微生物生长机理着手,推导出营养底物中可降解部分和氧气需要两之间的关系,并由此得到废食浆与蔬菜叶之间的最优比例.对环境温度和相对湿度给出了定量分析.最后,为餐厅提供了一份非技术性实验报告。
关键字：废食浆、蔬菜叶、优化堆肥一、引言问题的提出一家注重环境的学校餐厅利用微生物把顾客吃剩的事物,新鲜的蔬菜废叶,泥浆,容易或弄碎的色拉菜以及少量的纸屑再循环生成堆肥,餐厅收到了大量的购买堆肥的订单,需要增加堆肥常量,要求在不建造新设备的前提下，通过优化培养黄健和肥料混合物的组成来增加强细菌的生命力，并且分析混合物中各废料比例与细菌的分解率之间的关系，并确定最佳比例，另外为餐厅经理提供一份非技术术语表示的实施建议。
下面给出存放在不同箱子中混合物组成中各种原料的数量，以及喂给细菌的日期和完成生成堆肥的日期（表1）：表1二、问题的假设1) 每次堆肥的质量不同2) 所给的几次堆肥混合物的比例仅由当天的实际情况决定3) 所有分离堆肥仓工作条件相同4）每磅蔬菜所提供的氧气量相同5）细菌消耗的溶解氧完全由蔬菜叶提供6）每天提供的废料混合物中的化学成分大致相同7）废料混合物在喂给细菌前混合均匀并保持良好的通气环境。
三、问题分析堆肥是利用微生物的分解作用将有机废物转化成无害稳定形式的生物化学过程，要提高堆肥常量方法之一是通过强细菌的生长繁殖能力提高分解率细菌群体的增长一般要经历延滞期，加速生长期，对数生长期，减速生长期，稳定期，加速死亡期和对数死亡期，其它典型生长曲线如图1所示：图1其中对数生长期培养基中所有养分都过剩，细菌可以充分繁殖，其倍增速率恒定，取决于底物浓度，温度，水活度，供养量。
解析数学建模在环境保护中的作用及应用
解析数学建模在环境保护中的作用及应用引言：环境保护是当今社会中的重要议题之一，其关注点包括气候变化、水资源管理、能源消耗、污染控制等。
数学建模作为一种强大的工具，对于解决环境保护领域中的复杂问题起着重要作用。
本文将深入探讨数学建模在环境保护中的作用及其应用。
1. 数学建模的基本概念数学建模是一种利用数学方法和技巧，对实际问题进行抽象、归纳和描述，以求解问题、预测结果、优化方案的过程。
在环境保护中，数学建模可以帮助我们理解和分析复杂的环境现象，并提供科学依据和有效的解决方案。
2. 数学建模在环境保护中的作用2.1 环境监测和预测通过建立数学模型，可以对环境参数进行监测和预测，例如大气颗粒物的浓度分布、水质的变化趋势等。
这些模型基于对环境因素的理论和实验研究，能够提供对环境变化的准确预测和评估。
2.2 资源管理和优化数学建模可以帮助优化资源管理和利用，例如确定最佳的排放标准、能源消耗减少策略等。
通过建立经济模型、优化模型等，可以在保护环境的同时实现资源的合理利用，实现可持续发展。
2.3 环境风险评估和应急预案在环境保护中，数学建模可以帮助评估环境风险，并提供应急预案。
通过建立风险模型，可以对潜在的环境问题和事故进行预测和评估，为决策者提供科学依据，及时采取相应的措施，保护环境和公众的安全。
3. 数学建模在环境保护中的应用案例3.1 大气污染模型大气污染是全球环境保护的重要问题之一。
数学建模可以帮助我们理解和预测大气污染的形成和传播机制，以及相应的控制策略。
例如，通过建立空气动力学模型和排放源模型，可以评估不同污染源对空气质量的贡献，并制定相应的减排策略。
3.2 水资源管理模型水资源是另一个关键的环境问题，特别是在干旱地区。
数学建模可以帮助我们优化水资源的管理和配置，例如通过建立水循环模型和供水网络模型，提供最佳的供水方案和节水措施。
同时，在水质管理方面，数学建模也可以帮助我们预测和防止水污染事件，保护水资源的安全和可持续发展。