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“工大杯”第十四届西北工业大学数学
建模竞赛暨全国大学生数学建模竞赛选拔赛题目
B题
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学院第队
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B题：市环境空气质量问题
摘要
本文是研究市的空气质量问题，评价近年来空气质量水平，依据可参考数据建立数学模型，根据影响其空气质量的可能的原因，求得各原因对空气质量的影响程度；并通过建立数学模型预测未来的空气质量。
针对问题一，通过对市13个监测点从2010年1月1日至2013年4月28日污染物浓度监测数据，计算13个区的空气污染指数API和环境空气质量指数AQI（其中因缺少2013年之前的PM2.5、O3、CO而可能造成AQI数值的大幅度改变，本文将在问题解答过程中予以说明），分别用该两种数据对市的空气质量进行评价，对比两种评价结果，分析两种方法的优劣，得出比较全面的关于市空气质量的结论。
针对问题二，由问题一所得的市13区近年来空气质量状况以及各类大气污染物的浓度的变化，结合市2010年1月至2013年2月各区县规模以上工业增加值和市对应时间段的气象资料，我们采用灰色关联分析法建立数学模型，分析气温和工业增值两种原因与空气质量之间的关联度。
针对问题三，根据上述处理过的数据，建立灰度预测模型，以上述分析结果为基础预测未来一周2013年4月30日至5月6日的空气质量状况。
针对问题四，由以上问题分析结果作为基础，我们对于市空气质量状况有了大致的了解，依据市空气质量和污染特点，我们对市环保部门就有关空气质量的监测与控制提出我们的意见。
关键词：空气质量、AQI、API、灰色关联度分析法、灰度预测法
一、问题重述
大气是地球自然环境的重要组成部分之一。近年来，随着经济社会的快速发展，氮氧化物（NO x）和挥发性有机物（VOCs）排放量与日俱增，臭氧（O3）和细颗粒物（PM2.5）污染加剧，可吸入颗粒物（PM10）和总悬浮颗粒物（TSP）污染高居不下，引发大众对空气质量的关注，也使得污染治理、环境保护显得尤为重要。
然而，作为省会，西部工业、经济、文化重点区域和人口密集城市近来雾霾天气频发，因此的空气质量水平更应受到各界广泛关注。
我们依据国家环保部发布新修订的《环境空气质量标准》（GB3095-2012），对大气中二氧化硫（SO2）、二氧化氮（NO2）、一氧化碳（CO）、臭氧（O3）、可吸入颗粒物（PM10，粒子直径小于等于10μm）以及细颗粒物（PM2.5，粒子直径小于等于2.5μm）等六类基本项目的浓度，计算环境空气质量指数（AQI）和之前的旧标准GB3095-1996，计算空气污染指数（API）来判断空气质量。且据研究表明，城市环境空气质量好坏与季节、城市能源消费结构等因素的关系十分密切。
我们利用现有的市13个监测点从2010年1月1日至2013年4月28日污染物浓度监测数据、各区县规模以上工业增加值和地区从2010年1月1日至2013年4月28日气象数据，对以下问题进行了研究探讨：
(1)分别使用空气污染指数（API）（旧标准）和环境空气质量指数（AQI）对市的
空气质量进行评价（新标准），并对评价结果进行对比、分析；
(2)分析影响市空气质量的原因；
(3)对未来一周（取2013年4月30日至5月6日）市空气质量状况进行预测；
(4)就环境空气质量的监测与控制对市环保部门提出我们的见解和建议。
二、问题分析
问题（1）：在对市全市2010年至2013年13个季度的API与AQI指数的分析中（如图1），我们得出市空气质量与季节有密切关系。因此，分析13个区各季度API 和AQI的指数，即可得出市的空气质量情况。
问题（2）：在问题一，我们已得出污染程度与季节的关系，并认为由于第一、四季度，气温普遍较低，全市使用供暖设备取暖，使得能源消耗大幅上升；且是工业发达城市，工业能耗与工业产值存在正比关系，因此，2012年末至2013年污
染程度的上升与之可能有密切联系。因此，我们以气温和工业增长水平采用灰色关联度分析法建立数学模型。
问题（3）：在问题一中，我们已经求出2010年，2011年和2012的四月一日至五月六日的空气污染情况，从对以往数据的处理中，不难发现，每年的四五月的空气污染情况有一定的相似性和规律性，因此，我们可以通过对2010年至2012年空气质量情况关联度分析而对2013年四月三十日至五月六日的空气污染情况惊醒预测。其中，我们可以采取灰色关联度预测法对2013年四月一日至五月六日的空气质量进行预测。其中，用四月一日至四月二十六日的真实值与预测值进行比较，说明预测的准确性。
问题（4）：依据以上结果，我们可以了解市情况污染的严重性，对此，采取适当措施进行监管和控制是不可或缺的城市发展环节。根据我们对污染的分析，获知主要污染物和污染物的来源。并依据此对市环境监管和控制提取恰当可取的建议。
三、基本假设
1.假设题目所给数据均真实可靠；
2.假设所使用参考文献都具有可依据性；
3.假设从2010年1月1日至2013年4月28日13区均未发生突发性空气污染事件；
4.假设因缺测指标、仪器故障、项目有效数据量不足、网络传输故障等而造成遗漏的监测项目的浓度及分指数本身不具备可考价值；
5.假设依据国家标准而计算的各参数具有相当的权威性和可用价值；
6.假设市13区各监测点数据能够代表该区的空气质量特点
7.假设市13区各监测点数据均真实、精确、可靠；
8.假设在计算API和AQI时，处于区间端点上的值均归于比其小的区间。
四、变量说明
五、 问题一的解答
问题一
依据来自网络的资料中对于API 计算方法的介绍[01]，如公式（1）；和附件3. 《环境空气质量指数（AQI ）技术规定（试行）》中对于AQI 计算方法的介绍，如公式（2），我们通过Microsft Excel 软件，利用污染物浓度的不同，分段筛选同一浓度围的数据，分别带入公式（1）（2），计算13个区每天P IAPI 和P IAQI ，
LO LO P LO Hi LO
Hi P IAPI BP C BP BP IAPI IAQI IAPI +---=
)( (1)
LO LO P LO
Hi LO
Hi P IAQI BP C BP BP IAQI IAQI IAQI +---=
)( （2）
在用Microsft Excel 函数计算13 个区每天污染物P IAPI 和P IAQI 最大值。
()12,N LAQI MAX LAQI LAQI LAQI =L L
API ：13个区的API 指数各季度分布如图2
对各种相关污染物各自的API分值如图3：
图3
空气污染指数API 由图2、3得：
13区的API指数随季节变化明显，尤其是临潼区、碑林区。在2010年至2012年中，每年的第三季度是市污染指数最低的时段，该时段中，全市大致处于二级良水平，我们参考具体数据还发现13区在第三季度的某些天里可达一级优秀空气质量；2010年第一、二、四季度，污染等级均为二级良水平。考察2010至2012年三年，API指数有明显的下降趋势，不难发现，2011年至2012年的各季度平均值均处于100以下，呈现良好水平。由图4可知各区的首要污染物都是PM10。
但是，从2012年第四季度至今，空气中首要污染物PM10的浓度显著上升，这使得全市的API指数直线变化，基本呈现中度、重度污染，我们考察具体数据，发现某些天里甚至达到严重污染等级。
AQI：13个区的AQI指数各季度分布如图4：
对各种相关污染物各自的AQI分值如图5：
5
图
环境空气质量指数AQI 由图4、5得：
由图可知，2010年，各区空气质量水平特征鲜明，主要表现为：临潼区、未央区、阎良区随季节变化十分明显，而新城区、灞桥区、雁塔区随季节变化特点不明确，全市污染程度基本处于二级良水平；但自2011年起，13区的AQI指数大致呈统一变化：污染程度从每年第四季度开始上升为三级轻度污染，第二季度开始下降为二级良，一直以来PM10都是13区的首要污染物。表面上看，的空气质量并不十分严重。
但之前的结果是因为在2013年之前，市对于CO、O3和PM2.5的监测数据仍然是一片空白，然而2013年的数据表明，CO和PM2.5才是全市的首要污染物，在2013年之后的AQI计算数据中，我们加入了对于O3和PM2.5的监测数据，这显得的污染令人堪忧，均处于六级严重污染水平，其中高新区、碑林区、灞桥区最为严重。必将给人们的出行带来极大不便，并对市民的身体健康产生不可估量的威胁。
两种结果的对比、分析：
（1）由API和AQI对应的首要污染物来看，空气中的微小颗粒物PM10和PM2.5都是空气质量的罪魁祸首；
（2）2012年第四季度之前，的空气质量一直呈现较为稳定的水平，并随着季节的变化而产生50~100个单位的变化，变化程度不大，且基本在
良与轻微污染之间变动；
（3）进入2012年冬季以来，市的空气质量大幅度恶化，其恶化速度惊人，
且空气质量着实令人堪忧，13个区监测得出市全面进入中度、重度，
甚至是严重污染水平，13 个区无一另外。污染水平高举不下，且有
继续上升的趋势；
六、问题二模型的建立与求解
建模：
根据所给资料附件6. 《市各区县规模以上工业增加值》和附件7. 《地区气象数据(201111~2013428)》，并结合问题一求得是污染指数API的数据，得到下表（表1）：
表1
为了更直观地表现工业增值和气温变化与空气污染程度之间的相关性，我们由表1绘制折线图如下图6：
图4可见，工业增长与污染指数成正相关，气温高低与污染指数成负相关，因
此我们采用灰色关联度分析法，分析各个因素对污染指数的影响程度。
选取参考数列：
},27,...2,1j {X X 1j 1==
则有两个比较数列：
}...,27,1,2j 2,3;i {X X ij i ===
由于各数值的单位不相同，在此我们采用归一化方法对数据进行无量纲处理 得到表2数据如下：
表2
计算数据列中第2、3列各项参数与第一列污染指数求各项参数的关联系数，运用公式(3):
ij
j
j
i
ij
i
ij j
j
i
ij
j
j
i
ij R
R
R
R R
R
R
R
K
-
max
max
_-
max
max
min
min
1
11
1
?+
?+
-=
ρρ
(3)
其中ρ取值围在[0,1]，其取值越小求得的关联系数之间的差异性越显著，在此取为0.5进行计算可得到结果如下表（表3）：
表3
由上表（表3）计算各项关联度，关联度公式如下公式（4）
∑==27
1
j ij K 271γ （4）
对公式（4）的计算得出气温关联度10.5187?= 工业增长关联度 20.6790?=
观察气温关联度与工业增值关联度可知，气温与工业增值都是影响空气质量变化的重要原因，两者之中工业增值的影响较为明显，与气温因素相比，关联度
多19个百分百点。
解答：
1)工业产量加速提升是市环境恶化的首要原因----进入2012年第四季度以来，
是工业增长进一步加强，工业产值进一步加大，工业的发展，必将加大能源的使用，使得市空气中的PM10和PM2.5 显著提高；
2)因气温的季节性变化，使用供暖设备消耗能源而产生的污染，是空气质量季
节性变化的主要原因----空气质量的季节性变化显著，与地区的气温有着密切关系，每年冬季和初春季节，市为维持该地区的供暖设施，大量消耗能源，对市第一、四季度的带来更大的污染，这种污染随着季节转换而有所好转；
3)近来，城市化建设加大，兴修地铁公路，也是影响空气质量的原因之一----
兴修地铁公路必将导致市区扬尘增加，直接导致PM10和PM2.5 的增长；
4)其他原因———短期降水、垃圾焚烧等非自然因素。
七、问题三模型的建立与求解
模型的建立：
2010年至2012年空气污染指数如表 4：
表4
由已知数据，对2010~2012年四，五月份的空气指数记为矩阵A=3*36(a )ij ，计算每年的年平均值，记为:
(0)(0)(0)(0)((1),(2),(3))(75.55,73.01,64.01)x x x x == （5）
并要求级比
()0(0)()(1)/()(1.0347,1.1406)i x i x i λ=-∈(2,3)i =.，
对(0)x 作一次累加，则：
(1)
(0)
(1)
1
(1),()k i
k x
x x i x ===∑（0）
（）(2,3)i = （6） 记(1)(1)(1)(1)((1),(2),(3))(1,2.0347,3.1573),x x x x == 取(1)x 的加权平均值则
(1)(1)(1)()()(1)(1)(2,3),z k x k x k k =?+-?-=?为确定参数，记：
(1)(1)(1)((2),(3))(1.03471,1.1406 2.0347),z z z ==?+?+ （7）
于是GM （1,1）的白化微分方程模型为
(1)()/,t t x d d ax b +=
其中a 是发展灰度，b 是生控制灰度。
由于(1)(1)(0)()(1)(),x k x k x k --=取(0)()x k 为灰导数，(1)()z k 为背景值，则可得出相应的灰微分方程：(0)(1)()()(2,3)x k az k b k -== 运用最小二乘法可求：
22[()]/[()],a n xy x y n x x =--∑∑∑∑∑
b y ax =+（4）
其中x 为(1)()z k ，y 为(0)()x k ； 于是方程有响应（特解）
(1)(0)?(1)((1)/)/at x
t x b a e b a -+=-?+， 则(1)(0)(1)?(1)((1)/)()ak a k x k x b a e e ---+=-- （8）
则由上式可得到2013年4,5月份空气指数的平均值，则预测2013年4，5月份的空气指数总值为36X x =?，根据历年数据，则可以统计出2013年4,5月份每天的空气指数占整月总值的比例i u ，即：
3363
1
11
/(1,236),
i ij ij j i j u a a i =====∑∑∑L
（9）
则1236(,,),u u u u =L 于是可得2013年4,5月每天的空气指数值为Y X u =?。 模型求解：
由数据表，结合（1），（2）两式计算可得月平均值，一次累加值分别为：
(0)(75,73,64)x = (1)(75,148,202)x =
注：由于空气指数均为整数，故求均值时进位取整。
显然(0)x 的所有级比都在可容区域，经检验，在这里参数0.5?=合适，则由（3）可得：
(1)(114,164)z =
则所得对应灰微分方程为：
73114;
64164;
a b a b +=+=
运用最小二乘法公式（4）可求得：
0.18;
93.52;
a b ==
由式（5）可得2013年4，5月份空气质量指数平均值为73.21x ≈， 则月总指数值：
X=36x=2635.56?，
由式（6）得到每天的比例为：
(0.02567,0.02612,0.02638,0.02488,0.02370,0.02795,0.04102,0.03154,0.03747,0.03843,0.04497,0.02716,0.02671,0.02579,0.02450,0.02482,0.02528,0.02743,
0.02638,0.02592,0.02521,0.02416,0.02482,0.02577,0.027u =11,0.02534,0.02795,0.02697,0.02776,0.02625,0.02599,0.02638,0.02553,2520,0.02612,0.02742)
；
故2013年4，5月1-36天的空气质量指数预测值为：
(68,69,70,66,62,74,108,83,99,101,119,72,
70,68,65,65,67,72,70,68,66,64,65,68,71,67,74,71,73,69,68,70,67,66,69,72)
Y X u
=?=
模型检测：
通过上述所建模型我们对2005-2009年10月空气质量指数进行预测，将预测值与实际统计值进行比较，如下表5所示：
表5
目录 一、问题重述 (2) 二、模型假设 (3) 三、符号说明 (4) 四、问题分析 (4) 五、模型的建立与求解 (6) 5.1问题一的解法与评价 (6) 5.1.1 AQI与API的计算 (6) 5.1.2 API与AQI的对比与分析 (8) 5.2.1 模型的建立 (10) 5.2.2 模型的求解 (10) 5.2.2季节及其他因素的影响 (14) 5.3问题三模型的建立与求解 (16) 5.3.1模型Ⅰ：时间序列模型 (17) 5.3.2模型Ⅱ：BP神经网络模型 (18) 5.4问题四的解析 (22) 六、模型的评价与优化 (23) 6.1模型的优点 (23) 6.2模型的缺点 (23) 6.3模型的优化 (23) 七、参考文献 (24)
一、问题重述 随着我国经济社会的快速发展，大气环境污染随之加重，雾霾现象频繁发生，从而对各地空气质量构成巨大压力，环境空气质量评价标准以及污染治理等问题再次引起大众的关注。 2012年2月29日之前，我国以《环境空气质量标准》为依据，通过空气污染指数（API）主要监测大气中的SO2、NO2和可吸入颗粒物等来判断空气质量；近几年，以煤炭为主的能源消耗大幅攀升，机动车保有量急剧增加，经济发达地NOX和VOCS排放量显著增长，O3和细颗粒物污染加剧，目前包括京津冀、长三角、珠三角的城市群，以及各省省会，全部实施了新的空气质量标准GB3095-1996，以及新的空气质量评价体系，即空气质量指数（AQI）。 新标准中对大气质量的监测主要是监测大气中二氧化硫（SO2）、二氧化氮
（NO2）、一氧化碳（CO）、臭氧（O3）、可吸入颗粒物（PM10）以及细颗粒物（PM2.5）等六类基本项目和总悬浮颗粒物（TSP）、氮氧化物（NOX）、铅（Pb）、苯并[a]芘（BaP）四类其他项目的浓度。此外，研究表明，城市环境空气质量好坏与季节、城市能源消费结构等因素的关系十分密切。 现有市13个监测点从2010年1月1日至2013年4月28日污染物浓度的监测数据，本文需要回答以下问题： 问题一：分别利用附件给出的空气污染指数（API）（旧标准）和环境空气质量指数（AQI）（新标准）对市的空气质量进行评价，并对两种评价结果进行对比、分析，得出结论； 问题二：根据问题一的结论及附件所给资料，建立模型分析影响城市空气污染程度的主要因素是什么？ 问题三：对未来一周（取2013年4月30日至5月6日）市空气质量状况进行预测； 问题四：根据上述结论，试就环境空气质量的监测与控制对市环保部门提出建议。 二、模型假设 1)假设题目给出的各组数据真实可信，不考虑人为因素，具有统计、预测意义。 2)假设影响大气环境的各项因素不会出现非预期的剧烈变化。 3)假设相关数据具有独立性，各个指标也不相互影响。 4)空气质量相同等级的污染程度相同。 5)不考虑突发事件或造成的空气质量突变。
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***检测中心 检测报告 共2页第1页样品名称室内空气检测类别委托检测委托单位(客户)名称*** 采样者*** 工程名称/ 工程类别/建设单位/ 受检房间主卧等采样地点**** 检测点数4点检测项目甲醛，苯，TVOC 检测依据GB/T18883-2002《室内空气质量标准》； GB50325-2010《民用建筑工程室内环境污染控制规范》；GB/T18204.26-2000《公共场所空气中甲醛测定方法》。 主要检测设备甲醛现场测定仪（编号***）,气相色谱仪（编号***）检测日期201*年*月*日 检测结果 依据GB/T18883-2002《室内空气质量标准》（注意：或GB50325-2010《民用建筑工程室内环境污染控制规范》，由实际检测时决定）对所采样进行检测，提供实测数据，详见《检测结果表》。 （盖章） 批准日期：年月日 备注 批准：审核：主检：
《柳州市环境空气质量达标规划》 政策解读 一、发布背景 （一）控制污染 柳州市是广西壮族自治区第二大城市，也是广西最大的工业城市。由于工业规模、结构和布局等方面因素的制约，柳州市的大气环境问题一直比较突出，2014年柳州市的PM10年均浓度为92μg/m3，PM2.5年均浓度为67μg/m3，均大大超过国家二级标准限值，颗粒物污染问题十分严峻。 《柳州市环境空气质量达标规划》（以下简称《达标规划》）要重点解决制约柳州市大气环境质量改善的颗粒物污染问题，降低区域可吸入颗粒物（PM10）和细颗粒物（PM2.5）的污染程度，持续改善区域环境空气质量。 （二）科学施治 以环境空气质量目标达标倒逼工业布局优化、能源结构调整与污染治理设施升级改造，促进多措并举、多污染物协同控制之污染防治格局的形成。 有针对性地制定达标措施，科学优化达标方案，评估各阶段污染控制措施的可达性和科学性，提出科学可行、合理有效的大气污染减排措施与建议。
（三）落实法律要求 《中华人民共和国环境保护法》第二十八条规定：未达到国家环境质量标准的重点区域、流域的有关地方人民政府，应当制定限期达标规划，并采取措施按期达标。 《中华人民共和国大气污染防治法》第十四条规定：未达到国家大气环境质量标准城市的人民政府应当及时编制大气环境质量限期达标规划，采取措施，按照国务院或者省级人民政府规定的期限达到大气环境质量标准。 《广西“十三五”大气污染防治实施方案》也有编制达标规划的要求：该方案“五、实施保障”第六点“（六）加强信息公开，鼓励公众参与”中规定“2015年大气环境质量未达标的设区人民政府应编制限期达标规划，明确改善空气质量的重点任务和大气环境质量达标的具体期限”。 因此，为进一步改善环境空气质量、切实保障人民群众身体健康，结合城市实际情况，依法编制《达标规划》。 二、《达标规划》主要内容 一是认清环境现状及面临的挑战。柳州市环境保护“十二五”规划6项涉气指标中，已达标的有5个，占83%；未达标指标1项，占17%，未达标指标为建成区细颗粒物（PM2.5）年均浓度。 目前大气环境保护工作面临的挑战主要有：污染减排压力仍然较大，经济发展方式转型的步伐亟待加快；进一步改善环境空气质量的压力加大；今后环境标准不断变严，对排污单位的环境
空气质量指数评价方法 空气质量指数（Air Quality Index，简称AQI）是定量描述空气质量状况的无量纲指数。针对单项污染物的还规定了空气质量分指数。参与空气质量评价的主要污染物为细颗粒物、可吸入颗粒物、二氧化硫、二氧化氮、臭氧、一氧化碳等六项。 1、分级 2012年上半年出台规定，将用空气质量指数（AQI）替代原有的空气污染指数（API）。AQI共分六级，从一级优，二级良，三级轻度污染，四级中度污染，直至五级重度污染，六级严重污染。当PM2.5日均值浓度达到150微克/立方米时，AQI即达到200；当PM2.5日均浓度达到250微克/立方米时，AQI即达300；PM2.5日均浓度达到500微克/立方米时，对应的AQI指数达到500。 2014年9月17日北京市空气质量指数[1] 空气质量按照空气质量指数大小分为六级，相对应空气质量的六个类别，指数越大、级别越高说明污染的情况越严重，对人体的健康危害也就越大。 根据《环境空气质量指数（AQI）技术规定（试行）》（HJ 633—2012）规定：空气污染指数划分为0－50、51－100、101－150、151－200、201－300和大于300六档，对应于空气质量的六个级别，指数越大，级别越高，说明污染越严重，对人体健康的影响也越明显。[2] 空气污染指数为0－50，空气质量级别为一级，空气质量状况属于优。此时，空气质量令人满意，基本无空气污染，各类人群可正常活动。[2] 空气污染指数为51－100，空气质量级别为二级，空气质量状况属于良。此时空气质量可接受，但某些污染物可能对极少数异常敏感人群健康有较弱影响，建议极少数异常敏感人群应减少户外活动。[2] 空气污染指数为101－150，空气质量级别为三级，空气质量状况属于轻度污染。此时，易感人群症状有轻度加剧，健康人群出现刺激症状。建议儿童、老年人及心脏病、呼吸系统疾病患者应减少长时间、高强度的户外锻炼。[2] 空气污染指数为151－200，空气质量级别为四级，空气质量状况属于中度污染。此时，进一步加剧易感人群症状，可能对健康人群心脏、呼吸系统有影响，建议疾病患者避免长时间、高强度的户外锻练，一般人群适量减少户外运动。[2] 空气污染指数为201－300，空气质量级别为五级，空气质量状况属于重度污染。此时，心脏病和肺病患者症状显著加剧，运动耐受力降低，健康人群普遍出现症状，建议儿童、老年人和心脏病、肺病患者应停留在室内，停止户外运动，一般人群减少户外运动。[2] 空气污染指数大于300，空气质量级别为六级，空气质量状况属于严重污染。此时，健康人群运动耐受力降低，有明显强烈症状，提前出现某些疾病，建议儿童、老年人和病人应当留在室内，避免体力消耗，一般人群应避免户外活动。[2] 2、区别 AQI与原来发布的空气污染指数（API）有着很大的区别。 AQI常识普及版 AQI分级计算参考的标准是新的环境空气质量标准（GB3095-2012），参与评价的污染物为SO2、NO2、PM10、PM2.5、O3、CO等六项；而API分级计算参考的标准是老的环境空气质量标准（GB3095-1996），评价的污染物仅为SO2、
. 装订线 “工大杯”第十四届西北工业大学数学 建模竞赛暨全国大学生数学建模竞赛选拔赛题目 B题 剪切线 学院第队
装订线 B题：市环境空气质量问题 摘要 本文是研究市的空气质量问题，评价近年来空气质量水平，依据可参考数据建立数学模型，根据影响其空气质量的可能的原因，求得各原因对空气质量的影响程度；并通过建立数学模型预测未来的空气质量。 针对问题一，通过对市13个监测点从2010年1月1日至2013年4月28日污染物浓度监测数据，计算13个区的空气污染指数API和环境空气质量指数AQI（其中因缺少2013年之前的PM2.5、O3、CO而可能造成AQI数值的大幅度改变，本文将在问题解答过程中予以说明），分别用该两种数据对市的空气质量进行评价，对比两种评价结果，分析两种方法的优劣，得出比较全面的关于市空气质量的结论。 针对问题二，由问题一所得的市13区近年来空气质量状况以及各类大气污染物的浓度的变化，结合市2010年1月至2013年2月各区县规模以上工业增加值和市对应时间段的气象资料，我们采用灰色关联分析法建立数学模型，分析气温和工业增值两种原因与空气质量之间的关联度。 针对问题三，根据上述处理过的数据，建立灰度预测模型，以上述分析结果为基础预测未来一周2013年4月30日至5月6日的空气质量状况。 针对问题四，由以上问题分析结果作为基础，我们对于市空气质量状况有了大致的了解，依据市空气质量和污染特点，我们对市环保部门就有关空气质量的监测与控制提出我们的意见。
关键词：空气质量、AQI、API、灰色关联度分析法、灰度预测法 一、问题重述 大气是地球自然环境的重要组成部分之一。近年来，随着经济社会的快速发展，氮氧化物（NO x）和挥发性有机物（VOCs）排放量与日俱增，臭氧（O3）和细颗粒物（PM2.5）污染加剧，可吸入颗粒物（PM10）和总悬浮颗粒物（TSP）污染高居不下，引发大众对空气质量的关注，也使得污染治理、环境保护显得尤为重要。 然而，作为省会，西部工业、经济、文化重点区域和人口密集城市近来雾霾天气频发，因此的空气质量水平更应受到各界广泛关注。 我们依据国家环保部发布新修订的《环境空气质量标准》（GB3095-2012），对大气中二氧化硫（SO2）、二氧化氮（NO2）、一氧化碳（CO）、臭氧（O3）、可吸入颗粒物（PM10，粒子直径小于等于10μm）以及细颗粒物（PM2.5，粒子直径小于等于2.5μm）等六类基本项目的浓度，计算环境空气质量指数（AQI）和之前的旧标准GB3095-1996，计算空气污染指数（API）来判断空气质量。且据研究表明，城市环境空气质量好坏与季节、城市能源消费结构等因素的关系十分密切。 我们利用现有的市13个监测点从2010年1月1日至2013年4月28日污染物浓度监测数据、各区县规模以上工业增加值和地区从2010年1月1日至2013年4月28日气象数据，对以下问题进行了研究探讨：
环保对策措施 施工期废气处理控制对策措施 （）防尘、抑尘对策措施 ①合理安排施工作业，在大风天气避免进行场地开挖、搅拌等容易产生扬尘的施工作业。 ②施工期间，施工场地应设置高度以上的围挡，并视地方管理要求适当增加。围挡底端应设置防溢座，围挡之间以及围挡与防溢座之间无缝隙。对于特殊地点无法设置围挡、围栏及防溢座的，应设置警示牌。 ③施工期间需使用混凝土时，可使用预拌商品混凝土或者进行密闭搅拌并配备防尘除尘装置，不得现场露天搅拌混凝土、消化石灰及拌石灰土等。应尽量采用石材、木制等成品或半成品，实施装配式施工，减少因石材、木制品切割所造成的扬尘污染。 ④施工场地主要干道必须采取沥青覆盖或临时砂石铺盖等硬化措施，并定时清扫和喷洒水，避免施工道路产生扬尘。施工车辆出入现场必须采取冲洗轮胎等措施，防止车辆带泥沙带出现场。 ⑤施工过程中产生的弃土、弃料及其他建筑垃圾，应及时清运。若在工地内堆置超过一周的，则应采取下列措施之一，防止风蚀起尘及水蚀迁移：覆盖防尘布、防尘网；定期喷洒抑尘剂；定期喷水压尘；其他有效防尘措施。 ⑥施工过程中使用水泥、石灰、砂石、涂料、铺装材料等易产生扬尘的建筑材料，应采取如下措施之一：密闭存储、设置围挡或堆砌围墙、采用防尘布苫盖、其他有效的防尘措施。 ⑦施工运送建筑沙石料或固体弃土石时，装运车辆不得超载或装载太满，以防止土石料泄漏；在大风时，车辆应进行覆盖或喷淋处理，以免砂土在道路上洒落；对于无法及时清运的渣土要经常洒水； ⑧施工期间，应在工地建筑结构脚手架外侧设置有效抑尘的密目防尘网（不低于目）或防尘布。 ⑨施工结束后必须及时清理和平整现场、清运残土和垃圾，并进行软硬覆盖。 （）焊接烟尘控制措施 ①焊接工人必须经过专门培训，持证上岗，保证焊接质量，避免因返工而增加
装订线 摘要 本文对西安市的空气污染程度、影响空气质量的主要因素以及对西安市未来一周空气污染情况的预测进行了分析研究。利用空气污染指数API对西安市大气环境进行了评测，同时也利用空气质量指数AQI对相应大气环境进行了进一步分析并将两者作比较。利用模糊数学评价模型建立合理的综合评价，对空气污染原因进行研究。通过平滑指数法对西安市的空气污染趋势进行分析，预测未来一周的空气污染情况。根据研究分析结果提出较为客观的合理化建议。 问题一使用Excel对西安市大气污染物浓度监测数据、各区县规模以上工业增加值以及气象数据等多方面数据进行分类、总结。本文结合气象数据，首先通过各区县API指数趋势、西安市API指数因素趋势、API与生产总值相关性分析对西安市空气质量从API指数角度进行评价，然后通过各区县AQI指数趋势、西安市AQI指数因素趋势对西安市空气质量从AQI指数角度进行评价，最后对API指数与AQI指数评价结果进行对比、分析。 问题二采用模糊数学综合评价模型方法分析影响西安市空气质量的因素， 本文主要考虑二氧化硫、二氧化氮、可吸入颗粒物(PM 10)，以及细颗粒物(PM 2.5 ) 四个主要污染因子。将大气环境质量按照最大隶属原则，划分三个污染等级；根据污染等级利用降半阶梯型求出隶属函数；对西安市四个代表区域的大气污染物监测数据进行评价，结合隶属函数得到模糊关系矩阵R；计算这四大因素所占的权重得到权重矩阵A；在此基础上,得到模糊综合评价矩阵B,反应出主要影响因子及其对各个污染等级的隶属度。 问题三采用指数平滑法模型，结合相关数据运用Excel软件进行数据统计，考虑到污染级别不同和首要污染物的种类两个因素来对西安市未来一周（2013年4月30日至5月6日）的空气质量状况进行预测。 最后本文根据以上研究分析得出的结论，结合西安市具体情况、主要环境污染因子等，对西安市环保部门提出有关环境空气质量检测与控制方面的合理性意见。并就当下倡导建设环境友好型和资源节约型社会出发，对如何兼顾经济发展与环境保护给出指导性建议。最后就西安市未来一周的空气质量预测给出出行和生活方面的建议。 关键词：空气质量指数AQI，空气污染指数API，模糊数学法，隶属度，相对权重，指数平滑法，可吸入颗粒，细颗粒物，二氧化硫，二氧化氮
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。
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。 (2) 利用新的计算模型计算附件2中各个观测点的空气质量指数。 2 基本假设 （1）附表一和附表二中的数据是利用统一的污染物监测仪器并按照统一的测量方法测量得到的。 （2）附表一中的原有的空气质量指数（AQI ）是按照国家最新出台的统一标准（HJ633-2012环境空气质量指数(AQI)技术规定）进行计算的。 （3）由于国家最新出台的标准中并没有PM2.5和PM10一小时平均浓度限值，所以计算时采用PM2.5和PM10二十四小时平均浓度限值近似代替。 （4）观测点的测量仪器所测量的不同种污染物浓度之间相互独立，互不影响。 （5）所测量的各个观测点附近的空气污染程度在测量的时刻较为稳定，不发生剧烈变化。 （6）在研究各种指标集对某物影响的过程中，不仅指标集中的最大值具有最重要的作用，次大值等的作用也不容忽视，甚至具有与最大值类似的影响。 （7）大气中各种污染物对环境和人类的危害程度是不一样的。 3 符号说明 p IAQI 污染物项目P 的空气质量分指数； P 污染物项目P 的质量浓度值； Hi BP 表1中与p C 相近的污染物浓度限值的高值位； Lo BP 表1中与p C 相近的污染物浓度限值的低值位； Hi IAQI 表1中与Hi BP 对应的空气质量分指数； Lo IAQI 表1中与Lo BP 对应的空气质量分指数；
摘要 本文对天西安市的空气质量进行了深入的研究。运用综合指数评价法和回归分析等方法对其空气质量进行了分析，综合各种因素建立了以下所述几种模型，并结合统计学方法，利用SPSS软件和EXCEL进行模型的求解。 1、首先对2007-2013年的空气污染指数和空气质量状况进行了分析，采用了综合指数评价法分析了最主要的空气污染物质，并计算出它们的污染指数。分别使用空气污染指数（API）（旧标准）和环境空气质量指数（AQI）对西安市的空气质量进行评价（新标准），并对评价结果进行对比、分析； 2.运用线性相关法，分析了工业污染、民用采暖和扬尘对空气质量不同程度上的影响； 3、分别运用指数平滑法、SPSS回归分析法对西安过去近一个月的主要污染物浓度变化情况进行多种模型拟合分析，对未来一周（取2013年4月30日至5月6日）西安市空气质量状况进行了预测； 4、经过严格的计算论证和分析，针对西安市主要的环境污染因素和检测控制评价标准方面的缺陷和不足提出了一些切实可行的建议。 [关键词]综合指数评价指数平滑法回归分析 线性相关主要污染物建议
目录 一、问题重述 (1) 1.1 背景介绍 (1) 1.2 政策支持 (1) 1.3 需要解决的问题 (2) 二、问题分析 (2) 三、建模过程 (4) 3.1 问题一 (4) 3.1.1 模型一 (4) 1.模型假设 (4) 2.定义符号说明 (4) 3.模型建立 (5) 4.模型求解（API指数法） (6) 5.结果分析 (8) 3.1.2 模型二 (8) 1.模型假设 (8) 2.定义符号说明 (9) 3.模型建立 (9) 4.模型求解（AQI指数法） (9) 5.结果分析 (10) 3.2 问题二 (11) 3.2.1 工业污染因素分析 (11) 3.2.2 民用采暖因素分析 (14) 3.2.3 扬尘因素分析 (15) 3.2.4 主要影响因素总结分析 (15) 3.3 问题三 (16) 3.3.1 模型一 (16) 1.模型假设 (16) 2.定义符号说明 (16) 3.模型建立 (16) 4.模型求解 (17) 3.3.2 模型二 (19) 1.模型假设 (19) 2.定义符号说明 (20) 3.模型建立 (20) 4.模型求解 (21) 3.4 问题四 (22) 四、模型的稳定性分析 (22) 五、模型的修正与完善 (22) 六、模型的推广与应用 (23) 七、模型的评价 (23) 八、参考文献及附录 (23)
室内空气质量检测报告 编号：XXXX-SNJC-2015-001 委托单位或个人：XXX（女士） 委托检测地址：孝感市孝南区XX路XXXX 委托检测项目：民用建筑工程室内空气中游离甲醛、苯 湖北XX职业卫生技术服务有限公司 2015年1月30日 报告说明 一、本机构保证检测的公正性、独立性和诚实性，对检测的数据及检测评价结论负责，对委托方所提供的检测样品保密。 二、本报告无编制人、审核人和签发人签字，或涂改，未盖本机构红色检测报告专用印章无效。 三、委托方若对本报告有异议，须于收到本报告之日起15日内书面形式向本检测机构提出，逾期不予受理。 四、由委托单位自行采集的样品，仅对送检样品负责，不对样品来源负责。 五、本报告各页为报告不可分割之部分，使用者单独抽出某些页导致误解或用于其他用途及由此造成的后果，本机构不负责相应的法律责任。 六、本报告及数据不得用于商业广告，违者必究。 地址：XX市XXXX路XXXX1幢XX单元XXX号 邮政编码：432000 服务热线：0712-XXXXXXX 邮箱：XXXdzyws2013@https://www.doczj.com/doc/2616996623.html, 报告说明 一、本机构保证检测的公正性、独立性和诚实性，对检测的数据及检测评价结论负责，对委托方所提供的检测样品保密。 二、本报告无编制人、审核人和签发人签字，或涂改，未盖本机构红色检测报告专用印章无效。 三、委托方若对本报告有异议，须于收到本报告之日起15日内书面形式向本检测机构提出，逾期不予受理。 四、由委托单位自行采集的样品，仅对送检样品负责，不对样品来源负责。 五、本报告各页为报告不可分割之部分，使用者单独抽出某些页导致误解或用于其他用途及由此造成的后果，本机构不负责相应的法律责任。 六、未经本公司书面批准，不得复制（全文复制除外）本检测报告。 七、未经本公司同意，本报告及数据不得用于商业广告，违者必究。 地址：孝感市XXXXXXXXXXX幢Ｘ单元ＸＸＸ号 邮政编码：432000 服务热线：0712-ＸＸＸＸＸＸＸ 邮箱：XXXX2013@https://www.doczj.com/doc/2616996623.html, 一、概况 住房地址
室内空气质量、防止室内环境污染的技术措施方案 随着全世界低碳环保的推行，装修中的环保问题却日益突出。装修中难免出现室内环境污染问题，这些污染主要是由于人们在装修过程中使用大量的多种人造板材、胶粘剂、墙纸、油漆、涂料、合成纤维板、石材等建筑材料而产生的，是带来室内环境污染的主要因素。 由于影响装修环保的因素多种多样，在装修的任何一个环节把关不严或考虑不周，都有可能导致室内有害气体含量超标，造成室内环境污染，严重威胁和损害人们的身体健康。装修造成的室内空气污染，既有装修材料本身的问题，也有装修施工工艺方面的问题。 实现环保装修已成为消费者迫切愿望，然而由于室内环境污染物的来源复杂，要做到环保装修并不是一件容易的事情，需要工程技术人员不断研究探索，深入了解污染来源及特点，然后从工程的勘察、设计、材料应用、施工等方面采取针对性的措施，才能有效地降低室内环境污染，达到标准的要求。 一、室内环境的主要污染源、污染来源和防治 （一）、甲醛： 甲醛是无色有刺激性气味的挥发性有机化合物。国际上已经将甲醛是为致癌物。 来源很广泛，最主要的是人造板材和粘结剂。如主要来自室内装饰的胶合板、细木工板、中密度纤维板和刨花板等人造板材，使用人造制板制作的家具，含有甲醛成份并有可能向外界散发的其它各类装饰材料，比如贴墙布、贴墙纸、化纤地毯、泡沫塑料、油漆和涂料等。
在实际检测中发现，甲醛的污染是最严重的，绝大部分室内环境污染物超标主要是房间的甲醛超标，所以防治甲醛污染是防治室内环境污染的重中之重。防治甲醛污染首先是要选用甲醛含量符合国家标准的装饰装修材料，装饰装修用的人造板材如刨花板、胶合板、纤维板等是用脲醛树脂、酚醛树脂等作为粘结剂，板材中甲醛的含量比较高，会缓慢释放在环境中，但在板材外露的部分必须采取涂覆措施。从选材来说，首先应该在满足使用要求的情况下优先选用无机材料板材，如石膏板、纤维混凝土板以及其它不含挥发性有机化合物的新型板材，尽量减少房间内有机人造板材的使用；其次应选用甲醛含量和释放量较低的人造板。在施工过程中的涂覆措施也是非常重要的，因为未释放到空气中的甲醛是不会造成空气污染的，所以人造板材暴露于空气部分都应该进行涂覆，而且板材尽量要做封边处理，所有的接缝也都要进行涂覆封闭，这样才能够最大限度地减少甲醛释放到室内空气中。 （二）、苯： 苯为无色具有芳香气味的液体。苯是世界卫生组织确定的强烈致癌物，危害很大，而且苯有芳香味，没有什么刺激性，不易被察觉，所以更要引起重视。 室内环境中的苯主要为化工原料中的杂质，一般来自于油漆、各种装修胶（107胶、白乳胶、建筑胶等）以及各类装修用涂料、稀释剂和溶剂、粘结剂等。 在实际检测中，发现室内空气中的苯含量超标的情况相对较少，因为我国对苯危害非常重视，并从(2008年开始就禁止使用含苯的涂料、稀释剂和溶剂，国家对这些化工产品中的苯含量有严格的规定和限制，但是市场一些劣质的化工材料往往含有大量的苯，所以在选择这些材料的时候要特别注意。 （三）、氡气： 氡是一种惰性气体，具有无色、无味、无法察觉的特点。氡气是很强的致癌气体，所以还是要引起足够的重视。 室内环境污染物中的氡主要来自两个方面，一是地下的土壤，二是建筑装饰装修使用的无机非金属材料，如水泥、砂、石、墙体材料、石材、建筑陶瓷等。 对建筑工程使用的无机非金属材料的放射性检测也逐步引起重视，要求这些建筑材料在出厂时要提供放射性检测报告，如果建筑材料放射性指标超标，使用到工程中，是很难采取补救措施的，其释放的氡气要加以封闭也比较困难，一般释放氡气的矿物质还会产生射线，可以远距离对人体产生外照射，它的粒子穿透能力很强，极难加以
环境空气质量综合评价方法的改进及应用 发表时间：2020-01-13T09:23:49.173Z 来源：《防护工程》2019年18期作者：王楠[导读] 但是还不够完整，还需要在测试中更加全面、更加的准确。除此之外，还需要做好防治措施，从而有效的提高当前的环境空气质量。 江苏润环环境科技有限公司江苏南京 210000 摘要：近些年来随着经济的提高，我国开始越来越重视环境问题，特别是环境空气质量综合评价方法越来越多，通过评价结果提出的决策大大的提高了当前的空气质量。不过，近年来，由于大气的区域性，且近些年来新技术的出现，带来了复合型的污染，使得现有的评价方法无法满足当前社会发展的需求，具有一定的局限性。本文通过对当前环境空气质量的综合评价现状进行了阐述，提出了具体的应用措施。 关键词：环境空气质量；综合评价；改进 在当前的环境管理中运用环境空气质量的综合评价，能够从各方面掌握当前空气质量的情况，以及未来质量发展的大致趋势，根据多种数据准确科学的描述出环境被污染的程度，从而反映出当前的环境问题。对于当前对环境空气质量进行检测的趋于来说，目前最重要的任务就是要对当前环境空气质量的现状问题进行检测并分析，获取有效的信息，从而根据问题能够提出具体的措施，进而改善环境。所以，在一定程度上必须要尽量的客观，而空气质量综合评价方法的出现十分客观，一方面使得当前的环境整改程度增大，一方面也增强了当前的社会公众环境保护的意识。 一、我国当前的环境空气质量综合评价现状 从上个世纪八十年代以来，我国在全国范围内积极的开展了环境空气质量综合评价的工作，而且每个省市都认真的进行每年、每五年的环境质量报告书。从2000年六月开始，国家对重点城市开展了空气质量的日报，时至今日已经一百二十多个重点城市。该日报会对每天每小时的空气状况进行实时公布，包括二氧化硫、二氧化氮以及可吸入颗粒物的浓度。从当前来看，用于空气质量的综合评价方法有很多，主要有人工神经网络法、模糊聚类法等等。对于当前情况单个城市范围内的空气质量进行评价主要是当前发行的九六年版本《环境空气质量标准》为主要的准则，然后采取各种诸如空气污染指数法、综合污染指数法等等方法对当前空气质量做全面的分析统计[1]。不过随着时间的发展，新的标准要求需要更加的科学化，准确化，所以在空气质量综合评价的要求十分高。 二、空气质量综合评价方法的改进与应用措施 1、短期评价与长期评价相结合 从当前来看，日常中，对于环境空气质量的综合评价通常采用的是空气的污染指数法，该方法一般把空气质量从重度污染到最终的优进行七个层次的评价。不过，在所有的七个评价当中，只有优和良代表的空气质量良好，其余则表示空气质量不佳。而对于年度的空气质量浓度评价来看，通常是只分成几个层次，也就是一级、二级、三级到最后的劣三级。在国际上很多的国家对当前的环境空气质量进行评价时，除了会按照每年的均值进行评价之外，还会对一些短期比如每日的评价规定具体的评价统计标准，也就是将年度的和短期的进行综合评价，从而对当前地区的环境空气质量进行判定。就拿美国来说，美国提出了三年为一周期的规定，即在周期内，PM10的日平均浓度每年不得超过标准规定一次。规定PM2.5年均质量浓度的同时，日均浓度需每年第98百分位数质量浓度的3年平均不得超过35mg/m3；SO2 和 NO2 也有类似的达标统计要求。所以我国在进行评价方法的整改时，可以在控制污染物平均浓度的基础上对每天的超标率进行一定的控制，在一定的时间段内规定能够超标的次数，从而实现长期与短期的综合评价结合。此外，在评价当前污染物浓度的时候，需要考虑其数值的最大、最小值以及中值等信息，从而能够全面的对当前空气质量的总体特征进行评价。 2、空气综合污染指数与最大污染指数相结合 所谓的污染指数指的是根据当前指定的环境质量标准，把所有相关的污染物浓度按照不容类型污染物来进行归一，从而进行叠加，使得最终的简单量纲指数为一[2]。而所谓的空气综合污染指数就是把每个不同的污染物因子进行指数的整合，也就是说，所谓的最大污染指数就是最大的空气污染物的单项因子指数。 从当前我国对于所有重点城市的综合污染水平来看，这些数据是将同一污染指数下的空气污染相对水平与综合污染指数进行比较得到的。表1为部分重点城市中综合污染指数较大的十五个城市。表1 综合污染指数、最大污染指数及空气质量级别
攀枝花环境空气质量现状及改善控制措施建议 攀枝花市环境保护局 2012年8月
目录 目录 2 第1章问题的提出1第2章2012年环境空气质量形势分析3 2.12012年上半年（1月～6月）环境空气质量状况3 2.22012年全年环境空气质量预测与控制4第3章攀枝花环境空气质量形势不容乐观的原因7 3.1近年来攀枝花的环境空气质量变化7 3.2近年来SO2的污染没得到改善的原因8 3.2.1近年来的脱硫减排效果8 3.2.2近年来新建企业的SO2增加量9 3.2.3企业行为对环境空气的影响11 3.2.4现工业布局的影响13 3.2.5影响环境空气中SO2浓度的其它因素15 第4章改善环境空气质量的措施和建议 17 4.1改变观念17 4.2调整工业布局的建议18 4.3控制SO2的措施19 4.4控制PM10的措施23 4.4.1PM10的来源及贡献23 4.4.2PM10的污染防治对策24 4.5控制NO2的措施26
第1章问题的提出 2011年全市环境空气质量监测结果如表1-1所示。 表1-1 2011年全市环境空气质量 mg/Nm3 由表1-1可以看到：若按《环境空气质量标准》GB 3095—1996中各种污染物的年日平均浓度为标准分别进行分析，2011年SO2全市均值为0.085 ㎎/Nm3，超标0.42倍；NO2全市均值为0.040㎎/Nm3，没有超标；PM10全市均值为0.093㎎/Nm3，没有超标。 2011年各测点SO2超标情况如下：金江测点超标1.27倍，最严重，其次是河门口，超标0.73倍；弄弄坪超标0.47倍；炳草岗也超标0.18倍。 2011年各测点NO2年日平均浓度均不超标。 2011年各测点PM10超标情况如下：河门口测点超标0.08倍，最严重；炳草岗超标0.07倍；其它测点不超标。 但是，若用新的《环境空气质量标准》GB 3095—2012对2011年全市环境空气质量监测结果进行分析，其结果如表1-2所示。
校园空气质量监测及评价 摘要：以嘉应大学的空气质量状况为研究对象，在欲监测环境内进行布点和采样；对校园空气中SO2和NOx进行连续检测和分析，采用了分光光度计的方法测量吸光 度，测定SO 2、NO x 的日均浓度，计算空气污染指数(API)；以此来判定校园空气 污染指数及污染现状。 结果表明：汽车尾气排放是校园的一大主要污染源，车辆的行驶也是校园噪声的主要来源，校园的总体空气质量状况总体为良好。 关键词：SO 2 、NOx、校区空气污染指数（API） 1 引言 校园是大学生在在校内学习和活动的外界环境，校园作为一个特定外在环境，其人口密集程度大，所处环境状况复杂，其环境质量好坏不仅直接关系到师生的身心健康，更是威胁到这一代人日后的成长发展。而近年来，随着我国经济的高速发展，各地区院校的发展进程也不断加快，校园环境状况日益恶劣。 而当前关于环境质量监测方面的研究大都倾向于天气质量及城市概况交通的空气品质问题分析，关于校园环境问题的研究相对较少。因此，本文通过对校园环境进行即使的环境监测与评价可掌握校园空气质量状况及变化趋势，展开校园空气污染的预测工作，评价校园空气污染对健康的影响，弄清污染源与空气质量的关系，提出相应改进措施，对控制校园区域污染是很有必要的。通过本次试验，也掌握测定空气中SO2、NOx和TSP的采样和监测方法。 2 实验部分 2.1 理论分析 2.1.1 空气中SO 2 的测定原理 测定空气中SO 2 常用方法有四氯汞盐吸收一副玫瑰苯胺分光光度法、甲醛吸收一副玫瑰苯胺分光光度法和紫外荧光法等。本实验采用四氯汞盐吸收—副玫瑰苯胺分光光度法。 空气中的二氧化硫被四氯汞钾溶液吸收后，生成稳定的二氯亚硫酸盐络合物，此络合物再与甲醛及盐酸副玫瑰苯胺发生反应，生成紫红色的络合物，据其颜色深浅，用分光光度法测定。按照所用的盐酸副玫瑰苯胺使用液含磷酸多少，
西安市环境空气质量问题 摘要 本文对西安市环境空气质量污染的程度进行分析与评价，并对影响空气质量的主要因素以及对西安市未来一周空气污染情况的预测进行了分析研究。文章根据已有的数据，运用数学建模的方法，借助Excel数据分析、作图和统计工具，采用指数平滑法对西安市空气污染进行了预测，最后通过对前三题的总结归纳，并进行相关资料收集，对西安市环保部门提出相关的环境改善措施与方法。 针对问题一：根据《环境空气质量指数( AQI)技术规定》已经建立好的算法，用Excel将空气污染指数的旧标准( API)和新标准(AQI)西安市的空气质量数据求出，再对其进行作图对比分析，来研究分析新旧评价标准的相同点和差异。 针对问题二：通过对附件中西安的空气质量监测数据、大气污染物浓度监测数据、西安各区规模以上工业增加值以及西安气象数据分析，并对各个数据进行单独与联合对比的分析，以及空气质量指数以及分指数，日平均浓度等对西安的空气质量进行分析，得到影响西安空气质量的主要因素包括地理位置，气象条件和季节性等自然因素，以及工业发展，汽车尾气和人们生活习惯的人为因素，和一些不可预知的因素。 针对问题三：为了找到了影响质量的根本原因以及相关因素。对西安空气质量进行评估，通过对问题的分析,考虑多种预测方法，但因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，又由于所给原数据具有较大的波动性，无法用一个既定的函数去描述。在了解构建的模型结构基础上，参照相关知识，我们主要采用指数平滑法来进行处理，对问题进行预测。得知，西安市在未来一周，空气质量有恶化的迹像。AQI值基本平缓。 最后本文根据以上研究分析得出的各问题结论，集合西安市具体情况、主要环境污染因子等，在查阅参看相关环保类的资料书籍，对西安市环保部门提出有关环境保护环境空气质量检测与控制方面的合理性建议。并也根据现在的环保要求，和当下的建设环境友好型社会，对政府有关部门提出一些必要的意见和建议。 关键词：空气质量指数AQI, 空气质量污染指数API, Excel应用，对比，指数平滑法，