7.5—7.10，是方程建模的第一阶段。我们拿到了第一个题目——城市表层土壤重金属污染分析。该题要求我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，还应收集什么信息以建立模型解决问题。
队内负责建模的同学建立好模型后，我们进行了一定的沟通，我能更好地理解模型并根据模型书写代码以求解。这道题的数据量很大，在利用matlab求解时遇到了一定的困难。通过大量搜索资料，我们决定试着采用遗传算法求解。但由于是第一次接触matlab的遗传算法，代码书写非常不熟练，无法在有限时间内完成神经网络与遗传算法相结合以求解。
在求解第三问模型时，以求重金属砷的污染源为例，我们利用问题一中所得的不同地区砷金属浓度分布图，将浓度分布图分成大小相等的16个区块，利用matlab实现最小二乘法的非线性拟合，通过调用lsqcurvefit()函数分别求出各区块的砷重金属浓度极大值及其坐标，将所得结果与所确定的砷重金属浓度极大值即比对标准值相比较，大于比对标准值的点即为污染源点。
在问题三的模型中，在应用对流-扩散方程的时候，相关参数的确定是根据专家咨询法给出的，有一定的主观性，在实际中为了更准确地模拟重金属的污染扩散，应该根据一定的科学方法适当地修正参数。对于偏微分方程的求解，可以应用更准确的算法进行求解。在实际问题中，对于偏微分方程的求解可以应用*，等方法，在大量数据的基础上对偏微分方程的参数进行反演，这样可以提高精度，从而更好地应用于研究实际中城市地质环境模式。
这是我们小队第一次合作求解一道问题，是我们形成默契合作的第一步。在解题过程中，我们会有意见上的分歧，但我们能及时沟通解决。我们比较了多种建模的方法，对我们的模型进行逐步优化，使我们的模型更加全面，也更符合客观实际。
以下是论文部分截图：