数学建模大气污染预报问题

数学建模与计算科学在大气环境预测中的应用数学建模与计算科学在大气环境预测中的应用随着气候变化的影响越来越显著，大气环境预测变得越来越重要。

为了更好地预测大气环境，数学建模和计算科学成为了必不可少的工具。

在本文中，我们将探讨数学建模和计算科学在大气环境预测中的应用。

首先，数学建模在大气环境预测中发挥着至关重要的作用。

数学建模是将现实世界中的问题转化为数学问题的过程。

在大气环境预测中，数学建模可以帮助我们更好地理解和预测大气环境的变化。

例如，我们可以使用数学模型来描述大气中的温度、湿度、风速等变量之间的关系。

通过对这些变量进行建模，我们可以更好地理解它们之间的相互作用，从而更准确地预测大气环境的变化。

其次，计算科学在大气环境预测中也扮演着重要的角色。

计算科学是利用计算机和数学方法解决实际问题的学科。

在大气环境预测中，计算科学可以帮助我们更快、更准确地处理大量数据。

例如，我们可以使用计算机模拟大气环境中的各种变化，从而更好地理解和预测大气环境的变化。

此外，计算科学还可以帮助我们构建更复杂的数学模型，从而更准确地预测大气环境的变化。

最后，数学建模和计算科学在大气环境预测中的应用还有许多挑战和机遇。

随着技术的不断进步，我们可以使用更先进的数学模型和计算方法来预测大气环境的变化。

同时，我们也需要不断地改进和完善现有的数学模型和计算方法，以提高预测的准确性和可靠性。

总之，数学建模和计算科学是预测大气环境变化不可或缺的工具。

它们可以帮助我们更好地理解和预测大气环境的变化，从而为人类提供更好的生活环境。

我们相信，在不久的将来，数学建模和计算科学将继续发挥着重要的作用，并为我们带来更多的机遇和挑战。

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。

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。

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。

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。

数学建模空气污染问题研究
数学建模可以用来研究空气污染问题。

研究空气污染可以从以下几个方面入手：
1. 污染源模型：数学建模可以帮助确定不同来源的污染物的排放量、扩散特性和传输途径。

可以利用气象、地理、环境等数据来建立数学模型，以确保模型的准确性。

2. 空气质量模型：数学模型可以用来预测和评估空气中各种污染物的浓度分布。

这包括使用不同的方程来描述污染物在大气中的扩散、反应、沉降和消失等过程。

3. 健康影响模型：数学建模可以帮助研究空气污染对人体健康的影响。

可以利用人口统计数据和医学研究结果来建立数学模型，以评估污染物对不同人群的危害程度。

4. 策略和控制模型：数学模型可以用来评估不同的污染治理策略和控制措施的效果。

可以通过模拟和优化方法来比较不同策略的成本效益，以制定更有效的污染防治政策。

需要注意的是，数学建模只是研究和预测空气污染问题的一种方法，实际解决问题还需要结合实地调查、数据分析和政策制定等多种手段。

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。

.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。

2023华中杯数学建模c题空气质量预测与预警一、引言2023华中杯数学建模c题中，空气质量预测与预警是一个备受关注的话题。

随着全球环境问题日益凸显，空气质量成为人们关注的焦点之一。

对空气质量进行准确预测和及时预警，对于环境保护和人们健康具有重要意义。

二、对空气质量预测与预警的广度和深度评估1. 空气质量概念空气质量是指大气中污染物浓度及其在时间和空间上的分布，以及与人类健康、生态环境等的影响程度。

了解空气质量的概念，有助于我们深入探讨预测与预警的必要性。

2. 空气质量预测方法空气质量预测主要通过监测和数据分析的方式进行。

常见的方法包括传感器监测、气象数据、环境模型等。

这些方法在实际应用中都具有一定的优势和局限性，需要综合考虑。

3. 空气质量预警体系空气质量预警体系是对预测结果进行等级划分和及时发布，提醒社会公众采取相应的防护措施，保障公众健康。

构建健全的预警体系是空气质量预测工作中至关重要的一环。

4. 空气质量预测与预警的意义空气质量预测与预警对于环境保护、城市规划和人们健康具有重大意义。

通过准确预测和及时预警，可以有效降低污染物对人体健康的危害，也有助于引导政府和社会采取有效的环保措施。

三、总结与展望2023华中杯数学建模c题中的空气质量预测与预警，涉及到了多个领域的知识，需要我们综合考虑。

希望未来的研究和实践能够进一步完善空气质量预测与预警体系，为环境保护和人们健康提供更有效的保障。

个人观点：在未来的发展中，空气质量预测与预警将成为环境保护的重要手段，需要不断加强研究和实践，以应对日益严峻的环境挑战。

以上是对2023华中杯数学建模c题空气质量预测与预警的一次全面评估和探讨，希望能对你有所帮助。

空气质量是人们生活中不可忽视的重要因素，它直接关系着我们的健康和生活环境。

对空气质量进行有效的预测和预警就显得尤为重要。

随着科技的不断发展和数据的不断积累，空气质量预测与预警系统也越发完善和精准。

本文将从空气质量预测方法、预警体系建设、意义及未来展望等方面展开深入探讨。

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。

学生数学建模竞赛第一次预选赛一、（必做题）（1）油罐的体积（本题10分）一平放的椭圆柱体形状的油罐，长度为L ，椭圆的长半轴为a ，短半轴为b ，油的密度为ρ，问当油罐中油的高度为h 时油量是多少？解：由题意可话画出画出几何图形如图1所示图 1.1椭圆方程为⎩⎨⎧==t b y t a x sin cos 如图2，设阴影部分面积为S/2，则油桶的底面积为S 。

图 2下面将会利用mathematics 5.0软件进行求解,求解的程序如下：Integrate[2*a*b*Cos[t]^2,{t,ArcSin[1-h/b],Pi/2}] 解得结果为： ))1arccos()()2((2b hb h b bh h b a S -++--= 当b h >时，由椭圆对称性，A 中的h 用h b -2代替得到：所以油液质量M 为：（2）光的反射定律（本题10分）费马原理：光总是沿用时最短的光程传播。

试根据这一原理利用极值的有关知识证明光的反射定律：入射角等于反射角。

解：由于光在同一介质中的速度为常数，所以在同一介质中光总是沿直线传播。

b X Yab-如图3，现假设有两种介质1、2相接，光线在介质1中的传播速度为v,取两介质的分界线上的一条直线为X 轴，设有一束光线从介质1中的),0(a A 点经X 轴上的)0,(x P 点反射，并沿直线方向行进到),(b d B 点。

设直线AP 与X 轴法线的夹角为1θ，PB 直线与X 轴法线的夹角为2θ，下面，根据最短时间效应来推导出光学中的反射定理。

P图三光线由A 点传到P 点所需的时间为: 光线由P 点传到B 点所需的时间为:故光线由A 传到B 所需的总时间为：根据费马定理，最短时间效应对应的优化问题为： 令0])([12222=-+--+=x d b x d x a x v dx dt于是可以得到：2222)(x d b x d xa x -+-=+又由于122sin θ=+xa x ，222sin )(θ=-+-x d b x d所以有：这就是光学中的反射定理。

1.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2SO 、2NO 、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2SO 、2NO 、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2SO 、2NO 、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。

鉴于求解城市API 时有一定的误差，故选择综合评价模型，对数据进行标准化处理之后，确定动态加权函数，对模型进行求解，排名。

目录一、摘要 (2)二、问题的提出 (3)三、问题的分析 (4)四、建模过程1）基本假设 (5)2）符号说明 (5)3）模型建立与求解 (5)五、模型的评价 (15)六、参考文献 (16)七、附录 (17)一、摘要本文通过运用统计分析方法和数学软件，大致得出各个省会城市的大气环境质量和未来环境变化趋势的预测和评价。

用Matlab软件编程得出各省会城市的空气质量指数（AQI），然后用所得数据，利用EXCEL进行指数平滑计算，预测出以后的大气环境质量，然后根据相关数据验证并做出评价和分析。

问题一根据从统计年鉴上获得的数据对31个省会城市建立Matlab程序，然后根据所得到的结果对大气质量进行综合评价，并用EXCEL对各省会城市的大气质量指数进行排名，并分析各个城市的空气质量等级。

由此，我们可以看出海口、拉萨、南宁的AQI指数最低，所以空气质量最好。

而兰州、乌鲁木齐、北京的AQI指数最高，则空气质量最差。

应用指数平滑法和Matlab软件编程，得出2012年全国各省会城市和直辖市的空气状况的预测和分析。

然后根据网上所得资料，了解到我国的重工业分布和各地区人口密度的实际情况，与研究所得的数据进行比较，得出重工业地区和人口聚集地区对于大气环境的影响极大。

问题二将由统计年鉴得到的原始数据代入EXCEL，进行指数平滑预测，求得在实行节能减排的情况下各个省会城市和直辖市2007~2010年的AQI指数，然后利用所得到的预测值绘出折线图，经过观察可以发现，如果只根据2005年以前的数据对大气空气质量来进行预测的话，大气环境质量将会呈现出逐年下降的趋势，这样一来，我国未来的大气环境的发展趋势将非常严峻。

问题三和问题四将数据归纳整理，用Excel做出2003~2010年空气质量指数作差，然后将差值进行对比，做出对比图表，根据图表分析，可以得出，当政府实施节能减排政策后，各个省市的污染物数值都在降低，AQI值都在降低。

结合问题一的预测数据和问题二的预测数据，进行分析比较可知，政府实施节能减排政策对我国的大气环境质量有显著的提升作用。

2023华中杯数学建模c题空气质量预测与预警（原创版）目录一、引言二、空气质量预测与预警的背景和意义三、2023 华中杯数学建模 C 题的解题思路四、空气质量预测的方法和模型五、预警机制的构建和完善六、结论正文一、引言空气污染对人类健康、生态环境、社会经济造成危害，其污染水平受诸多因素的影响，如 PM2.5、PM10、CO、气温、风速、降水量等。

探究污染物浓度的因素，更精准地预测 PM2.5 浓度和 AQI 指数等是科学界和决策者共同关心的问题，对于解析污染影响因素和有效制订控制策略具有重要意义。

为了健全和针对完善重污染天气的应对处置机制，提高重污染天气预防预警、应急响应能力和环境精细化管理水平，消除重度及以上污染天气，作为突发环境事件，数学建模竞赛提出了 2023 华中杯数学建模 C 题：空气质量预测与预警。

二、空气质量预测与预警的背景和意义随着工业化、城市化的加速发展，空气污染问题逐渐凸显，对人类生活和生态环境带来极大影响。

空气质量预测与预警是对空气质量进行监测、预测和预警的技术手段，能够为政府部门、企事业单位和公众提供及时、准确的环境信息，有助于采取相应的措施减轻污染危害。

三、2023 华中杯数学建模 C 题的解题思路2023 华中杯数学建模 C 题主要围绕空气质量预测与预警展开，题目分为三个问题。

问题一要求对缺失数据进行插值处理，并分析每个因素对 PM2.5 浓度的影响；问题二要求构建多步预测模型，使用 LSTM 神经网络进行训练、测试和预测；问题三要求根据预测结果，制定预警机制，为政府部门和公众提供决策依据。

四、空气质量预测的方法和模型空气质量预测方法主要包括传统统计方法和机器学习方法。

传统统计方法包括线性回归、多元线性回归等，而机器学习方法则包括支持向量机、神经网络、随机森林等。

在本题中，LSTM 神经网络作为一种优秀的时间序列预测模型，能够很好地捕捉空气质量的变化趋势和季节性特征。

大气污染评价与预报模型——数学建模word 格式1.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2SO 、2NO 、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2SO 、2NO 、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2SO 、2NO 、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。

数学建模在环境污染治理中的应用有哪些在当今社会，环境污染已成为全球性的挑战，对人类的生存和发展构成了严重威胁。

为了有效地治理环境污染，我们需要运用各种科学技术和方法。

数学建模作为一种强大的工具，在环境污染治理中发挥着至关重要的作用。

它能够帮助我们更好地理解环境系统的运行机制，预测污染的发展趋势，优化治理方案，从而为环境保护提供科学依据和决策支持。

一、数学建模在大气污染治理中的应用大气污染是当前环境问题中的一个重要方面，主要污染物包括颗粒物、二氧化硫、氮氧化物等。

数学建模可以帮助我们分析大气污染物的来源、扩散规律和浓度分布。

通过建立大气扩散模型，我们可以模拟污染物在大气中的传输和扩散过程。

这些模型通常基于流体力学和热力学原理，考虑了风速、风向、温度、湿度等因素对污染物扩散的影响。

利用这些模型，我们能够预测不同污染源排放情况下污染物在特定区域的浓度变化，从而为制定合理的减排措施提供依据。

例如，在城市规划中，可以利用数学模型来评估新建工厂或交通设施对周边大气环境的影响，提前采取相应的防护措施，如设置绿化带、调整工厂布局等。

此外，数学建模还可以用于分析大气污染的季节性变化和长期趋势，为制定长期的大气污染治理策略提供参考。

二、数学建模在水污染治理中的应用水污染是另一个严重的环境问题，影响着人类的饮用水安全和生态系统的健康。

数学建模在水污染治理中也有着广泛的应用。

水质模型是水污染治理中常用的数学模型之一。

它可以描述污染物在水体中的迁移、转化和衰减过程。

通过输入河流、湖泊或海洋的水文参数、污染物的排放情况以及水生态系统的特征等数据，水质模型能够预测水体中污染物的浓度变化和水质的演变趋势。

在污水处理方面，数学建模可以用于优化污水处理厂的工艺设计和运行管理。

通过建立污水处理过程的数学模型，可以确定最佳的工艺流程、反应时间、药剂投加量等参数，提高污水处理效率，降低处理成本。

同时，数学建模还可以帮助评估不同污水处理方案的环境效益和经济效益，为决策提供科学依据。