大气污染论文数学建模

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。

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(PM10)，以及细颗粒物(PM2.5)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。

论文题目：城市空气质量评估及预测目录一、摘要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1二、问题的提出．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2三、问题的分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2四、模型的建立．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41）问题一．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41.模型假设．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42.定义符号说明．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53.模型建立．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54.模型求解．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．65.模型的评价与推广．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．72）问题二．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8１．模型假设．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8２．模型建立．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8３．模型求解．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12４．模型的评价与推广．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14３）问题三．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15１．模型假设．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15２．定义符号说明．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15３．模型建立．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15４．模型求解与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16５．模型的评价与推广．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18五、参考文献．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20六、附录．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21城市空气质量评估及预测一、摘要本文对我国城市的空气污染程度、成都未来空气质量、城市空气污染的主要因素进行了分析研究。

成都市空气污染预测本文对我国城市的空气污染程度、成都未来空气质量、城市空气污染的主要因素进行了分析研究。

针对我国现行的空气质量评估标准——AQI 分级制中的不足，在AQI 评估基础上进行修改完善使之更加科学，同时还收集了必要的数据来研究影响城市空气污染程度的主要因素。

影响城市空气污染程度的主要因素建立于网上所查的国家颁布的数据之上，总的来说，大气污染源主要可分为自然源和人为源两大类。

人为源包括车辆、船舶、飞机的尾气、工业企业生产排放、居民生活和取暖、垃圾焚烧等。

城市的发展密度、地形地貌和气象等也是影响空气质量的重要因素。

城市空气质量的好坏与季节及气象条件的关系十分密切。

因此我们分不同月份讨论。

将某种污染源的所有污染物的等标污染负荷按数值大小排列，从小到大分别计算百分比和累计百分比，将累计百分比大于80%的污染物确定为该污染源的主要污染物污染源，即影响成都空气质量的主要因素。

本文考虑到空气污染程度的季节性变化，所以最后利用Excel 对数据进行处理和计算，得出成都污染程度的季度与年度的综合情况。

本文对四川省成都市近几年的空气质量详细列表进行科学分析，利用层次分析法和曲线拟合等数学建模方法对其空气质量进行评价与预测，综合考虑各种因素建立如下数学模型：一、对成都市空气质量进行评价。

本文通过对成都市最近十年影响空气质量的因素进行统计，如首要污染物2SO 、2NO 、10PM 、可吸入性颗粒物以及污染指数、空气质量级别等进行统计。

利用matlab 软件进行曲线拟合对数据进行处理，根据数据处理结果对成都市的空气质量进行评价。

二、对2013-2015年空气质量分析判断影响成都地区空气质量有哪些主要因素。

因为影响空气质量的因素主要是，工业废气，汽车尾气，以及居民日常生活产生的废气。

查阅出成都市近几年的工业发展情况，汽车数量变化情况，以及居民采暖房方式等数据。

判断影响成都地区空气质量有哪些主要因素？这些因素是如何对空气质量造成影响，根据分析结果来未来验证我们的猜测。

兰州空气污染现状及治理措施摘要本文对兰州市空气污染构成、治理措施和治理效果进行分析，对检测到的的各项污染物浓度、各气象参数运用一元多项式回归模型进行了预测；就气象参数所属区域问题及污染物浓度与其的关系建立了相关性分析模型和多元线性回归模型；最后，根据建模过程和结果，我们对相关部门提出了几个具体的建议。

关键词：API评价模型层次分析一元多项式回归模型相关性分析多元回归一、问题重述兰州空气污染，一度久治不愈，据监测分析，兰州市的大气污染呈工业，烟煤，扬尘及机动车尾气混合型污染特征。

据不完全统计，城区工业废气占到大气污染排放量的50%左右，扬尘污染占20%左右，机动车尾气污染占到17%左右，低空生活污染源占到13%左右，同时，兰州市的大气污染还带有明显的季节性特点，春季以沙尘浮沉等输入性污染为主，夏秋季以泥尘污染为主，冬季则以煤烟等低空面源污染为主，而其中，重度污染主要集中在每年11月至次年3月的冬季供暖期间。

目前对兰州空气污染构主要检测SO2，NO2等工业废气。

现有兰州市，城关区，安宁区，七里河区从2010年3月1日至2010年9月14日检测的污染物含量及气象参数的数据。

1.通过对兰州市空气污染构成，治污措施和治理效果的分析，完善兰州市空气污染治理评价体系，评估兰州市空气污染治理绩效，建立兰州市空气污染治理评价模型，据此对兰州市空气污染治理所采取的主要措施做出效果评测。

2.基于评价模型，对兰州市空气污染提出进一步的治理措施，制定一个详细的具体的可以操作性的空气治理优化方案，并运用所建立的评价指标体系评估你们的方案。

3.给有关部门写一封不超过800字的信，推介你们的方案。

二、问题分析问题一、据检测到兰州各区的SO2、NO2，PM10等工业废气，研究 SO2、NO2，PM10的浓度与气象参数之间的关系。

首先应对五个区域的SO2，NO2，PM10的浓度同气象参数进行相关性检验，以找出气象参数与SO2，NO2,PM10的浓度的对应关系。

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）。

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章程和竞赛规则的, 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，严格遵守竞赛章程和竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。

如有违反竞赛章程和竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。

我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会，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是（从A/B/C/D中选择一项填写）：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）：重庆师范大学参赛队员 (打印并签名) ：1. 毛申申2. 马甜甜3. 安兴雪指导教师或指导教师组负责人 (打印并签名)：张新功（论文纸质版与电子版中的以上信息必须一致，只是电子版中无需签名。

以上内容请仔细核对，提交后将不再允许做任何修改。

如填写错误，论文可能被取消评奖资格）。

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。

大气污染预测中的数学建模与计算大气污染是当前全球面临的重要环境问题之一，对人类健康和生态系统都造成了严重威胁。

为了有效地应对大气污染问题，科学家们利用数学建模与计算技术，开展了大气污染预测研究。

本文将探讨大气污染预测中的数学建模与计算的重要性和应用。

数学建模在大气污染预测中起着关键的作用。

通过数学建模，可以对大气中的污染物的生成、传输和转化过程进行描述和分析。

例如，数学模型可以利用气象数据、排放源信息和污染物化学反应机制，模拟大气中的污染物浓度分布。

这些模型不仅可以预测某一时刻和某一地点的污染物浓度，还可以预测未来的变化趋势，为制定有效的环境保护政策和控制措施提供科学依据。

在数学建模中，计算方法的选择和优化是至关重要的。

由于大气污染的复杂性和非线性特征，通常需要运用数值解法来求解模型方程。

数值模拟技术包括有限差分法、有限元法、谱方法等，这些方法能够将连续的模型方程离散化为离散的代数方程，并通过数值计算得到近似解。

此外，计算方法的优化也在很大程度上影响了模拟结果的准确性和计算效率。

为了提高计算效率，科学家们不仅研究改进现有的计算方法，还开发了并行计算技术和高性能计算平台，以更好地满足大气污染预测的需求。

在大气污染预测中，数据采集、处理和整合也是不可忽视的环节。

大气污染预测依赖于准确和实时的气象数据、排放源数据和污染源数据等。

通过无线传感器网络、遥感技术和信息处理技术的发展，科学家们能够获取大量的实时数据，并将其用于模型参数估计、模型验证和模型预测。

此外，数据的整合和融合也是大气污染预测的重要课题。

不同数据源之间存在差异和不完整性，如何将不同来源的数据整合起来，提高数据的准确性和可靠性，是一个具有挑战性的问题。

大气污染预测的研究还面临着一些困难和挑战。

首先，大气环境的复杂性使得建模工作变得困难。

大气中的污染物源自多个排放来源，经过复杂的化学反应和物理过程，受到天气条件的影响，因此建立准确的模型需要考虑这些复杂性。

城市空气质量评估及预测摘要: 本文对我国十个城市的空气质量进行了深入的研究，利用统计学等相关原理，结合我国现行的“创模”和“城考”体系中的环境空气质量指标，就城市空气污染程度，空气质量的预测和影响因素等问题建立出相应的数学模型。

利用层次分析法和Perron-Frobenions等相关原理建立数学模型对中国十大城市的空气污染严重程度给出分析并排名。

运用GM（1,1）灰色预测模型，结合相关数据运用excel软件进行数据统计，对成都市2010年11月份的空气质量状况进行预测。

使用优势分析原理分析空气中可吸入颗粒、二氧化硫、二氧化氮等因素对空气质量的影响程度。

关键词：空气质量，层次分析，判断矩阵，相对权重，排名，灰色预测，优势分析，可吸入颗粒，二氧化硫，二氧化氮一、问题的提出1.1背景介绍随着中国经济的进一步发展，环境问题已是制约我国发展的关键因素之一，而环境问题最突出的就是空气污染。

“十一五”“创模”考核指标“空气污染指数”要求：API指数≤100的天数超过全年天数85%。

“城考”依据API指数≤100的天数占全年天数的比例来确定空气质量得分。

“API指数≤100的天数”，通常又被称为空气质量达到二级以上的天数。

根据已有数据，运用数学建模的方法，对中国空气质量做出分析和预测是一个重要问题，同时通过对影响空气质量因素的分析，以正确做好环境保护措施也极为重要。

本文主要针对以下几个问题进行相关分析：（1）利用已知的数据，建立数学模型通过分析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）表格中已有的数据具有权威性，值得相信，具有使用价值。

2）空气质量相同等级的污染程度相同。

3）假设该市各种影响空气质量的软因素（如工业发展，人口数量）保持平稳变化。

4）不考虑突发事件即人为因素（如工业事故）造成的空气质量突变。

大气污染评价与预报模型摘要本文对空气质量的评价及污染预报问题进行了分析，运用层次分析法依据处理后的数据对六个城市的空气质量进行了具体细致的排序；对2010年9月15日至9月21日的各项污染物浓度、各气象参数运用一元多项式回归模型进行了预测；就气象参数所属城市问题及污染物浓度与其的关系建立了相关性分析模型和多元线性回归模型；最后，根据建模过程和结果，我们对相关部门提出了几个具体的建议。

通过将数据附件所给有效数据，即日污染物浓度，转化为对应的月污染物浓度的均值，根据各城市月均污染浓度做出其随时间的走势折线图，分析了各个城市2SO 、2NO 、PM10之间的特点。

我们拟根据API 指数值，以二级达标次数为准，对各城市之间的空气质量进行排名，但由于依据API 的区分空气质量等级时灵敏度较低，故采用了层次分析法对空气质量进行排名。

由于我们采用了全部数据进行排名，而E 、F 数据较少，故只对ABCD 进行了排名。

依据层次分析法得出的排名为：A 、B 、D 、C 。

为了精确预测各城市短期内的数据，本文选用一元多项式回归模型。

对2010年的数据进行分析整理，依据回归模型得出其与时间的关系，得出预测值，并得出其置信度为95%的置信区间，结果显示模型的预测效果尚能接受，能够对所要预测数据进行预测。

但由于F 城市数据缺失，根据假设做了合理的定性分析，并未对其进行定量预测。

分析空气质量与气象参数之间的关系时，首先根据数据完整性，气象参数应只属于其中一个城市，排除了D 、E 、F 的可能性，再根据相关性分析的方法，确定了气象参数属于A 城市。

根据污染物与气象参数之间的因果关系，建立了多元线性回归模型，由于季节对污染物的浓度存在影响，分季节得出各污染物与各气象参数之间的相关系数，定性分析该相关系数，得出污染物与气象参数之间的关系。

最后对该系数的理论与实际意义做了检验。

根据以上分析及结果，确定部分与空气质量控制相关的部门，针对其职能提出了诚恳建议。

西安市环境空气质量问题一、 问题重述大气环境是地球自然环境的重要组成部分之一。

近年来，随着我国经济社会的快速发展，大气中各污染物浓度显著增长，尤其是臭氧（3O ）和细颗粒物（ 2.5PM ）污染加剧，环境空气质量评价以及污染治理等问题再一次引起大众的关注。

2012年2月29日，国家环保部发布了新修订的《环境空气质量标准》，其中增加污染物监测项目，加严了部分污染物限值，以客观反映我国环境空气质量状况，推动大气污染防治工作；而之前的评判则以GB3095-1996为依据，通过空气污染指数（API ）判断空气质量。

目前新标准中对大气质量的监测主要是监测大气中二氧化硫（SO 2）、二氧化氮（NO 2）、一氧化碳（CO ）、臭氧（O 3）、可吸入颗粒物10PM 以及细颗粒物 2.5PM 等六类基本项目和总悬浮颗粒物（TSP ）、氮氧化物（NO x ）、铅（Pb ）、苯并[a]芘（BaP ）四类其他项目的浓度。

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。

通过附件中给出的西安市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，回答以下问题：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) 分析影响西安市空气质量的原因；3) 对未来一周（取2013年4月30日至5月6日）西安市空气质量状况进行预测；4) 试就环境空气质量的监测与控制对西安市环保部门提出建议。

二、 问题分析2.1 对空气质量的评价以及对新旧两种标准的对比分析1） 对空气质量进行评价时，应首先确定城市的总体污染程度，即该城市各阶段的空气质量级别和各级别之间的比例关系，据此通过数据的统计分析并利用Excel 做出相应图表；同时，选取的样本应足够大，应对近几年的数据进行处理，可以描绘API 随时间变化的折线图来说明西安市空气质量的变化特点。

数学建模在环境污染治理中的应用研究随着工业化的快速发展以及城市化进程的加速，环境污染问题日益严重。

为了有效治理环境污染，数学建模在环境领域得到了广泛应用和重视。

本文将介绍数学建模在环境污染治理中的应用，并重点讨论数学建模在大气污染、水体污染和固体废弃物管理方面的研究。

一、数学建模在大气污染治理中的应用研究大气污染是目前环境污染问题中较为突出的一个方面。

数学建模在大气污染治理中的应用研究主要集中在大气传输模型、污染源辨识和排放控制策略等方面。

首先，数学建模在大气传输模型方面的研究帮助我们了解污染物在大气中的传输和扩散规律。

通过建立数学模型，可以预测污染物在不同气象条件下的传输路径和浓度分布，从而为环境管理者提供科学依据。

其次，数学建模在污染源辨识方面的研究可以帮助我们确定大气污染源的位置和排放强度。

通过统计分析和模拟计算，可以准确地找出造成大气污染的主要污染源，为环境管理部门采取相应的治理措施提供可靠的依据。

最后，数学建模在排放控制策略方面的研究可以帮助我们制定合理的排放控制政策。

通过建立优化模型，可以找到使得大气污染物排放最小化的策略，从而实现环境保护与经济发展的平衡。

二、数学建模在水体污染治理中的应用研究水体污染是另一个严重的环境问题，也是生态系统破坏和健康威胁的重要原因。

数学建模在水体污染治理中的应用研究主要涉及水质模拟和污染源溯源等方面。

首先，数学建模在水质模拟方面的研究可以帮助我们了解水体污染的传播和演化规律。

通过建立水质模型，可以模拟水体中污染物的扩散过程和浓度分布，为环境管理者提供决策支持。

其次，数学建模在污染源溯源方面的研究可以帮助我们确定水体污染的来源。

通过数学模型和统计方法，可以追踪污染物的运动轨迹和浓度变化，从而找出污染源，并采取相应的治理措施。

三、数学建模在固体废弃物管理中的应用研究固体废弃物的产生和处理是当前环境污染治理面临的重要问题之一。

数学建模在固体废弃物管理中的应用研究主要涉及垃圾堆积模型、废弃物分类和处理规划等方面。

关于北京市气候变化与大气污染的研究中央民族大学马越龙、姚琨、朱爱丽摘要本文建立了一个关于分析北京市气候变化趋势和大气污染情况的统计模型。

本文主要研究以下三个问题：北京市气候变化的趋势，验证北京市是否存在气候变暖现象；大气污染情况及变化趋势；大气污染和气候变化之间的关系。

首先就问题一，根据主成分分析思想，我们选用降水量、气温和风速来表征北京市气候变化，并从《北京市统计年鉴2010》获得了1978——2009年的相关数据，利用Matlab、Excel对这些数据进行时间序列分析并根据最小二乘法原理将散点图拟合成趋势曲线，又根据问题实际需要和判定系数等对其进行筛选，得到我们需要的最优回归方程及曲线。

据此验证北京市存在气候变暖现象，并选取气温的气候倾向率（气温线性回归方程的一次项系数）来度量气候变暖的程度。

其次就问题二，根据主成分分析思想，我们选用SO2浓度、NO2浓度、可吸入颗粒物含量来表征北京市大气污染状况，并从《北京市统计年鉴2010》获得了2000——2009年的相关数据。

利用内地空气污染指数的计算方法，计算出大气污染的评价度量指标API。

并利用问题一中的方法分析各数据，得到SO2浓度、NO2浓度、可吸入颗粒物含量及API的回归模型，从而分析度量大气污染情况的变化趋势。

然后就问题三，利用SPSS软件计算分析API与温度、降水量、风速的相关性。

通过分析H比较相关系数得出大气污染与气候变化之间的关系。

H最后我们利用F检验来判断以上所建立回归模型的回归效果。

综上，我们利用SPSS、Excel、Matlab等数学软件很好地实现了数据统计分析，并结合主成分分析及时间序列分析思想给出了北京市气候变化和大气污染变化趋势的分析。

将数据与图形相结合，既充分发挥了图形的直观功能，又根据数据进行了相关分析，排除了主观经验的干扰，使所建立的数学模型能较好的解决上述问题。

关键词：气候变化大气污染变化趋势API 回归模型F检验一、问题的提出与分析1、问题的提出目前，气候变暖和大气污染成为当今人类社会亟待解决的两大问题，是人类必须面对的严峻挑战。

1.问题重述问题重述大气是指包围在地球外围的空气层，是地球自然环境的重要组成部分之一。

人类生活在大气里，洁净大气是人类赖于生存的必要条件。

一个人在五个星期内不吃饭或 5 天内不喝水，尚能维持生命，但超过 5 分钟不呼吸空气，便会死亡。

随着地球上人口的急剧增加，人类经济增长的急速增大，地球上的大气污染日趋严重，其影响也日趋深刻，如由于一些有害气体的大量排放，不仅造成局部地区大气的污染，而且影响到全球性的气候变化。

因此，加强大气质量的监测和预报是非常必要。

目前对大气质量的监测主要是监测大气中 SO2 、 NO2 、悬浮颗粒物（主要为 PM10）等的浓度，研究表明，城市空气质量好坏与季节及气象条件的关系十分密切。

附件给出城市 A、B、C、D、E、F 从 2003 年 3 月 1 日至 2010 年 9 月 14 日测量的污染物含量及气象参数的数据。

请运用数学建模的方法对下列问题作出回答： 1.找出各个城市 SO2 、 NO2 、PM10 之间的特点，并将几个城市的空气质量进行排序。

2．对未来一周即 2010 年 9 月 15 日至 9 月21 日各个城市的 SO2 、 NO2 、PM10 以及各气象参数作出预测。

3．分析空气质量与气象参数之间的关系。

4．就空气质量的控制对相关部门提出你的建议。

2.问题分析问题分析本题为生活中的实际问题，层层递进式提出四个问题，分别需要对空气污染因素以及气象参数进行分析求解。

第一问为评价性问题，先从城市内部个污染物特点出发，再到城市之间空气质量进行比较。

第二问是预测性问题，通过对给出的数据进行分析，预测各项参数之后的趋势。

第三问是寻找关联性问题，要求找出空气质量与气象参数之间的关系。

第四问为开放型问题，可通过之前得出的结论或者相关文章及模型提出建议。

2.1 问题 1 通过查阅资料，运用已有的 API 对各个城市的各项污染指标进行计算，得出各个污染指数 API 月平均的折线图，观察，得出各城市各项指标的特点。

数学建模空气污染论文1浅谈空气污染监测浅谈空气污染监测的重要意义随着人类社会的不断发展，人们的生活水平不断提高。

但是，人类文明的高速发展也带来了众多的弊病，其中最严重的就是对自然环境的破坏。

人类对于自然环境的破坏主要集中在对森林、水源、空气上，而其中对人们的生活影响最大、影响面最广的，就要属对空气的破坏。

现在的环境空气的质量与人们的生活密切相关，人们的工作、生活、学习都与空气的好坏密切相关。

因此，人们需要对身边的空气质量有一个直观的了解。

从另一方面讲，随着经济的不断发展，人类对环境的污染越来越严重，人们的环保意识也在不断地增强，都希望目前的生活环境能够得到改善。

因此，相关部门有责任、有义务加强空气环境监测工作，为民众提供及时、准确的空气质量报告，以便于人们对日常生活进行调整，便于相关环部门作出正确地决策。

只有做到以上几点，人们的生活环境才会从根本上得到提升。

因此。

从环境对人工作、生活、学习的影响来看,开展高效、及时的空气污染监测工作是十分必要的。

浅谈现阶段空气污染监测现状我国的空气监测起步较晚，但是发展速度很快，相关部门根据实际情况制定了众多的措施，并取得了良好的成效。

环境监测是环境保护的基础性工作，它具有涉及面广、专业性强和投资大等特点。

为了能够提高全国空气监测工作的质量于效率，国内环境部门将已经在全国组织监测网络。

除此之外，国家也制订了统一的监测原则，在各地方设立了环境监测站，充分发挥了各方面的技术人才的优势，同时引进众多先进设备，大幅提高了我国空气监测的工作的质量。

我国的空气质量监测人员应用了科学合理地监测与测试数据的技术，使我国的空气质量监测水平不断提高，逐渐的在世界占据领先地位。

在我国广大空气质量监测人员的不断努力的基础上，国家仍在不断地完善环境保护法律，促进我国环境监测工作进一步地展开与加强。

现在空气环境监测工作主要是运用各种方法连续或者间断地测定环境空气中污染物的性质、浓度进行分析,并评价空气环境质量的过程。

2023华中杯数学建模c题空气质量预测与预警2023华中杯数学建模C题：空气质量预测与预警空气质量是一个与人们生活密切相关的重要环境指标，对人体健康和经济社会发展有着重要影响。

本文将以2023华中杯数学建模C题为背景，探讨空气质量预测与预警的方法和应用。

一、引言随着城市化进程的加快和工业生产的不断增长，大气污染问题日益突出。

所以，空气质量预测与预警变得尤为重要。

本文将通过数学建模的方法，利用已有的监测数据和相关因素，对未来的空气质量进行预测和预警。

二、数据收集和处理空气质量预测与预警的关键在于准确的数据收集和处理。

首先，我们需要收集与空气质量相关的数据，比如大气温度、湿度、风速等监测数据。

这些数据可以从气象站、环境监测站等渠道获取。

然后，我们需要对这些数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值填充等操作，以确保数据的完整性和准确性。

三、数学建模方法在空气质量预测与预警中，常用的数学建模方法有回归分析、时间序列分析、人工神经网络等。

针对不同的因素和数据特点，我们可以选择合适的数学方法。

在回归分析中，我们可以利用历史的监测数据来构建空气质量与各项因素的数学模型，然后利用该模型进行预测和预警。

四、模型构建与验证模型构建是空气质量预测与预警的核心环节。

我们可以利用建模软件如MATLAB、Python等进行模型构建和参数估计。

在构建模型时，需要考虑不同因素之间的相关性和影响程度，以及可能的非线性关系。

然后，我们需要对构建的模型进行验证，主要包括模型拟合效果的检验和误差分析。

只有模型能够准确地预测出未来的空气质量，才能实现有效的预警。

五、预测与预警应用空气质量预测与预警的应用范围广泛，包括环境保护、交通管理、健康指导等领域。

在环境保护方面，我们可以利用预测结果，采取相应的措施来减少污染物排放，改善空气质量。

比如，在高污染风险预警时期，可以限制尾气排放，减少工业生产等。

在交通管理方面，我们可以通过预测和预警结果，合理调整交通流量，避免交通拥堵和高污染区域的交通聚集。

大气污染预测的数学模型和方法随着工业化和城市化的快速发展，大气污染问题越来越严峻。

如何预测和控制大气污染已经成为一项重要的研究课题。

大气污染预测可以帮助我们更好地了解大气污染形成和传播的规律，为环境保护和健康保障提供科学依据。

本文将从数学建模、模型选择和算法优化等方面介绍大气污染预测的数学模型和方法。

一、数学建模数学建模是大气污染预测的基础。

大气污染的成因及其发展规律涉及多个因素，如气象条件、人类活动和自然环境等。

因此，建立数学模型需要考虑多个参数，如温度、湿度、气压、风速、风向、大气稳定度、排放源等。

语言学会通过数学公式和统计方法将这些参数进行量化，得出污染物的浓度和传播程度等结果。

目前，常见的大气污染数学模型包括:Gaussian模型、Lagrange 模型、Euler模型、CALPUFF模型、CAMx模型等。

其中，Gaussian模型是应用最为广泛的模型之一。

Gaussian模型着重考虑气象条件对污染物扩散和沉降的影响，具有简单、易于操作、要求数据量少等特点。

Lagrange模型和Euler模型分别侧重于描述污染物的运动过程和形成过程。

CALPUFF模型和CAMx模型则是最近发展起来的高级数学模型，能够更好地模拟多维空间中复杂的气象条件和污染物传播过程。

二、模型选择针对实际使用中，不同的数学模型适用于不同的污染源和环境条件。

因此，在选择大气污染数学模型时，需要结合具体情况进行综合分析和比较。

首先，要考虑污染源的位置，气象条件等。

例如，对于位于城市中心的大工厂或压力容器，要选用Gaussian模型来模拟；对于位于山区的散发源或挂靠在城市外的火电厂，可以选用CALPUFF 模型或CAMx模型等高级数学模型进行预测。

其次，还需要考虑数据的可用性和模型的复杂性。

一些高级数学模型需要大量的数据来进行预测，但是数据采集及其困难。

因此，如果数据有限，就要选择较为简单的数学模型进行预测。

三、算法优化大气污染预测虽是一项困难的任务，但是通过现代算法优化技术的应用，可以大大提高预测精度和计算效率。

空气污染问题研究数学建模论文学位论文2021年第十二届五一数学建模联赛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： 1238 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）徐州工程学院参赛队员 (打印并签名) ：1. 唐惠 2. 李俊3. 王媛媛日期： 2021 年 5 月 3 日获奖证书邮寄地址：徐州工程学院中心校区敬知楼514室邮政编码： 221018 收件人姓名：数学建模协会联系电话： 831052252021年第十二届五一数学建模联赛编号专用页竞赛评阅编号（由竞赛评委会评阅前进行编号）：评阅记录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）：2021第十二届五一数学建模联赛题目空气污染问题研究摘要本文通过建立高斯模型对空气污染物及其扩散进行研究，求出空气污染的浓度变化和对应的空气质量等级。

针对问题一，为了解决衡量空气质量优劣程度等级问题，参考美标和国标下的污染物浓度限值，引用空气质量分指数公式，建立空气质量指数模型。

求出不同标准下的空气质量指数AQI，再由美标和国标下的空气质量等级，判断出同一污染物浓度在不同标准下的空气质量优劣程度。