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数学建模论文A题空气质量评价摘要本文主要研究空气质量评价的相关问题，为突出改进之后的模型中的实时特性而对数据做了必要的省略处理，然后在现有的国家最新空气污染物监测标准（HJ633-2012环境空气质量指数(AQI)技术规定）的基础上利用半集均方差原理对现有空气质量计算模型进行改进。
在论证修正后模型可行性的基础上再对模型加以优化，最后利用优化后的模型对附表二中的各项监测结果得出其空气质量指数。
针对问题一，由于目标模型十分强调实时性，于是把附表一中臭氧8小时平均值﹑细颗粒物24小时平均值﹑可吸入颗粒物24小时平均值做了必要的省略处理。
联系实际分析论证了现有模型的局限性，并在此基础上采用半集均方差原理对现有模型进行改进，结果顺利得到优化后的计算模型。
针对问题二，考虑到优化后的计算模型并没有对不同的污染物的危害做出差异化的评价，而是直接取表中所有污染物的AQI平均值进行分析。
所以引入层次分析法根据污染物的危害性对不同的污染物赋予相应的权重，对半集均方差公式进行合理修正，最后得到修正后的空气质量计算模型。
再代入附表二中的数据即得到各个观测点的空气质量指数。
详细的matlab实现程序见附录二。
【关键词】一维插值半集均方差层次分析加权法优化后的半集均方差1 问题重述空气质量指数（AQI ）是定量描述空气质量状况的无量纲指数。
其数值越大、级别和类别越高，说明空气污染状况越严重，对人体的健康危害也就越大。
空气质量指数实时报一般是发布每个每一整点时刻的空气质量指数。
实时报的指标包括二氧化硫(SO2)、氧化碳(CO)、二氧化氮 (NO2)、臭氧(O3)1小时平均值、臭氧(O3)8小时平均值、一颗粒物(粒径小于等于10μm)、细颗粒物(粒径小于等于2.5μm)的1小时平均值和24小时平均值共计9个指标。
福建1中列出了某地区11个城市过去7个时刻的空质量指标取值和相应的空气质量指数。
(1) 建立一种新的空气质量指数计算模型，并比较与现有计算模型的区别。
A.污染气体的传播扩散摘要钢铁生产排放的污染气体是造成雾霾的重要原因之一，研究污染气体的扩散特征，正确模拟污染气体的扩散过程，能够为钢铁生产集团提出更好的治理管理措施，具有实际意义。
针对问题一：污染气体的排放速度为300m/s,在不考虑风向风速及高度影响的情况下，此问题即为二维平面的连续点源扩散问题，由此在二维xoy 平面上建立连续点源扩散方程模型()(,,)t xx yy u u u f x y t α=++，其中α 为气体扩散系数，本文中取为常数10，f(x,y,t ) 为污染气体的排放速度，在本文中恒为300m/s ；对上述偏微分方程模型，本文采用ADI 法（Alternating direction implicit ，交替方向隐式法）求解出迭代格式，利用MATLAB 编程，求出模型一的数值解，并得到任意时刻污染气体的浓度分布情况。
通过SPSS 软件，对附件一所给的原始实际数据与模型一求解得到的模拟值进行显著性检验，检验结果显示该模型与实际情况吻合。
针对问题二：考虑风向风速对污染气体扩散过程的影响时，在基于对问题一求解的基础上，在模型一的扩散方程模型中加入风向风速的平流项，由此得到有风情况下的模型),,()(21t y x f u u u u u yy xx y x t ++=--αββ，其中12ββ， 分别为风速在x, y 方向的分量；对此模型同样采用ADI 法求出迭代格式，利用MATLAB 编程，求出模型二的数值解，并得到任意时刻污染气体的浓度分布情况。
通过SPSS 软件，对附件二所给的原始实际数据与模型二求解得到的模拟值进行显著性检验，检验结果显示该模型与实际情况吻合。
针对问题三：考虑有风时增加高度的影响，此问题即为三维空间的污染气体扩散问题，考虑到三维模型的编程复杂度，而且污染气体的扩散在xoy 平面上各向同性，可以将污染气体在y 方向的扩散等价为在x 方向上的扩散，此时便只需要建立xoz 平面上的扩散模型。
空气中PM2.5问题的研究数学建模论文2014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《全国大学生数学建模竞赛章程》和《全国大学生数学建模竞赛规则》（一下简称为“竞赛章程和参赛规则”，可从全国大学生数学建模竞赛网站下载）。
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日期： 2014年 9 月 2 日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：2014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）：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）：空气中PM2.5问题的研究摘要 新鲜的空气是生命繁衍和人类发展的理想环境，因此，空气质量的监测对地球村民的生活与发展具有重要的意义.本文采用相关系数分析法和多元回归分析法，建立微分方程扩散模型和费用最小化模型对空气中PM2.5浓度进行了一系列的研究.对于问题（1），应用相关系数分析法和逐步回归分析法，对AQI 中6个基本监测指标的相关与独立性进行定量分析，可得出大气中的臭氧与其它检测指标之间的相关系数较低，具有较强的独立性，CO 的含量对PM2.5含量具有较大的影响，并采用逐步回归法分析与其它指标之间的相关关系.对于问题（2），利用Matlab2012a 软件，可得出该地区内PM2.5的时空分布及规律。
建立大气污染物溯源模型及其应用研究随着经济快速发展和城市化过程的加快，大气污染问题日益严重。
如何有效地治理大气污染已经成为许多国家和地区亟待解决的问题。
建立大气污染物溯源模型，对于污染来源和治理提供有力的科学依据。
一、大气污染物溯源模型大气污染物溯源模型是一种利用大气环境和大气污染物相互关系的数学模型，通过对大气环境和污染物的数值分析和模拟，推断污染物来源和传输路径，从而解决大气污染物的来源和治理问题。
大气污染物溯源模型的建立需要依靠大量的空气污染物监测数据和相关环境数据。
其中，利用地面监测数据建立模型的方法主要有统计分析法、计算机模拟法、污染事件回溯方法等。
而利用卫星遥感数据建立模型的方法，则主要有遥感监测法、极化雷达监测法、光学遥感监测法等。
二、大气污染物溯源模型的应用大气污染物溯源模型的应用可以为大气环境管理和污染治理提供有力的科学依据。
下面，分别从大气污染监测、污染物来源识别、污染物传输规律及治理策略制定四个方面探讨其应用。
1. 大气污染监测大气污染监测是大气污染控制的第一步，也是了解污染物来源、传输路径的重要手段。
基于大气污染物溯源模型，可以对污染物进行监测和分析，从而精确掌握污染源及其污染程度。
这有助于科学地制定大气污染控制方案和评价污染治理效果，提高大气环保的水平。
2. 污染物来源识别大气污染物溯源模型可以通过对空气污染物源的分析，识别出污染物的来源和类型，分析污染物的排放源强、时空分布规律。
通过污染源的分析，可以为大气污染治理提供重要的科学依据。
3. 污染物传输规律大气污染物溯源模型可以对污染物的传输过程进行模拟分析，推断出污染物在大气中的空间分布和时间变化规律，及其对降水、沉降等的贡献。
这些数据对于污染物输移、转化模拟和空气质量评价等有着重要的意义。
4. 治理策略制定大气污染物溯源模型可以帮助制定大气污染治理策略，对大气污染进行有效治理。
通过各地大气污染物溯源模型建模，及时调整治理措施，不断优化治理方案，实现大气污染治理的战略转型。
空气质量预测与预警数学建模
随着城市化进程的加快和人群聚集的增加，空气污染问题日益凸显，因此空气质量预测与预警成为了我们关注的重点。
数学建模在此
方面拥有广泛的应用，为政府和社会提供了可靠的决策依据和技术支持。
首先，我们需要获取大量的数据来分析和预测空气质量。
这涉及
到监测空气中的污染物质，如PM2.5、PM10、SO2、NO2、O3等。
我们
可以采用空气质量监测仪、传感器等设备来收集这些数据，并利用数
据分析软件进行处理。
通过对历史数据的分析，可以建立相应的数据
模型，来预测未来的空气质量。
其次，根据历史数据和现实环境，我们需要选择相应的数学模型
来预测和预警空气质量。
这涉及到多元线性回归、支持向量机、神经
网络等数学模型。
每个模型都有其特点和适用范围，我们需要根据实
际情况选择最合适的模型。
例如，在某些地区，PM2.5、PM10和NO2的污染物质浓度受到气象因素的影响比较大，这时我们可以采用多元线
性回归模型来分析气象因素对污染物浓度的影响。
最后，我们需要将预测结果转化为实际应用。
这需要建立预警体
系和决策机制，及时发布预警信息，并采取相应的措施来减轻污染对
人体健康的影响。
例如，当空气污染等级升高到一定程度时，政府可
以采取限行、停工等措施来减少排放，或者提醒市民外出时戴上口罩、增加室内通风等个人保护措施。
总的来说，空气质量预测与预警是一项复杂的工作，需要多方面的数据、模型和决策机制。
我们应该进一步完善和优化这一体系，为市民提供更加舒适、健康的生活环境。
基于深度学习的空气污染预测研究一、引言空气污染日益威胁人类的生存环境，因此，对于空气质量的预测越来越重要。
传统的空气质量预测模型一般基于机器学习算法来实现，但是由于时间序列数据的特殊性质和非线性关系，这些模型的预测效果并不尽如人意。
近年来，深度学习技术的发展为空气质量预测提供了新的思路。
二、深度学习技术深度学习技术是一种基于人工神经网络的机器学习方法，其目的是通过多层非线性转换学习到数据之间的复杂映射关系。
常见的深度学习技术包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和深度置信网络（DBN）等。
三、空气质量预测模型1. 基于CNN的空气质量预测模型在卷积神经网络中，模型可以通过提取输入数据的特征来进行预测。
对于空气质量预测，输入数据可以是时间序列的空气质量指数（AQI）数据。
首先对于每个时间点的AQI数据进行时间序列卷积操作来提取特征，然后将这些特征通过全连接层进行融合，最后预测未来的AQI值。
该模型在多个城市的AQI预测中都取得了不错的效果。
2. 基于RNN的空气质量预测模型循环神经网络具有记忆性，可以对于时间序列数据进行连续建模。
对于空气质量预测，蒸发：通过在每个时间步上传递隐藏状态来提高预测结果的准确性。
在模型训练阶段，可以使用最大似然估计法来最小化预测值和真实值之间的误差，从而获得最佳模型参数。
该模型在某些城市的AQI预测中的表现令人满意。
3. 基于DBN的空气质量预测模型深度置信网络是一种生成式模型，能够自动学习数据的潜在结构并生成新的数据。
对于空气质量预测，该模型的输入可以是多种环境数据，例如气象、交通等。
首先对于各种环境数据进行特征提取，然后通过深度置信网络压缩特征，最后预测AQI值。
该模型在多个城市的AQI预测中均有很好的表现。
四、实验结果分析实验结果显示，基于深度学习的空气质量预测模型相比传统的机器学习算法表现更加优越。
其中，基于CNN的模型在大多数情况下表现最佳，其次是基于DBN的模型，而基于RNN的模型在某些情况下可能会出现“小偏差”，但总体来说也是十分不错的。
空气污染质量的模型建立及实时预测研究一、背景随着工业化和城市化不断深入，空气污染问题也日益突出。
空气污染对人类健康和生态环境造成的危害不可忽视。
因此，掌握空气污染质量的情况和实时预测变得尤为必要。
二、空气污染质量模型空气污染质量模型是对空气污染物排放源、大气传输和化学转化机理等因素进行建模，以预测和评估大气污染物在空气中的浓度和分布情况。
现在，常见的空气污染质量模型主要包括统计模型和物理模型两种。
1、统计模型统计模型基于数据分析和统计方法，对空气污染物浓度进行预测。
该模型通常利用机器学习技术自动学习和预测问题，并能够适应不同地区、不同源的污染物排放情况。
统计模型的优点是易于实现，但其局限性在于无法反映污染源与大气的物理、化学过程等。
2、物理模型物理模型基于物理、化学原理，使用大气科学的数值模拟方法预测污染物的浓度。
该模型可以准确地反映污染源与大气之间的过程及其对气溶胶、气体等的传输、转化等。
但是，物理模型的建立需要大量的数据和细致的参数调节，且计算量巨大，计算得到的结果可能被不准确的输入数据所影响。
三、实时预测模型随着科技发展，空气污染实时预测技术的研究也越来越成熟。
实时预测模型是基于实时输入的数据，对未来一段时间内的空气污染状况进行预测和评估。
目前，常用的实时预测模型包括时间序列模型、人工神经网络模型、时间空间联合预测模型等。
1、时间序列模型时间序列模型是指基于时间序列的经验和规律，将时间序列中的数据作为基础进行污染浓度预测的模型。
该模型适用于稳定的气象环境和较单一的污染源，其准确性和可靠性较高。
2、人工神经网络模型人工神经网络模型是基于生物神经网络结构设计的一种拟合和预测模型。
该模型可以适应各种环境和复杂的污染源场景，并且可以动态调整参数，提高模型预测的准确性。
3、时间空间联合预测模型时间空间联合预测模型是结合污染源在空间上的分布和气象环境等因素，对空气污染质量进行预测的模型。
该模型的优点在于可以考虑污染源在空间上的影响，同时还可以分析气象环境对污染的影响，模型的预测准确性较高。
大气环境污染物扩散模型的研究与应用随着人类工业和交通运输的迅速发展，大气环境污染已成为全球普遍关注的问题。
污染物的排放不仅会影响到空气质量，还可能导致健康问题和气候变化等全球性问题。
因此，大气环境污染物扩散模型的研究和应用变得越来越重要。
一、模型的定义及分类大气环境污染物扩散模型是指利用数学和物理学等方法，对大气中污染物的排放、扩散、转化以及沉降等过程进行模拟和预测的一种工具。
根据模型的复杂度和研究对象的不同，可将其分为不同类型。
常见的分类包括Gaussian模型、Box模型、系统动力学模型以及数值模型等。
二、模型的构建大气环境污染物扩散模型的构建需要根据研究对象的特点和目的考虑。
在建模过程中，需要考虑如下因素：1. 污染物特性污染物的化学特性对扩散模型有着很大的影响。
例如，挥发性有机物的挥发度、燃烧产物的排放速率以及氧化反应的速率等，都会对模型结果产生影响。
2. 大气环境扩散模型还要考虑大气环境的因素，包括风速、风向、大气稳定度以及湍流强度等。
3. 地形和建筑物地形和建筑物可对模型结果产生影响。
在城市环境中，建筑物的密度和高度会影响扩散的路径。
三、应用及局限性大气环境污染物扩散模型在决策和管理中扮演着重要的角色。
主要应用于以下领域：1. 空气质量管理扩散模型可用于衡量污染物对人体健康和环境的影响，以及不同污染物之间的交叉效应，从而确定相应的污染物减排策略。
2. 突发事件应对在罕见的污染事故或大气爆炸事件发生时，扩散模型可以用于评估事故范围和影响，并制定应急响应方案。
虽然大气环境污染物扩散模型已经成为当代环境科学的重要工具，但它也有着一些局限性。
例如，模型需要大量的空气质量监测数据来准确模拟大气环境中的污染物扩散。
此外，不同模型对环境的理解和描述存在一定差异，造成了模型的误差。
四、未来展望为了更好地解决环境问题和制定科学合理的环境政策，大气环境污染物扩散模型需要不断发展和改进。
未来，模型将更多地考虑空气质量、气候和能源等领域的交叉效应，同时结合信息技术和数据科学等新技术，深化对空气质量和大气污染的理解。
空气污染问题研究建模承诺书我们仔细阅读了五一数学建模联赛的竞赛规则。
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）与本队以外的任何人（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它公开的资料（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，我们愿意承担由此引起的一切后果。
我们授权五一数学建模联赛赛组委会，可将我们的论文以任何形式进行公开展示（包括进行网上公示，在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等）。
我们参赛选择的题号为（从A/B/C中选择一项填写）： B我们的参赛报名号为：2827参赛组别（研究生或本科或专科）：本科所属学校（请填写完整的全名）中国矿业大学参赛队员(打印并签名) ：1.2.3.日期：2015 年 5 月 3 日获奖证书邮寄地址：江苏省徐州市泉山区中国矿业大学南湖校区邮政编码：221116收件人姓名：联系电话：编号专用页竞赛评阅编号（由竞赛评委会评阅前进行编号）：评阅人评分备注裁剪线裁剪线裁剪线竞赛评阅编号（由竞赛评委会评阅前进行编号）：参赛队伍的参赛号码：（请各参赛队提前填写好）：2827题目空气污染问题研究摘要近年来，随着工业文明和城市的发展，数十亿吨计的废气和废物被排入到大气之中，加剧了空气污染，对人类和环境带来了巨大的危害。
因此对空气污染问题的影响进行深入的探讨具有现实指导意义。
本文建立了两种标准相结合方法、模糊综合评判方法、高架点源扩散模型、连续线源的扩散模型等对这个问题进行分析。
针对问题一，我们参考国标和美标衡量空气质量优劣程度等级的方法，建立了自己的两种标准相结合、模糊综合评判两种评价标准。
前一种方法中，分别得出中国与美国标准下的空气污染指数，综合考虑中国发展现状，确定中国与美国标准的权重，从而得到相应的空气质量优劣等级；后一种方法采用了模糊综合评判模型，考虑到大气环境是一个多因素耦合的复杂系统，环境质量的评价是模糊的，通过构建由SO2、NO2、P M10、CO、O3这几种污染物组成的空气质量评价因子集，结合隶属函数和权重集，得到一个地区空气污染在各种程度上的概率，最终得到模糊综合评判模型。
针对问题二，我们通过网络搜索空气污染物的相关数据，并查阅图书，得知各种空气污染物的相关性质，从而对主要污染源种类的划分有了较为深入的了解，并做出精要阐述。
针对问题三，建立了高架点源扩散的单污染源空气污染扩散模型，舍弃不相干或影响微小的参数，对实际的问题进行简化，得出点源下风向任一点的浓度分布函数，进而得出对周围空气污染的动态参数，分析空气污染的影响规律，利用前两个问题的结果对现实中的问题进行总结分析，评估空气质量优劣。
针对问题四，我们采用了连续线源扩散模型研究多污染源空气污染扩散模型，推导得出浓度计算公式，并通过查阅相关资料，确定车流量中各种车型所占比例和各类车型的污染物排放因子，计算出该路段车辆的污染物综合排放因子，然后再计算出该公路段的平均车流量，将各相关参数代入计算公式即可得到污染物的浓度，通过问题一结果得知空气质量指数。
针对问题五，我们在前四个问题研究结果的基础上，以空气质量的关键参数为基础，同时查阅了相关文献资料，对环保部门治理空气污染的举措有了基本的了解，找到现行措施的不足之处，提出了科学可行的方法，用以克服现在空气污染产生和治理中的弊端。
关键词:模糊综合评判AQI 污染物浓度限值高架点源扩散下风距离扩散参数扩散系数烟流抬升高度连续线源扩散1、问题的提出世界卫生组织和联合国环境组织联合发表的一份报告指出：“空气污染已成为全世界城市居民生活中一个无法逃避的现实。
”如果人类生活在污染十分严重的空气里，那就将在几分钟内全部死亡，这不是耸人听闻。
工业文明和城市发展，在为人类创造巨大财富的同时，也把数十亿吨计的废气和废物排入大气之中，导致人类赖以生存的大气圈变成了空中垃圾库和毒气库。
事实上，大气中的有害气体和污染物达到一定浓度时，就会对人类和环境带来巨大灾难。
大气污染对人体的影响是多方面的，其危害也是极为严重的。
大气污染对物体具有腐蚀性，对仪器、设备和建筑物等都有腐蚀作用，如金属建筑物出现的锈斑、古代文物的严重风化等都与大气污染有关。
时至今日，空气污染已超越国界，其危害遍及全球。
空气污染对全球大气的影响明显表现为三个方面：一是臭氧层破坏，二是酸雨腐蚀，三是全球气候变暖。
由此可见，空气污染对人类社会的影响如此巨大。
因此，促进和加深对其认识，从而缓解乃至解决空气质量日益恶化问题是尤为必要的。
在这里，我们通过通过建立空气污染的模型，了解空气污染扩散中的动态变化，总结和分析影响空气质量的关键参数，为空气污染的治理和预防提供理论依据。
2、问题的重述为了更好的掌握空气污染扩散过程中相关参数的动态变化，本文提出下列问题: （1）参考现有国标和美标，建立衡量空气质量优劣程度等级的数学模型。
（2）查找数据并列出京津冀地区主要污染源及其污染参数，分析影响空气质量的主要污染源的性质和种类。
（3）建立单污染源空气污染扩散模型，描述其对周围空气污染的动态影响规律。
现有河北境内某一工厂废气排放烟囱高50m，主要排放物为氮氧化物。
早上9 点至下午3点期间的排放浓度为406.92mg/m3，排放速度为1200m3/h；晚上10点-凌晨4点期间的排放浓度为1160mg/m3，排放速度为5700m3/h；通过你的扩散模型求解该工厂方圆51公里分别在早上8 点、中午12 点、晚上9 点空气污染浓度分布和空气质量等级。
（4）建立的多污染源空气污染扩散模型，并以汽车尾气污染源为例求解分析以下问题：北京在2015 年1 月15 日已经连续三天发生重污染，假设从16 日开始北京启动汽车单双号限行交通管制措施，求解北京市二环、四环、六环路在16 日早上8 点、中午12点、晚上9 点时空气污染浓度梯度变化及空气质量等级。
（5）根据你们的模型和求解结果，分析总结影响空气质量的关键参数，为京津冀地区环保部门撰写一份建议报告，给出实现“APEC”蓝天的可行性措施和建议。
3、问题的分析问题一：可通过查阅相关资料和文献，了解国标和美标衡量空气质量优劣程度等级的方法，在此基础上，提出自己的新方法，确定如何划分空气质量优劣的程度等级。
对于这个问题，我们想到了两种不同的实现途径。
在第一种解决方案中，我们考虑到国标和美标的差异，权衡两个标准，提出两种标准相结合的新标准，具体操作是:分别得出中国与美国标准下的空气污染指数，综合考虑中国发展现状，确定中国与美国标准的权重，从而得到相应的空气质量优劣等级；第二种方案采用的是模糊综合评判模型，考虑到大气环境是一个多因素耦合的复杂系统，环境质量的评价是模糊的，所以采用模糊综合评判的方法。
通过计算实际空气污染水平与各污染水平的隶属度，得到一个地区空气污染在各种程度上的概率，从而得到比较客观的结果。
问题二：搜集相关数据，找出主要污染源及其污染参数，并以此分析影响空气质量的主要污染源的性质和种类。
我们可以通过网络搜索到近几年京津冀空气质量的相关数据，通过问题一的研究，深入了解不同污染物对空气质量的影响大小，分析得到主要污染源和污染参数。
另外，通过查阅图书、网络搜索，得知各种空气污染物的相关性质，同时参考不同的划分标准，对主要污染源种类的划分有一个基本的了解。
问题三：在前两问研究结果的基础上，对于单污染源空气污染扩散，将问题简化，可以考虑高架点源扩散模型，参考大空间连续点源的高斯扩散模式，将相关量的作用以公式的形式表示出来，推导得到点源下风向任一点的浓度分布函数，进而得出对周围空气污染的动态参数，分析空气污染的影响规律，并用以解决某一工厂的实际问题。
问题四：结合问题三的研究方法和计算公式，探讨汽车尾气污染物以及汽车污染物对大气环境的影响，结合高斯烟流扩散模式建立预测汽车污染物在任意风向下的平均浓度的多污染源空气污染扩散预测模式，得出空气污染浓度梯度变化，并利用问题一的标准确定空气质量等级。
问题五：以前四个问题研究结果为基础，通过网络和查阅了相关文献资料，了解环保部门治理空气污染的相关举措，运用得出的理论成果，结合实际情况，提出可行性措施和建议。
4、模型的假设针对本题问题，建立如下合理的假设：空气污染物在扩散的过程中不存在强风，降雨等特殊气象条件空气污染物的扩散不受地形地表等地理因素的影响北京市二环、四环、六环路可近似于矩形车辆在行驶的过程中，道路上风速恒定不变，且不存在交通事故等意外情况5、符号说明I=空气质量指数，即AQI，输出值C=污染物浓度，输入值C low=小于或等于C的浓度限值，常量C high= 大于或等于C的浓度限值，常量I low= 对应于C low的指数限值，常量I high= 对应于C high的指数限值，常量q—源强，即单位时间内排放的污染物，μg/su—平均风速，m/sσy, σz—分别为水平、垂直方向的标准差，即y、x方向的扩散参数h—排放口的有效高度Δh—热烟流的浮升力和烟气以一定速速度竖直离开排放口的冲力使烟流抬升的一个附加高度n0、n1、n2—地表状况系数v0—标准状态下的烟气排放量，m3/sc p—标准状态下的烟气平均定压比热，Cp＝1.38kJ/(m3·K)T a—取当地最近5年平均气温值，Ku0—烟囱所在地近5年平均风速，m/sz0,z—分别为相同基准高度时气象台(站)测风仪位置及烟囱出口高度，mm—风廓线幂指数K—韦伯斜率Q L—线源源强，(μg / m·s)T—污染物的行走时间6、模型建立和求解1、建立衡量空气质量优劣程度等级的数学模型方案一：根据国标和美标【1】，AQI的计算公式如下：I=I high−I lowC high−C low(C−C low)+I low其中：I=空气质量指数，即AQI，输出值；C=污染物浓度，输入值；C low=小于或等于C的浓度限值，常量；C high= 大于或等于C的浓度限值，常量；I low= 对应于C low的指数限值，常量；I high= 对应于C high的指数限值，常量C low Chigh I low Ihigh质量水平0 15.4 0 50 良好15.5 40.4 51 100 中等40.5 65.4 101 150 对敏感人群不健康65.5 150.4 151 200 不健康150.5 250.4 201 300 非常不健康 250.5 350.4 301 400 有毒害 350.5 500.4 401 500 有毒害空气质量指数 美国浓度限值 中国浓度限值 0 0 0 50 15.4 35 100 40.4 75 150 65.4 115 200 150.4 150 300 250.4 250 400 350.4 350 500 500.4500 空气质量指数 质量水平 代表颜色 0-50 良好 绿色 51-100 中等黄色 101-150 对敏感人群不健康 橙色 151-200 不健康红色 201-300 非常不健康 紫色 301-500有毒害褐红色影响空气质量的主要因素有PM2.5、PM10、二氧化氮、二氧化硫、一氧化碳、臭氧、硫化氢、碳氢化合物和烟尘，分别计算对应的I 值，取其中最大值作为API ，分别计算得出中国和美国标准API建立衡量空气质量优劣程度等级的数学模型： PM2.5浓度高于150μg/m3时，两国标准计算出来的AQI 基本等同，取平均值作为API浓度低于150μg/m3时，两国标准计算出来的AQI 有明显差异，考虑到中国城市的发展现状，PM2.5浓度较低的城市可视为空气质量较好，按权重中国0.7，美国0.3计算得到AQI方案二：模糊综合评判方法【2】因素集设构成环境质量的因素集合为：},,,,{321i u u u u U ⋯=式中， u 1,u 2,u 3,…,u i 为参与评价的i 种环境因素的监测统计值。
