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山西沙尘天气的相关气候因子分析及预测模型的建立

第２７卷第２期２００９年６月

干旱气象

ＪｏｕｒｎａｌｏｆＡｒｉｄＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｙ

Ｖ０１．２７Ｎｏ．２

Ｊｕｎｅ，２００９

文章编号：１００６—７６３９（２００９）一０２一ＯｌＩｌ一０７

山西沙尘天气的相关气候因子分析及预测模型的建立

引言

刘瑞兰１，任国玉２，吴占华１

（１．山西省朔州市气象局，山西朔州０３６００１；２．中国气象局气候研究开放实验室，国家气候中心，北京１０００８１）

摘要：对山西沙尘天气与蒙古国的降水、我国北方积雪日数、青藏高原积雪日数和表征气候异常变化信号的大气一海洋环流因子ＳＯ！指数的关系进行了分析，揭示了全球准周期性变化对沙尘天气趋势的主导性作用。得出蒙古国西部前一年降水对山西省的沙尘天气具有较好的指示性；青藏高原前一年冬季积雪日数和山西省的年沙尘日数呈较好的负相关性；当前冬青藏高原积雪日数多时，山西省少沙尘，反之，多沙尘。就我国北方特别是山西省上游地区的积雪日数而言，指示性比较强的区域分布在内蒙古、甘肃、新疆。这些区域内某些站点前一年冬季的平均积雪日数多时，山西省少沙尘，反之，多沙尘。此外，山西沙尘还与ＳＯＩ指数有显著的滞后２ａ的正响应关系，与ＳＯｌ有滞后两年正相关的站点主要分布在中东部和东北部。在要素相关分析的基础上，综合各类因子制作了山西省沙尘预测模型，以期为沙尘天气的短期预测工作提供一些参考依据。

关键词：沙尘天气；气候因子；预测模型

中图分类号：Ｐ４６２．３文献标识码：Ａ

沙尘天气是干旱气象条件下的产物。从全球范围来看，主要发生在中亚、北非、澳大利亚和北美洲大陆¨Ｊ。早在２０世纪２０年代起国外就开始了对沙尘暴时空分布、成因、结构以及监测与对策等方面的研究，其中，ＭｃＴａｉｎｓｈ等［２１认为澳大利亚东部的沙尘暴出现的气候条件首先与下垫面的土壤湿度和植被有关，其次与风有关，因为风是沙尘卷入空气中的主要动力条件，与降水量关系不大的原因在于土壤中只能贮存一部分降水。相对来说，我国对沙尘研究的起步较晚，始于２０世纪７０年代＂ｏ。周自江、俞亚勋、刘景涛等Ｈ“１分别研究了整个中国、西北地区、华北地区沙尘暴天气时空分布特征、大气环流形势以及海温的作用等，为北方沙尘暴的预测提供了理论依据。刘青春等＂ｏ研究了青海省春季沙尘暴特征及其异常气候背景，指出前期３～５、６—８月中北印度洋海温偏高（低），青海春季沙尘暴天气少（多）。王雁鹏等【ｓｏ利用非静力中尺度气象预报模式ＭＭ５和三维欧拉型区域空气质量模式ＣＡＭｘ建起一套完整的空气质量模拟系统，该模式对沙尘传输和沙尘浓度分布有较好的模拟能力。张瑞军等［９１从沙尘暴的成因、特征、输送、影响和防治等方面总结了近年来国内的研究进展。张志刚等¨叫选出了浑善达克沙地、巴丹吉林沙漠附近的２０多个气象站的气温、降水资料进行分析，总结了沙尘源地的气候特征，并指出了北京浮尘沙尘暴天气与源地春季降水呈显著负相关性。史培军等、叶笃正等【１１－１２］分析了我国北方地区沙尘源区的分布规律和成因，指出沙尘暴的发生、发展是下垫面地形地貌、水文、土壤、植被等多种环境要素相互作用、长期发展的结果，并提出了相应对策。

以往对沙尘天气与降水、温度、风、湿度、蒸发量等关系密切的气候因子影响研究较多，而对其它相关因子的研究较少，而本文在分析了山西省沙尘日数与蒙古国降水、青藏高原前冬积雪日数、北方区域积雪日数及表征大气一海洋环流异常变化信号的多种因子相关性的基础上，建立了沙尘天气气候预测的概念模型，并进一步挑选出相关性比较好的前期因子进行逐步回归，初步制作了山西省沙尘天气的统计预测模式。

收稿日期：２００９—０５—０４；改回日期：２００９—０６—０３

作者简介：刘瑞兰（１９６９一），女，山西朔州人，工程师，主要从事短期气候预测和天气气候研究工作．Ｅ—ｍａｉｌ：ｌｉｕｒｌ６９１１１３＠１６３．哪

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文中使用了１。×１。经纬度的网格点。

（２）相关分析方法

２资料和方法

２．１资料

（１）地面观测资料

来源于国家气象信息中心气候资料室，包括１９６１—２００３年山西省１８个站的扬沙、沙尘暴的逐年逐月资料；记录有沙尘暴发生初始时刻的日值资料；对于序列中存在缺测的部分，根据需要进行了处理（用平均值取代）和剔除。

（２）南方涛动指数（ＳＯＩ）

来自于澳大利亚国家气候中心（ＮＣＣ），取１９６１—２００３年的逐年逐月ＳＯｌ指数值。

（３）蒙古国降水资料

来源于ＮＯＡＡ／ＮＣＥＰ地面降水量再分析格点场资料，空间分辨率为２．５０×２．５０经纬度以及国家气象中心气候资料室提供的蒙古国４５个台站地面降水量的逐年逐月资料。

（４）青藏高原及我国北方积雪资料

来源于国家气象中心气候资料室，包括青藏高原６０个站点及我国北方３４０个站点的地面积雪日数的逐年逐月值。

２．２方法

文中主要采用了气象统计学［１３１上的相关分析方法。

（１）计算区域平均的方法

根据１９９６年Ｊｏｎｅｓ等¨４１提供的用经纬度网格面积加权平均来计算某一气候要素区域平均值的方法，建立了多要素的平均时间序列，计算了多组相关性。这种方法的基本思路是：以逐年序列为例，首先将某区域按一定的经纬度划分为ｎ个网格，再将每个格点内某年某气候要素值求算术平均，然后根据网格面积做加权平均，得到此年此气候要素的区域平均值，同样再求出其它年份的平均值，就可以建立起此气候要素区域平均值的时间序列。计算公式如下：

～ｉ砉（ｃｏｓ㈠）×矗吩）

Ｘ＝———————————————————二二！二——一

ＣＯＳ（口ｉ）

ｉ＝Ｉ’

其中，叉即为要计算的某要素ｘ的区域平均值，几为网格数，ａ。（ｉ＝ｌ，２，…ｎ）为每个网格的中心点纬度，≈（．『＝１，２，…，ｋｉ）为区域中某一网格内共参与计算的ｋｉ个点的气候要素值。

相关分析是用相关系数（ｒ）来表示２个变量间相互的直线关系，为了判定沙尘与其它气候因子之间关系的密切程度，文中主要采用了相关系数值的统计计算及ｔ检验方法。

徐州地区近37年雷暴日变化特征浅析

徐州地区近37年雷暴日变化特征浅析摘要:本文使用了徐州地区徐州、丰县、沛县、邳州、睢宁、新沂6个气象观测站1971-2007年37年长序列的雷暴日观测资料,通过EOF分析,发现徐州地区平均年雷暴日为25d;最多雷暴年和少雷暴年差异大,最多雷暴年的雷暴日数大约是最少雷暴年雷暴日数的3.5倍;平均年雷暴日数呈现缓慢下降趋势至80年代末,90年代后出现缓慢上升趋势,1974年达到最大值43d,1989年达最小值14d;由北向南,年雷暴日呈增大趋势,有西向东,年雷暴日也呈增大趋势。关键词:雷暴日变化特征分析 1 引言雷暴是一种局地的高影响灾害性天气,它常伴有暴雨、大风、冰雹,甚至龙卷风等恶劣天气,造成人畜伤亡、建筑物破坏、酿成森林火灾,或者电力、通信设施毁坏,严重威胁人民生命财产安全。雷暴和其它灾害天气相比,具有时间上的瞬时性、季节性和频繁性,空间上的广泛性、分散性和局地性等特点,这就增大了准确预报雷暴发生的时间和落区的难度。我国是雷暴多发国之一,江苏地区雷暴天气在我国属于中等偏多[1]。传统的雷暴观测资料是雷暴日,雷暴日仅由本站观测员是否听到雷声为准(受人的监听范围限制,一般半径为8——12km),在测站稠密区域,容易出现多站重复记录;在测站稀疏区域,雷暴日参数实际上只能用于各分隔区域,不能表示连续区域,但作为描述雷电的唯一长期记录,它仍有一定的参考价值。国内有许多学者利用雷暴日资料研究雷电的时空分布特征以及雷电的气候特征。徐桂玉等[2]根据我国南方62个气象观测站1971—1995年月雷暴日数资料,研究了雷暴的气候特征,包括空间分布类型、季节变化特征和年际变化规律;段炼等[3]利用成都地区5个测站1959-2000年的雷暴观测资料,通过数理分析和小波分析,研究了成都地区雷暴的气候特征;蔡新玲等[4]利用陕西78个站1961-2002年月雷暴日数资料,运用数理统计及旋转正交经验特征函数分解(REOF),对陕西雷暴的时空特征和演变规律进行了诊断分析;张敏峰等[5]利用我国30年历年雷暴日资料,利用EOF和主值函数等方法,对我国年平均雷暴日的时空分布特征及其异常变化进行了研究。 2 资料应用及分析方法雷暴的气候分析方面的研究虽然较多,但针对江苏地区的雷暴,利用长序列气候变化趋势方面的研究较少。本文使用了徐州地区徐州、丰县、沛县、邳州、睢宁、新沂6个气象观测站1971-2007年37年长序列的雷暴日观测资料,通过EOF 分析,着重分析了雷暴在该区发生的时空分布规律。

空气质量评价预测模型论文

城市空气质量的评估与预测一．问题的提出 1.1背景介绍环境空气质量指标与人们的日常生活息息相关，同时也在城市环境综合评价中占有重要地位，根据已有的数据，运用数学建模的方法，对环境空气质量进行科学合理的评价，预测与分析是一个很具有实用价值的问题。目前我国城市环境空气质量评价的主要依据是API值的二级达标天数，即根据已有的API分级制，计算城市的二级空气质量达标天数并以之作为该城市空气质量的评价。然而，这种评价方法虽然有利于城市空气质量管理，但是API分级制具有统计跨度大且较为粗略的特点，不适合对城市的空气质量做综合客观的评价，因此，我们应该提出更为科学合理的评价方法。关于环境空气质量已有多方面的研究，并积累了大量的数据，原题附录1-10就是各城市2010年1-11月空气质量的观测值，可以作为评价分析与预测的研究数据。 1.2 需要解决的问题 1)利用附件中数据，建立数学模型给出十个城市空气污染严重程度的科学排名。 2)建立模型对成都市11月的空气质量状况进行预测。 3)收集必要的数据，建立模型分析影响城市空气污染程度的主要因素是什么？二、基本假设 1.表中的API值是准确的，忽略仪器测量误差对测量数据造成的影响 2.API值对不同污染物的危害程度具有可度量性，即：相同API值对应的不同污染物危害程度相等。 3.根据附录中的数据，API首要污染物为二氧化氮的天数在十个城市2010年的观测数据中仅出现一次，二氧化氮对空气质量的综合评价的影响忽略不计。

三、问题的分析 3.1 提出新的空气质量评价方法对城市污染程度排名应该注意的问题。总的来说，提出一种科学合理的评价方法，应该以各城市的空气污染指数（API）观测数据为基础，对不同城市空气质量进行量化综合评价，这个综合评价在符合空气质量实际的同时，应该较为细致与直观，既能够体现该城市空气质量的整体水平，又能够方便地对不同城市的空气质量进行合理客观的对比。第一．传统的API指数评价制度具有较大的局限性，其主要原因是API空气质量分级制具有跨度较大的特点，举例来说，以可吸入颗粒物或二氧化硫为最大污染物计算，API数值51到100都属于二级,对应的日均浓度值是51到150微克/立方米。这种分级制度对观测数据进行了较大幅度的简化，分级制的数据较为简洁，仅以级次衡量城市的空气质量水平，有利于部分问题的决策，但是，这种简化的级次评分制浪费了大量的观测信息，不适合对一个城市的空气质量进行长期的管理，评价，与预测，更不利于对城市空气质量进行细致客观的评价与城市之间污染程度的对比。所以，新的评价体制应该充分地考虑到对信息的最大程度利用与对空气质量的综合客观分析。第二．空气污染程度的评价最为直观与简便的方法是计算观测时间区间上的平均值，但是这种简便的数据处理方法具有较大的局限性，结合污染物种类与API 观测数据值分析，问题可以归结为基于API数据的综合评价问题，故可以引进综合评价问题的方法对平均值计算法进行适当的修正与改进，建立基于综合评价方法的评分体制，对空气质量进行评分与排序。第三．这个对空气质量的综合排名问题以不同种类的污染物的API数值为基础，以对十个城市的污染程度进行综合排名为最终目的，具有一定的层次性，因此，还可以可以考虑建立以对十个城市的污染物排序为决策层，以不同种类的污染物API数据为准则层，以十个待评城市为方案层的选优排序问题，根据层次分析方法，确定方案层对决策层的“组合权重”，从而达到建立层次分析模型对十个城市污染程度进行综合排名的目的。 3.2 对成都11月份空气质量进行预测问题的分析 1）对成都十一月空气质量进行合理的预测，我们应该对数据进行有效的分析处理，考虑多方面因素，建立数学模型进行综合预测，通过对数据的初步观测，并作出成都市自2005年1月1至2010年11月4日的月平均API值折线图（如图3-1所示），我们发现，数据不具有很好的规律性，无法用一个确定的函数去描述，又通过对问题的分析，我们认为对空气质量的预测问题是一个针对环境系统的预测问题，而环境系统具有系统内部作用因素较多，系统内部各因素作用关系复杂的特点，因此，针对数据和问题的特点，我们考虑建立灰色预测模型，利用灰色系统分析方法，对数据进行有效利用，并作出最合理的预测。

雷暴天气气候特征及其对农业的影响

龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/0211333974.html, 雷暴天气气候特征及其对农业的影响作者：闫景东来源：《农业灾害研究》2018年第05期摘要选取山东省聊城市冠县1970—2013年雷暴天气观测资料，对冠县的雷暴天气气候特征进行统计分析，总结雷暴天气变化规律，探索雷暴天气对当地农业生产的影响，最后提出雷暴灾害防御策略。关键词冠县；雷暴天气；气候特征；农业；影响中图分类号：S429 文献标识码：A 文章编号：2095-3305（2018）05-117-02 DOI： 10.19383/https://www.doczj.com/doc/0211333974.html,ki.nyzhyj.2018.05.050 雷暴是伴有雷击及闪电的局地对流性天气，出现时伴随局部大风、冰雹等强对流天气，会对农业生产产生极大影响。冠县地处冀、鲁、豫3省交界处，西北黄泛平原，东靠经济发达的沿海开放窗口，西临中西部地区，境内地势开阔平坦，略有起伏，属温带季风区域大陆型半干旱气候，气候适宜，四季分明，光照充足，年均温度为13.3℃，年均日照时数4 432.9 h，年均降雨量为549.9 mm，年均相对湿度66%，年均风速3.4 m/s，年无霜期日数198～227 d。独特的地理区域位置气候特征影响，导致冠县雷暴天气时常发生，每年都会给当地的农业造成不同程度的损失。为此，笔者分析了冠县雷暴天气特征及对农业生产产生的影响，并提出了科学有效的防御策略，以减轻雷暴天气给农业生产造成的危害。 1 资料来源与研究方法资料来源于冠县气象局1970—2013年逐日雷暴资料。雷暴日数统计以地面观测记录为准，资料统计时，观测薄上只记录闪电而无雷暴记录的不作雷暴统计；1 d之内发生数次雷暴时，统计为1个雷暴日。采用气候倾向率等方法，统计分析雷暴日数年际变化、月际和四季分布特征，并通过雷暴天气折线图及柱形图分析及研究冠县雷暴天气气候特征。 2 冠县雷暴天气气候特征分析 2.1 冠县雷暴天气年际变化特征分析由图1可以看出，冠县雷暴日数总体波动起伏明显，20世纪70年代雷暴日数偏多，20世纪80、90年代年平均雷暴日数变化不大，21世纪以来雷暴日数大都偏少。据统计资料记录，冠县近44年共出现976个雷暴日，年平均雷暴日数22.2 d。由图1可知，最多年份雷暴日数为38 d，出现在1977年，最少年份雷暴日数为14 d，出现在1999年，最大值与最小值相差24 d，要高于年累计平均雷暴日数。总体来看，1970—2013年冠县雷暴日数呈减少趋势，平均每年约减少0.2 d，气候倾向率为-2.087 d/10年。

环境风险评价作业资料

1.根据数据homework，利用SPSS软件，建立因变量y2与自变量x1，x2，x3， x4和y1之间的回归方程，并对分析结果进行简要解释。第一种方法：非线性回归. MODEL PROGRAM a=1 b=1 c=1 d=1 e=1 f=1. 假设方程为y1=a * x1+b / x2+c / x3+d * EXP(e * x4) + f * y2.

15.1 1625356.899 46.410 -1635.623 7434.215 3.404E-005 .617 -3.408 16.0 1625356.899 46.410 -1635.623 7434.215 3.404E-005 .617 -3.408 16.1 1624816.652 46.405 -1637.222 7447.867 7.053E-005 .587 -3.406 17.0 1624816.652 46.405 -1637.222 7447.867 7.053E-005 .587 -3.406 17.1 1624261.316 46.399 -1639.409 7462.802 .000 .556 -3.405 18.0 1624261.316 46.399 -1639.409 7462.802 .000 .556 -3.405 18.1 1623699.872 46.392 -1642.232 7479.130 .000 .526 -3.405 19.0 1623699.872 46.392 -1642.232 7479.130 .000 .526 -3.405 19.1 1623134.972 46.382 -1645.702 7496.886 .001 .496 -3.405 20.0 1623134.972 46.382 -1645.702 7496.886 .001 .496 -3.405 20.1 1622550.759 46.369 -1649.721 7515.777 .001 .468 -3.406 21.0 1622550.759 46.369 -1649.721 7515.777 .001 .468 -3.406 21.1 1622139.282 46.353 -1654.881 7536.360 .003 .438 -3.408 22.0 1622139.282 46.353 -1654.881 7536.360 .003 .438 -3.408 22.1 1621791.385 46.331 -1660.716 7558.445 .005 .408 -3.411 23.0 1621791.385 46.331 -1660.716 7558.445 .005 .408 -3.411 23.1 1621600.421 46.302 -1667.623 7581.481 .010 .377 -3.415 24.0 1621600.421 46.302 -1667.623 7581.481 .010 .377 -3.415 24.1 1620880.768 46.277 -1672.445 7596.565 .018 .362 -3.419 25.0 1620880.768 46.277 -1672.445 7596.565 .018 .362 -3.419 25.1 1621592.630 46.307 -1665.707 7579.807 .007 .393 -3.414 25.2 1620680.776 46.279 -1672.064 7595.012 .017 .369 -3.419 26.0 1620680.776 46.279 -1672.064 7595.012 .017 .369 -3.419 26.1 1620716.083 46.295 -1668.093 7586.179 .012 .381 -3.416 26.2 1620674.432 46.283 -1670.872 7592.749 .016 .372 -3.418 27.0 1620674.432 46.283 -1670.872 7592.749 .016 .372 -3.418 27.1 1620673.576 46.290 -1669.094 7588.711 .014 .377 -3.417 28.0 1620673.576 46.290 -1669.094 7588.711 .014 .377 -3.417 28.1 1620671.724 46.287 -1669.948 7590.771 .015 .375 -3.417 29.0 1620671.724 46.287 -1669.948 7590.771 .015 .375 -3.417 29.1 1620672.149 46.290 -1669.079 7588.757 .014 .377 -3.417 29.2 1620671.412 46.288 -1669.623 7590.027 .014 .376 -3.417 30.0 1620671.412 46.288 -1669.623 7590.027 .014 .376 -3.417 30.1 1620671.517 46.287 -1669.882 7590.634 .015 .375 -3.417 30.2 1620671.409 46.288 -1669.662 7590.120 .015 .376 -3.417 导数是通过数字计算的。 a. 主迭代数在小数左侧显示，次迭代数在小数右侧显示。 b. 由于连续残差平方和之间的相对减少量最多为 SSCON = 1.000E-008，因此在 66 模型评估和 30 导数评估之后，系统停止运行。

济南雷暴气候特征分析

图１济南市各站年雷暴日数的多年平均分布图雷暴的时间变化特征雷暴日数的年（代）际变化特征收稿日期：2007-03-14

时间/年份 10 20 304050 1970 1980 19902000 时间/年份年雷暴日数/天 246 8101 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 时间/月份月平均雷暴日数/天雷暴日数为15天，出现在1981年。图２是济南年均雷暴日数的距平百分率图。由图2可以看出济南雷暴日数的年际变化有3个特征：（1）从年际变化来看，济南年平均雷暴日数30年来呈减少趋势，与文献[2]中指出的我国整体年雷暴频数在波动中减少这一结论相一致；（2）从年代际变化来看，70年代、80年代、90年代济南雷暴逐年代减少，平均雷暴日数分别为27.5天、25.3天、24.4天；（3）从各年代来看，年代内的变化特征明显，70年代呈波动式减少的趋势，80年代波动式跳跃最为明显，90年代又呈波动式减少的趋势。（4）济南雷暴日数在大部分年份是围绕平均值波动，异常年份较少且相对分散，30年中有20年距平百分率在–20％～20％之间，占三分之二，多雷暴年（距平百分率≥20％）有6年,其中距平百分率≥30％的有1971，1973，1990年，距平百分率分别为44％，32％和52％，少雷暴年（距平百分率≤–20％）有4年，其中距平百分率≤–30%的仅有1972，1981和1999年，距平百分率分别为–34％、–42％和–30％。图2 济南年均雷暴日数的距平百分率分析济南市各站1971—2000年平均雷暴日数的变化趋势，发现市区与其它各站明显不同：商河、济阳、章丘、长清、平阴五站年平均雷暴日数均呈减少的趋势，与全市变化趋势相同，而市区则年际变化不明显，80年代到90年代呈略增加趋势，90年代后市区的这种变化与郊区各县（市）区相比趋势相反（图3）。70年代、80年代、90年代平均年雷暴日数分别为24.1天、23.1天、24.8天。雷暴的发生不仅与大气背景有关，而且与局地的气候变化有关，由于城市化进程，改变了城市的下垫面特征，即城市化造成的“热岛”效应越来越明显[3]，从而改变了城市小气候，这可能是造成市区雷暴日数的变化趋势不同于全市的原因之一。图3 济南市区雷暴日数的年际变化曲线图（虚直线为平均雷暴日数线实直线为变化趋势线） 3.2 雷暴日数的季节变化特征济南的雷暴具有明显的季节性，只发生在春、夏、秋三个季节，主要发生在夏季，冬季无雷暴。夏季全市平均雷暴日数19.9天，占全年的77％，春季全市平均雷电日数3.6天，占全年的14％，秋季全市平均雷电日数2.3天，占全年的9％。 3.3 雷暴日数的月际变化特征从图4可以看到，济南的雷暴日数各月分布很不均匀，雷暴只发生在3—11月，主要发生在4—9月，从3月开始雷电日数逐月增多，7月达到最高值，之后逐月减少。6—8月是雷暴多发期，7月雷暴最多，占全年雷暴日数的35％，8月次之，占全年雷暴日数的24％，6月第三，占全年雷暴日数的19％。4月，5月，9月是济南雷暴的易发期，3月，10月，11月是济南雷暴的少发期。图4 济南市年雷电日数的月分布图 3.4 雷暴的日变化特征通过对济南市区龟山观测站2001—2005年五年逐小时雷暴资料统计分析（图5），在雷暴活动期，一日24小时都有可能出现雷暴，但具有明显的日变化特征，总体分布呈双峰单谷型，峰值分别在21时和16时，谷值在07时，19—02时和13—17时为两个雷暴活跃期，03—12时为雷暴相对平淡期。（下转第42页）

环境风险评价的研究进展

环境风险分析的研究进展作者：黄剑学号：摘要：环境风险分析是20世纪70年代以后在国外兴起的一门综合性学科，虽然起步较晚，但是经过几十年的发展，现在已基本趋于完善。我国从20世纪80年代也开始了对环境风险的重视与基础研究，世界各大国都发生了一系列的环境问题，造成了大量人员的死亡，给各国造成了巨大的经济损失，引起了世界各国人民的高度重视，随着环境问题对人们的影响愈来愈严重，环境风险分析成为预防环境污染事故并提供有效应急措施的必要工作。本文主要介绍了环境风险分析的一些基本概念和环境风险分析的发展历程及现阶段的研究进展。关键词：环境风险评价、研究进展、健康、生态前言：由于以前以经济发展为主，为了大力的加快经济的发展，往往以牺牲环境为代价，取得经济上的发展。在外国，比如美国和英国日本这些比我们发达的国家，就是在以环境为代价的基础上取得了经济的发展，虽然经济取得了进步，但是造成了环境的严重污染，最后，他们认识到了这个问题，环保事业正式的发展起来，但是，其所造成的环境问题远远超出其所获取的利益，这也叫用钱来买教训。就以现在我国的情况来讲，虽然强调走可持续发展的道路，但是为了追求经济的进步仍然走的是先污染后治理的的道路。这种理念给我们的环境和我们自己造成了不堪设想的后果，近些年来污染事件频繁发生，20世纪以来，在世界环境史上发生了几起震惊世界的重大环境污染事件，影响较大的有1984年12月3日，印度博帕尔市农药厂异氰酸酯毒气泄漏，死亡近两万人，受害20多万人，5万人失明，孕妇流产或产下死婴，受害面积40平方公里，数千头牲畜被毒死；洛杉矶光化学烟雾事件1943年发生了光化学烟雾，1955年和1970年洛杉矶又两度发生光化学烟雾事件，前者有400多人因五官中毒、呼吸衰竭而死，后者使全市四分之三的人患病；1986年前苏联贝利核漏事件，核事故使前苏联和欧洲国家的畜牧业深受其害，当时预测，这场核灾难，还可能导致日后十年中10万居民患肺癌和骨癌而死亡；最近我国渤海湾康菲漏油事故造成环境生态破坏，养殖户损失严重；还有很多事例就不一一列举，所以环境风险评价虽然是在20世纪70年代才在国外兴起的一门新兴学科，但只经过短短几十年的发展，环境风险评价已成为环境保护领域不可缺少的一个重要部分。环境风险评价不仅是环境学科发展的必然结果，亦是当前社会安全保障的迫切需要。正文：环境风险评价的概念：风险的定义众多，从众多关于风险的定义中可以看出，风险的最大特征是事件发生的不确定性、结果的可预知性和损失程度的模糊性。环境风险是指突发性事故对环境（或健康）的危害程度，用风险值R表征；风险R是事故发生概率P与事故造成的环境（或健康）后果C的乘积。其公式如下所示：R[危害/单位时间]=P[事故/单位时间]×[危害/事故]。

环境风险评价研究进展

生态风险评价及研究进展摘要:生态风险评价是环境风险评价的重要组成部分。在我国,生态风险评价还处于起步阶段。本文阐述了有关生态风险评价的有关概念,探讨了生态风险评价的方法,概述了国内外在生态风险评价领域的研究成果。关键词:生态风险评价；环境风险评价；评价方法 Review of Ecological Risk Assessment Abstract:Ecological risk assessment (ERA) is an important part of Environmental risk assessment and it is in beginning in China. This paper introduced basic concept of ERA, talked about the methods used in studies and reviewed the research results of home and abroad. Keywords: Ecological risk assessment; environmental risk assessment; methods of assessing ecological risk 引言自工业革命之后, 随着化石能源的广泛使用,各种矿物质资源大量开采以及化学工业的繁荣，在区域经济持续发展的同时,人类活动也引发了一系列生态环境问题,如全球气候变化、物种灭绝速度加快、生物多样性的损失、酸雨、栖息地破坏、土壤侵蚀、土地退化、水资源短缺、环境污染、生态系统服务功能变化等,致使环境质量下降,严重影响了人类的生活质量,并制约着社会和经济的可持续发展。为了抑制区域生态环境的恶化,改善人类的生存环境, 世界各国已开展了大量有关生态环境的研究,在环境评价方面也不断深化。风险评价开始于1980年代,经历了二十几年的发展,评价内容、评价范围、评价方法都有了很大的发展。环境生态问题引起了越来越广泛的关注。 1 生态风险评价的基本概念及内容 1.1 基本概念风险通常指事故（或不利事件）的可能性及其损失或损伤的度量。美国环境保护署 EPA （Environmental Protect Agency）认为风险是由于物质暴露或环境胁迫所引起的人类健康或生态系统受到危害的可能性。生态风险具体指生物个体、种群、群落、生态系统以至于整个景观层次、地球生态的正常功能受外界胁迫，从而在目前和将来减小该系统健康、生产力、

事故泄漏模型分析及其在环境风险评价中的应用

事故泄漏模型分析及其在环境风险评价中的应用 ——化工石化医药类环境影响评价登记培训论文摘要：化学危险品事故泄漏风险评价是整个环评过程中的一个有机组成部分，是进行风险评价预测和模拟的前提。本文以《建设项目环境风险评价技术导则》(HJ/T169－2004)为基础，分析了可能出现事故泄漏的设备和事故泄漏的后果。根据不同事故情况，对导则中事故泄漏模型及预测模型的应用进行了分析。关键词：风险评价；事故泄漏；源模型；临界流；两相泄漏；气体泄漏；液体泄漏；多烟团模型 1 前言在化工、石油化工及相关行业中，易燃、易爆及有毒有害物质在生产、储存和运输过程中经常发生泄漏事故。事故的发生不仅会导致巨大的经济损失，而且还会造成严重的人员及环境生态的毒性伤害和污染。更为严重的是可能会继而发生火灾或爆炸等灾害，使得灾害损失与破坏进一步加剧。《建设项目环境风险评价技术导则》(HJ/T169-2004)要求对建设项目建设和运行期间发生的可预测突发性事件或事故引起有毒有害、易燃易爆等物质泄漏，或突发事故产生的新的有毒有害物质，所造成的对人身安全与环境的影响和损害，进行评估，提出防范、应急与减缓措施［1］。对事故泄漏源进行分析，主要是根据项目所涉及的危险物品的化学性质、事故下设备情况，采取相应的数学模型来估算泄漏物的排放量、排放时间等。在计算得到事故泄漏源强参数后即可采用扩散模型进一步对事故泄漏对环境的影响进行预测分析。 2 泄漏情况根据各种设备泄漏情况分析，可将工厂(特别是化工厂)中易发生泄漏的设备分类，通常归纳为：管道、挠性连接器、过滤器、阀门、压力容器或反应器、泵、压缩机、储罐、加压或冷冻气体容器及火炬燃烧装置或放散管等10类［2］。每一种设备的典型损坏类型及其典型的损坏尺寸不同，一般可按设备大小的20%～100%计算。泄漏一旦出现，其后果不单与物质的数量、易燃性、毒性有关，而且与泄漏物的相态、压力、温度等状态有关。［3］这些状态可有多种不同的结合，在后果分析中，常见的可能结合有常压液体、加压液化气体、低温液化气体、加压气体4种。无论是气体泄漏还是液体泄漏，泄漏量的多少都是决定泄漏后果严重程度的主要因素，而泄漏量又与泄漏时间长短有

风险评估模型

风险审计预估要素确定（底稿）第315号国际审计准则(IsA315)要求从六方面了解被审计单位及其环境： (1)行业状况、监管环境以及其他外部因素； (2)被审计单位的性质； (3)被审计单位对会计政策的选择和运用： (4)被审计单位的目标、战略以及相关经营风险； (5)被审计单位财务业绩的衡量和评价； (6)内部控制 ISA315将被审计单位的战略以及相关经营风险与其他五个需要考虑的因素并列，对重大错报风险的分解过于粗略，实务中难以实篇。我国学者汪国平认为：重大错报风险应从宏观经济因素、行业因素、微观因素三方面分解，微观因素包括：法人治理结构、持续经营能力、可能使管理层舞弊的因素、内部控制制度、战略规划、财务状况六个因素，这样的划分，较为全面概括了重大错报风险的影响因素。风险评估审计：审计风险--------> 道德风险*1+固有风险*β（式1）-------> 重大*1+非重大*α（式2） 1.道德风险(不可控制风险) 包括：可能使管理层舞弊的因素，管理层或股东有损害企业利益的等等行为，审计人员职业道德，风险值只有0和1，和重大事项风险相同，但重大风险的风险值可以通过展开后续审计减少可以控制的风险，降低后的重大风险事项和非重大风险事项的综合值才是应该被财务报表使用者参考的数据。 2.固有风险(可控制风险) 包括：固有风险=重大错报风险*1+非重大错报风险*α 3.重大风险（重大错报风险）包括：与管理层沟通的有效性客户持续经营能力，是否能保证持续经营客户主体赔偿能力，是否能维持合理的资产结构法人治理结构是否合理，股东是否拥有绝对的控制权 4.非重大风险=（外部环境风险+行业风险+企业内部风险）*α 包括：外部环境风险→宏观市场风险=①预测市场需求变化→预期销售收入增加率/减少率*+②整个行业的风险特点→同类比上市公司市场利润最高与最低的差值* 企业内部风险=③客户企业生产能力即供给状况→客户企业吸取资本的能力→当年实收资本/平均总资产*+④客户持续经营能力→营运能力综合指标+偿债能力综合指标*+⑤诉讼风险 1.1道德风险包括：可能使管理层舞弊的因素，管理层或股东有损害企业利益的等等行为，审计人员职业道德 1.2固有风险=外部环境风险+行业风险+企业内部风险外部环境风险→宏观市场风险=①预测市场需求变化→预期销售收入增加率/减少率*+②整个行业的风险特点→同类比上市公司市场利润最高与最低的差值*

大气模型

大气模型发展简史与简介 By Laiwf | Published: 2010年04月16日 1.1 第一代空气质量模型―高斯模型和拉格朗日烟团轨迹模型第一代空气质量模型主要包括了高斯扩散模型和拉格朗日轨迹模型。这两类模型都是利用风的运动轨迹来模拟近地层大气层中复杂的物理和化学过程。它的物理表述即模拟均匀混合的大气物质沿风向运动的情况。在大气物质从地面向高层运动的过程中，其运动规则受到垂直方向上风速以及温度的不均匀分布的影响而不断的发生变化。具体过程见图。 1 EIAA （典型高斯）适用于<50km的区域 EIAA大气环评助手“是宁波环科院六五软件工作室开发的软件。《 HJ/T2.2-93 环评导则–大气环境》、《JTJ005-96 公路建设项目环评规范-大气部分》，中国环境影响评价培训教材等文献中推荐的模型和计算方法作为主要框架，内容涵盖了导则中的全部要求，并进行了适当地拓展与加深。可以处理点源、面源、体源、线源对于预测计算结果，可以查看 §各接受点地面高程及其等高线图 §各接受点的背景浓度及其分布图 §各污染源的浓度和总的浓度及其分布图 §各污染源的分担率及其分布图 §各污染源或总的浓度的平均评价指数和超标面积

§还可以任意改变各污染源的排放率（排放强度）以观察不同排放率下的浓度变化情况 §也可查看任意一个横截面或竖截面上的浓度变化图广泛应用的版本是EIAA2.5，EIAA2.6。版本中均有bug，大家谨慎使用。 2 aermod（稳态高斯）适用于<50km的区域 AERMOD由美国国家环保局联合美国气象学会组建法规模式改善委员会（AERMIC）开发。 AERMIC的目标是开发一个能完全替代ISC3的法规模型，新的法规模型将采用ISC3的输入与输出结构、应用最新的扩散理论和计算机技术更新ISC3 计算机程序、必须保证能够模拟目前ISC3能模拟的大气过程与排放源。 20世纪90年代中后期，法规模式改善委员会在美国国家环保局的财政支持下，成功开发出AERMOD扩散模型。该系统以扩散统计理论为出发点，假设污染物的浓度分布在一定程度上服从高斯分布。模式系统可用于多种排放源（包括点源、面源和体源、线源）的排放，也适用于乡村环境和城市环境、平坦地形和复杂地形、地面源和高架源等多种排放扩散情形的模拟和预测。 Aermod作为正在开发的模型，模型中还存在bug，但其不在改进，而且模型在小范围预测的精准性是其他模型不能比拟的，模型需要地面气象数据、高空气象数据和地形数据（平坦地形不需要） 3 CALPUFF（不稳态高斯）对于比较大的区域

有毒有害气体环境风险预警体系建设技术导则

附件2 有毒有害气体环境风险预警体系建设技术导则（征求意见稿）前言为贯彻落实《中华人民共和国环境保护法》《中华人民共和国大气污染防治法》《中华人民共和国突发事件应对法》和《中共中央国务院关于全面加强生态环境保护坚决打好污染防治攻坚战的意见》，落实企事业单位环境风险预警的主体责任，提高环境风险预警能力，规范和指导有毒有害气体环境风险预警体系（以下简称预警体系）的建设行为，制定本导则。本导则规定了环境风险评估、预警站网建设、预警平台建设、配套制度建设等预警体系建设的技术要求。预警体系建设应坚持因地制宜、实用可靠原则，满足经济合理、技术先进、快速响应的要求。

1.适用范围本导则适用于涉及有毒有害气体生产、使用、储存等的企事业单位，及所在化工园区管理机构开展的环境风险预警体系的建设工作。 2.规范性引用文件本导则内容引用了下列文件中的条款。凡是不注明日期的引用文件，其有效版本适用于本导则。 GB3095环境空气质量标准 GB3836.1爆炸性环境第1部分:设备通用要求 GB12358作业场所环境气体检测报警仪通用技术要求 GB/T18664呼吸防护用品的选择、使用与维护 GB50493石油化工可燃气体和有毒气体检测报警设计规范 GBZ2工业场所有害因素职业接触限值 GBZ/T223工作场所有毒气体检测报警装置设置规范 HG/T20507自动化仪表选型设计规范 HG/T23006有毒气体检测报警仪技术条件及检验方法 HJ2.2环境影响评价技术导则大气环境 HJ/T55大气污染物无组织排放监测技术导则 HJ169建设项目环境风险评价技术导则 HJ/T193环境空气质量自动监测技术规范 HJ212污染物在线监控（监测）系统数据传输标准 HJ460环境信息网络建设规范

大气环境质量评价资料

河南科技大学教案首页 2 课程名称环境检测与评价计划学时授课章节第17课大气环境质量评价教学目的和要求：了解大气环境质量评价的现状、大气质量的预测模型以及清楚大气环境影响评价的程序、等级划分等内容。掌握大气环境评的基本知识。教学基本内容：（1）大气环境现状评价；（2）大气环境预测模型；（3）大气环境影响评价。教学重点和难点：大气环境评价的预测模型，大气环境影响评价的程序等。大气环境质量现状评价的数学方法。授课方式、方法和手段：采用多媒体与板书相结合的讲解、提问等方式、方法和教学手段。作业与思考题：什么是有效源高？怎样确定烟气抬升高度？

第十七课大气环境质量评价一、大气环境质量现状评价（一）大气污染监测评价 1．大气污染的形成：污染源向大气环境排放污染物（根源）——大气——在风和湍流的作用下向外输送扩散——当污染物积累到一定程度——改变了大气的化学组成和物理性状——对人类生产、生活甚至人群健康威胁——大气污染 2．影响污染物地面浓度的因素（1）污染源：源的形态（点源、线源、面源）、源强、源的排放规律（2）大气的稀释扩散能力 3．评价程序（1）调查准备阶段：范围、污染源及主要污染物、制定检测规划、装备；（2）污染物监测阶段：（3）评价分析阶段：分析大气质量的时空变化规律、污染状况等（4）成果运用阶段：根据评价结果，提出防治对策。 4．大气污染监测评价（1）评价因子的选择：选择主要大气污染物，例行监测浓度较高的污染物、对人体健康已经有所影响的污染物；目前，我国各地大气污染监测评价的评价因子包括4类：尘（降尘、飘尘、悬浮颗粒）、有害气体（SO2、氮氧化合物、CO、O3等）、有害元素（F、Pb、Hg、Cr、As等）、有机物（苯并[a]芘、总烃等）。（2）评价标准的选择：根据不同目的选择标准（3）监测：①布点：网格布点法、放射状——、功能分区——、扇形——。布点的原则：a：最好设置对照点；b：点的设置要考虑大气污染源的分布和地形、气象条件；c：能覆盖评价区域；d：大气监测布点图。 ②采样、分析法；③监测频率：一年4季，1、4、7、10月代表冬春夏秋；每个季节采样7天，一日数次，每次采20－40分钟，以一日的几次平均值代表日均值，以7天的平均值代表季日平均值；④同步气象观测：结合气象条件（气象资料）（4）评价：对监测的数据进行统计、分析，选择适宜的大气质量指数模型求出大气质量指数。绘出大气质量分布图、主要污染源和污染物，进一步提出防治措施。（二）大气环境质量现状评价的数学方法（P53－P59） 1．上海大气质量指数 2．均值型大气质量指数

环境风险评价

第八章环境风险影响分析 8.1风险评价目的环境风险评价的目的是分析和预测建设项目存在的潜在危险、有害因素，建设项目建设和运行期间可能发生的突发性事件或事故，引起有毒有害和易燃易爆等物质的泄漏所造成的人身安全与环境影响及损害程度。提出合理可行的防范、应急与减缓措施，使建设项目的事故率、损失和环境影响达到可接受的水平。通过对本项目的风险源项的识别，判断发生风险事故的概率、通过数学模型计算发生风险事故时对外环境的影响、提出减少事故风险的措施，降低本项目的事故风险值，并使其达到本行业风险可接受水平、得出风险评价结论、为审批部门提供审批依据、提出相应的事故处理措施，最大限度的减少发生事故时对外环境的影响、结合本项目的实际提出可行的风险应急预案。 8.2风险识别本项目属于黄酒生产企业，生产原料不涉及化学物品，主要为大米、糯米、酒曲等，采用传统发酵工艺，所涉及的设备、原辅材料不存在危险性，所生产黄酒酒精度仅5~16度，不属于可燃液体，发酵及储存全部使用土陶坛，每个陶坛储量为75kg，陈酒库储存场地相对较空旷，有益于酒精气体及酒味的挥发，本项目黄酒最大储存量为2500t，在生产及储存过程不存在风险源及风险性，可能对环境产生影响是黄酒陶坛大量破损，造成储存的黄酒较大量的外泄，未经处理直接排放附近水体，造成水体的污染事故。由于项目生产过程不存在危险源和风险物质，本风险评价不进行等级判定，仅对黄酒可能造成的泄漏提出防范措施，及项目所处理位置，外环境可能造成的损害提出保护措施，编制突发环境事故应急预案。 8.3黄酒泄漏的预防措施本项目黄酒储存主要采用陶坛进行保存，每个陶坛储量约为75kg，正常情

(黄剑)环境风险评价的研究进展

环境风险分析的研究进展作者：黄剑学号：20096602 摘要：环境风险分析是20 世纪70 年代以后在国外兴起的一门综合性学科，虽然起步较晚，但是经过几十年的发展，现在已基本趋于完善。我国从20世纪80年代也开始了对环境风险的重视与基础研究，世界各大国都发生了一系列的环境问题，造成了大量人员的死亡，给各国造成了巨大的经济损失，引起了世界各国人民的高度重视，随着环境问题对人们的影响愈来愈严重，环境风险分析成为预防环境污染事故并提供有效应急措施的必要工作。本文主要介绍了环境风险分析的一些基本概念和环境风险分析的发展历程及现阶段的研究进展。关键词：环境风险评价、研究进展、健康、生态前言：由于以前以经济发展为主，为了大力的加快经济的发展，往往以牺牲环境为代价，取得经济上的发展。在外国，比如美国和英国日本这些比我们发达的国家，就是在以环境为代价的基础上取得了经济的发展，虽然经济取得了进步，但是造成了环境的严重污染，最后，他们认识到了这个问题，环保事业正式的发展起来，但是，其所造成的环境问题远远超出其所获取的利益，这也叫用钱来买教训。就以现在我国的情况来讲，虽然强调走可持续发展的道路，但是为了追求经济的进步仍然走的是先污染后治理的的道路。这种理念给我们的环境和我们自己造成了不堪设想的后果，近些年来污染事件频繁发生， 20 世纪以来，在世界环境史上发生了几起震惊世界的重大环境污染事件，影响较大的有1984年12月3日，印度博帕尔市农药厂异氰酸酯毒气泄漏[1] ，死亡近两万人，受害20多万人，5万人失明，孕妇流产或产下死婴，受害面积40平方公里，数千头牲畜被毒死；洛杉矶光化学烟雾事件 1943年发生了光化学烟雾，1955年和1970年洛杉矶又两度发生光化学烟雾事件，前者有400多人因五官中毒、呼吸衰竭而死，后者使全市四分之三的人患病；1986年前苏联贝利核漏事件，核事故使前苏联和欧洲国家的畜牧业深受其害，当时预测，这场核灾难，还可能导致日后十年中10万居民患肺癌和骨癌而死亡；最近我国渤海湾康菲漏油事故造成环境生态破坏，养殖户损失严重；还有很多事例就不一一列举，所以环境风险评价虽然是在20世纪70年代才在国外兴起的一门新兴学科，但只经过短短几十年的发展，环境风险评价已成为环境保护领域不可缺少的一个重要部分。环境风险评价不仅是环境学科发展的必然结果，亦是当前社会安全保障的迫切需要。正文：环境风险评价的概念：风险的定义众多，从众多关于风险的定义中可以看出，风险的最大特征是事件发生的不确定性、结果的可预知性和损失程度的模糊性。环境风险是指突发性事故对环境（或健康）的危害程度，用风险值R表征；风险R是事故发生概率P与事故造成的环境（或健康）后果C的乘积。其公式如下所示：R[危害/单位时间]=P[事故/单位时间]×[危害/事故]。 [2] 环境风险评价的目的是分析和预测建设项目存在的潜在危险、有害因素，建设项目建设和运行期间可能发生的突发性事件或事故（一般不包括人为破坏及自然灾害），引起有毒有害和易燃易爆等物质泄漏，所造成的人身安全与环境影响

大气环境质量预测

2012高教社杯全国大学生数学建模竞赛承诺书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则. 我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。我们知道，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。我们郑重承诺，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，我们将受到严肃处理。我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： A 我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）：所属学校（请填写完整的全名）：天津农学院参赛队员(打印并签名) ：1. 2. 3. 指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)：日期： 2012 年 8 月 19 日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：

2012高教社杯全国大学生数学建模竞赛编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：赛区评阅记录（可供赛区评阅时使用）：评阅人评分备注全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：

大气环境质量预测摘要本文主要对大气环境质量做出了合理的综合评价，并对未来环境变化趋势进行预测。通过查阅《中国统计年鉴》[1]，整理需要数据，根据《HJ633-2012环境空气质量指数) (AQI技术规定（试行）》[2]，运用MATLAB软件编程建立对全国各省会城市做出综合评价模型，同时运用回归模型对2012年的空气质量做预测分析；通过计算各城市的空气质量指数) GM模型 (AQI，并采用灰色系统)1,1( 做预测分析；整理2007~2010年采用节能减排及不采用节能减排的AQ I值，运用E xcel软件绘出柱状图形进行对比，并对图形做出合理分析。问题一首先，通过查阅《中国统计年鉴》获取从2003~2010年这八年的全国31个省会城市的空气质量指标，并根据所给数据，运用MATLAB软件建立了这31个省会城市的空气质量指数) (AQI综合评价模型，并给出各省会城市的AQ I排序，同时进行了合理分析。综合2003~2010年这八年的全国各主要城市的空气质量指标可以看出其中海口、拉萨、南宁的平均空气质量指数较低，平均空气质量指数分别为38.6、53.3、57.6，空气质量较好。而北京、兰州、太原的空气质量指数较高，分别为100.4、105.2、134.9，空气质量较差。在对2012年全国各省会城市和直辖市的空气污染状况进行预测分析的问题上，应用回归模型和Matlab软件实现了对其大气环境的预测与分析，并采用E xcel软件将其预测AQ I值绘出饼状图。问题二、三通过计算各城市的空气质量指数) (AQI，将整理的2003~2006 年全国各个省会城市和直辖市每年的空气质量指数的数据，采用灰色系统 GM模型，预测出在不实行节能减排的情况下2007~2010年全国各个省会城)1,1( 市和直辖市每年的空气质量指数，用Excel做出预测数据的折线图，可以发现根据2007年以前的数据来预测的话，大气环境质量处于逐年下降的趋势。如果不实行节能减排政策，未来我国大气环境的发展趋势不容乐观。问题四整理2007~2010年AQ I的数据，用Excel做出2007~2010年实行减排和不实行减排的空气质量指数的对比图表，可以看出在节能减排的政策下大部分城市的空气质量指数都呈现逐年下降的趋势。与问题一的综合评价模型和问题二的预测值结合可知，节能减排对于我国大气环境质量的改善是很明显的，并就此结果对下一步节能减排提出了本小组的建议。关键词A Q I灰色系统() G M模型回归模型E x c e l 1,1