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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。
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。
基于数值预报的空气质量猜测模型的探究摘要：空气质量猜测是一项关键的环境保卫工作，对于人们的健康和生活品质具有重要影响。
在过去的几十年中，随着数值模拟技术的不息进步，基于数值预报的空气质量猜测模型也得到了极大的改进和应用。
本文通过综合探究相关领域的文献，并结合实际应用的需要，对基于数值预报的空气质量猜测模型进行了详尽的探究和分析。
探究表明，数值模拟技术在空气质量猜测中具有较强的优势，可以提供准确的空气质量猜测信息。
然而，数值预报模型依旧面临一些挑战，如模型精度、数据得到与处理、模型参数确定等问题。
通过对这些问题的探究和分析，可以进一步提高基于数值预报的空气质量猜测模型的准确性和可靠性。
关键词：数值预报；空气质量猜测；数值模拟技术；模型精度；数据处理1. 引言随着人们对环境保卫意识的不息提升，空气质量问题越来越受到人们的关注。
空气污染不仅对人们的健康产生负面影响，也对农作物生长、生态环境等产生很大的危害。
因此，准确猜测空气质量，准时实行相应的控制措施，对于改善空气质量、保卫人民健康具有至关重要的意义。
在过去的几十年中，随着计算机技术的快速进步，数值模拟技术被广泛应用于各个领域，其中包括环境科学领域。
数值模拟技术通过建立适当的模型，利用计算机进行模拟，可以对大气运动和传输过程进行准确的数值计算，从而提供准确的空气质量猜测信息。
2. 基于数值预报的空气质量猜测模型的原理基于数值预报的空气质量猜测模型主要基于数值模拟技术，通过建立适当的数学模型，利用计算机进行模拟，猜测空气质量的变化趋势。
数值模拟技术通过将大气划分为离散的网格点，然后利用物理方程和数值方法对每个网格点进行计算，得到大气的运动和传输过程。
然后，通过对大气中污染物的排放源、扩散过程、化学反应等进行数值计算，可以得到污染物在大气中的浓度分布状况。
3. 基于数值预报的空气质量猜测模型的探究现状目前，基于数值预报的空气质量猜测模型已经得到了广泛的探究和应用。
计算机建模及其在空气质量模拟和预测中的应用摘要：在计算机工程技术管理领域，关于工程管理、军事管理、交通科学、生命科学、人文领域，都会有所涉及。
本文围绕计算机建模及其在空气质量模拟和预测中的应用展开论述，对计算机在空气污染之力中的运用的优势和劣势加以分析，愚弄空气质量建模的方法，对比了各类模型的建模机理，特别是当今被广泛应用的cMAQ模型，欧拉三维格点的模型结构、区域性环境规划等的特征，作用、准确度加以详细的论证，对于各个敏感度板块的控制污染预警、预报等方面的评估，决策中的运用等展开了总结和展望，针对未来的空气质量建模的发展提出了建设性的意见和建议。
关键词：计算机模型；空气污染治理；响应面模型人类对世界的认知，很多时候可以通过数学模型的建立来达到目的。
通过不断完善知识积累，人们在这个基础上将数学模型加以修正，得到了关于世界的认识的方向，得到了有利的决策，并加以演变，增加了人们的认识的水平，预测事物的发展方向，掌握了得到了研究对象的复杂的认识度。
将这个决策参与到事物的演化过程中，对复杂的研究对象进行了掌握后，再进行简化，将模型沿着时间轴的方向不断地延到了典型性的指标，描述为一个过程，的不同性质的研究目标，最终降低了观测、试验、计算等的成本。
在条件允许的情况下，通过因子的调整，得到了研究对象的准确的逼近值，得到了事物的最终的发展轨迹。
1.计算机与数学建模经过模型的建立，问题被转化为了数学问题。
为了得到数学模型的求解，将大量的数学推力运用计算的方法加以计算。
数学建模的载体是电子计算机。
在二战期间，美国使用了大量的军用数据进行导弹飞行轨迹的计算，这些数据需要一种工具来进行大量的计算，为了解决这一难题，电子计算机应运而生。
随着计算机建模技术的快速发展，工程领域被扩展到了非工程领域。
数学建模得到了实际的解决，实际问题拥有了解决的道路，现代的数学建模大部分是在计算机上进行的。
2.计算机建模与空气质量的模拟大气研究应用计算机建模技术已经相当的广泛。
数学建模在空气质量评估中的应用随着城市化进程的加速和工业化的快速发展，城市空气质量成为人们关注的焦点。
空气污染对人体健康和环境的影响不容忽视，因此精确评估空气质量显得尤为重要。
在这一过程中，数学建模发挥了重要的作用，帮助我们理解和评估空气质量。
本文将探讨数学建模在空气质量评估中的应用，并介绍其中的常见方法和技术。
一、数学建模在空气质量监测中的应用空气质量监测是评估空气质量的基础，数学建模在此过程中起到了关键的作用。
通过分析监测数据，建立数学模型可以帮助我们预测和评估空气污染的程度，以及其对人体健康和环境的影响。
1.1 时间序列模型时间序列模型是一种通过分析时间序列数据，预测空气质量的方法。
它根据过去的数据趋势和模式，推断未来的空气质量水平。
常见的时间序列模型包括ARIMA模型和GARCH模型。
ARIMA模型利用自回归、滑动平均和差分的方法，分析和预测时间序列数据的趋势和周期性。
GARCH模型则适用于分析和预测时间序列数据的方差，帮助我们了解空气质量的波动性。
1.2 空间插值模型空间插值模型是通过已知的空气质量监测点数据，预测未知地点的空气质量。
常见的空间插值模型包括克里金插值和反距离加权插值。
克里金插值利用已知数据的空间相关性，估计未知点的数值。
反距离加权插值则根据已知点与未知点之间的距离，赋予不同的权重，计算未知点的数值。
这些模型可以帮助我们绘制空气质量分布图，发现不同地区的污染状况。
1.3 空气质量预警模型空气质量预警模型是根据劣质空气质量的监测数据，预测未来一段时间内的空气质量是否会超标，并进行预警。
预警模型常用的方法有回归分析、神经网络和支持向量机等。
这些模型可以根据现有的数据和模式，预测未来的空气质量状况，帮助政府和公众采取相应的措施，防范空气污染带来的危害。
二、数学建模在空气质量改善中的应用除了评估空气质量，数学建模还可以帮助我们找到改善空气质量的方法和措施。
通过模拟和优化，可以发现降低污染物排放、改变城市规划和交通布局等方法，以改善空气质量。
空气质量观测数据建模与预测方法在当今全球环境污染问题日益严重的背景下，人们对于空气质量的关注越来越高。
为了有效地管理和改善空气质量，空气质量观测数据的建模和预测变得非常重要。
本文将探讨空气质量观测数据的建模与预测方法，并提供几种常用的技术。
首先，空气质量观测数据的建模是指将现实世界的观测数据转化为可用于分析和预测的模型。
建模的关键在于找到空气质量与不同因素之间的关系。
一种常用的建模方法是回归分析，通过建立一种数学函数来描述变量之间的关系。
回归分析可以帮助我们确定空气质量与气象、人类活动和污染源等因素之间的关系。
另一个重要的建模方法是时间序列分析。
时间序列分析是对时间序列数据进行建模和预测的统计方法。
对于空气质量观测数据，我们可以将其视为一个时间序列，通过对以往观测数据的统计分析来预测未来的空气质量。
时间序列分析可以帮助我们发现空气质量的周期性变化和趋势，进而预测未来的空气质量状况。
除了建模，预测空气质量也是非常重要的。
准确预测空气质量可以帮助政府和公众采取相应的措施，减少人们的健康风险。
常用的预测方法有以下几种。
首先是基于时间序列的预测方法，如ARIMA模型和指数平滑法。
ARIMA模型是一种常用的时间序列预测模型，它通过建立自回归、差分和移动平均的组合来预测未来的数值。
指数平滑法则是一种基于移动平均的方法，它通过对历史数据进行加权平均来预测未来的数值。
这些方法都能够根据过去的观测数据来预测未来的空气质量，但需要注意的是，它们假设未来的填充数据与过去的数据具有一定的相关性。
其次是基于机器学习的预测方法，如支持向量机（SVM）和随机森林（Random Forest）。
机器学习是一种利用算法和模型来分析数据并进行预测的方法。
这些方法通过训练模型来找到空气质量观测数据与其他变量之间的关系，从而进行预测。
对于这些方法来说，关键在于选择合适的特征和调整模型参数，以提高预测的准确性。
此外，还有一些其他的预测方法，如神经网络和贝叶斯网络。
全国大学生统计建模大赛获奖论文概述本文介绍了我们在全国大学生统计建模大赛中获得奖项的获奖论文。
我们小组成员在比赛中运用统计建模方法，对给定的问题进行了深入研究和分析，并提出了有效的解决方案。
本文将介绍我们的问题背景、研究方法、结果和结论。
问题背景我们研究的问题是某城市的空气质量问题。
空气污染对人们的健康和环境有着严重的影响，因此对于空气质量的监测和预测非常重要。
我们的目标是通过建立合适的统计模型，对该城市未来一段时间内的空气质量进行预测。
数据收集和处理我们首先收集了大量关于空气质量的数据，包括空气中各项污染物的浓度、天气条件和人口密度等。
为了处理这些数据，我们使用了Python编程语言和相关的数据处理库。
我们对数据进行了清洗和预处理，包括去除异常值和缺失数据的处理。
通过分析数据的统计特征，我们了解了各项污染物浓度的变化趋势和与天气条件的相关性。
数据分析和建模在数据预处理后，我们进行了进一步的数据分析和建模。
我们采用了多种统计建模方法，包括回归分析、时间序列分析和人工神经网络等。
首先，我们进行了回归分析，建立了空气污染物浓度与天气因素之间的数学模型。
通过回归分析，我们找到了与空气污染物浓度关系最密切的天气因素，并根据这些因素对未来空气质量进行了预测。
其次，我们进行了时间序列分析，研究了空气污染物浓度的时间变化规律。
通过时间序列分析，我们可以了解空气污染物浓度的周期性变化和趋势性变化，并进一步预测未来空气质量的变化趋势。
最后，我们尝试了人工神经网络模型，在建立了充分训练的神经网络之后，我们将历史的空气质量数据作为输入，预测未来一段时间的空气质量变化。
结果与讨论在我们的研究中，我们成功地建立了多个统计模型，对该城市未来一段时间的空气质量进行了预测。
通过交叉验证和比较实际观测值，我们发现我们的模型的预测结果与实际数据相符合，证明了我们模型的有效性。
通过对预测结果的进一步分析，我们发现该城市的空气质量在未来一段时间内有所改善的趋势。
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。
空气质量预测模型研究与应用近年来，全球范围内空气质量问题成为了一个日益严重的环境挑战。
由于人类活动和自然因素的影响，空气质量不仅对人们的健康和生活质量产生重大影响，还对生态系统和气候变化产生了负面影响。
因此，为了确保公众的健康和可持续发展，准确预测和评估空气质量变化越来越成为一项重要的任务。
空气质量预测模型的研究和应用能够提供有价值的空气质量信息和预警，以帮助政府、企事业单位及个人做出科学决策和行动。
在这篇文章中，我们将介绍一些常见的空气质量预测模型，并探讨它们的研究和应用情况。
一、时间序列模型时间序列模型是一种常用的空气质量预测方法。
该模型基于历史数据和时间因素来预测未来的空气质量状况。
常见的时间序列模型包括自回归移动平均模型（ARMA）、自回归积分移动平均模型（ARIMA）和季节性自回归积分移动平均模型（SARIMA）等。
这些模型通过分析和建模历史数据的空气质量变化，探索其与时间和其他相关因素之间的关系，并进行预测。
二、统计回归模型统计回归模型是另一种常见的空气质量预测方法。
该方法通过建立多元线性回归模型来预测空气质量，通过考虑多个影响因素的综合作用，对未来的空气质量进行预测。
常见的统计回归模型包括多元线性回归模型、逐步回归模型和岭回归模型等。
这些模型通过分析和建模空气质量的影响因素，如天气、交通状况、工业排放等，从而预测未来的空气质量。
三、机器学习模型机器学习模型是近年来快速发展的一种空气质量预测方法。
这些模型通过从大量数据中学习，并自动调整模型参数，以预测未来的空气质量。
常见的机器学习模型包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和随机森林（Random Forest）等。
这些模型在处理非线性、多变量和高维数据方面具有较强的优势，能够更准确地预测未来的空气质量。
四、深度学习模型深度学习模型是机器学习的一种分支，利用神经网络模拟人脑的学习和处理过程。
在空气质量预测方面，深度学习模型可以通过学习复杂的数据特征和模式，提高预测的准确性。
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。
数学建模在城市空气质量评估中的应用城市空气质量一直是人们关注的焦点之一，它与人们的健康息息相关。
为了更准确地评估和监测城市空气质量，数学建模在这方面发挥了重要作用。
本文将探讨数学建模在城市空气质量评估中的应用，并阐述其在提高城市空气质量管理的效率和精度方面的重要性。
1. 建立物质扩散模型数学建模可以帮助我们建立城市空气质量评估的物质扩散模型，从而对空气污染物的传输和分布进行预测。
通过收集和分析大量的环境数据，如风速、风向、地形等因素，可以建立数学模型来模拟污染物在城市中的传播过程。
这样可以提供科学依据，指导相关部门采取合适的控制措施，降低空气污染物的浓度。
2. 优化监测站点布局数学建模可以帮助我们优化城市空气质量监测站点的布局。
通过建立数学模型，结合城市的地理信息系统（GIS）数据，可以确定最佳的监测站点位置，以获取更准确和全面的空气质量数据。
这有助于提高城市空气质量评估的可行性和准确性，并且可以更好地评估不同区域的空气质量状况。
3. 预测和预警系统数学建模可以帮助我们建立城市空气质量的预测和预警系统，及时掌握空气污染物的浓度和分布情况。
通过对历史数据的分析和建模，可以预测未来一段时间内的空气质量情况，并及时发布预警信息，提醒市民们采取相应的防护措施。
这对于提高城市的空气质量管理水平，减少空气污染的危害具有重要意义。
4. 模拟影响因素数学建模可以模拟和分析城市空气质量评估中涉及的各种影响因素。
通过建立数学模型，可以预测不同因素对空气质量的影响程度，如交通流量、工业排放、天气条件等。
这有助于指导相关部门采取相应的控制措施，降低污染物的排放，改善空气质量。
5. 数据分析与决策支持数学建模可以帮助我们对城市空气质量数据进行深入的分析和挖掘，从而为相关部门提供决策支持。
通过建立数学模型，可以对大量的数据进行处理和整合，帮助决策者更好地了解城市空气质量的变化趋势和存在的问题。
这对于制定和实施有针对性的控制措施，改善城市空气质量具有重要的指导作用。
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。
基于ARIMA模型的西安市空气质量指数的分析与预测一、研究背景近年来，随着城市化进程的加快和工业化程度的提高，空气质量已成为人们日常关注的焦点之一。
空气质量的变化会对人们的健康产生重大影响，因此对空气质量进行监测和预测具有重要意义。
西安市作为中国西北地区的重要中心城市，其空气质量的变化更是牵动着千万市民的心。
对西安市空气质量指数进行深入分析和预测，将有助于提升城市管理水平和改善市民的生活质量。
二、研究目的本文旨在利用ARIMA（自回归移动平均模型）对西安市空气质量指数进行分析和预测，通过建立合适的时间序列模型，对空气质量指数进行未来一段时间的趋势预测，为市政府提供科学依据，为市民提供健康保障。
三、数据来源和整理本文所使用的数据来源于西安市环境保护局的监测数据，包括PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3等各项指标。
我们选取了2015年1月至2020年12月的数据，共72个月的数据。
在整理数据的过程中，我们通过数据平滑处理和缺失值插补等方法，使得数据质量更为完整可靠。
四、数据分析与预处理在进行ARIMA模型的建立之前，我们首先对空气质量指数的时间序列进行了平稳性检验，以确保数据的平稳性。
具体而言，我们使用了ADF（单位根检验）和KPSS检验等方法来检验序列的平稳性。
经过分析，我们发现空气质量指数的原始序列并不平稳，因此需要对其进行差分处理，使其成为平稳序列。
接着，我们计算了自相关函数图和偏自相关函数图，以确定ARIMA模型的参数p和q的取值。
五、ARIMA模型的建立在确定了ARIMA模型的参数p和q之后，我们使用最小二乘法对ARIMA模型进行了参数估计，得到了最终的ARIMA模型。
在建立了ARIMA模型之后，我们通过模型诊断对其进行了充分的检验，包括对残差序列的平稳性检验和白噪声检验等。
通过模型诊断的过程，我们确保了所建立的ARIMA模型的可靠性和稳定性。
六、模型预测和分析在建立了稳定可靠的ARIMA模型之后，我们利用该模型对未来一段时间的空气质量指数进行了预测。
空气质量模型建立及预测研究一、前言大气污染成为当代社会的一个严重问题，特别是在工业化和城市化进程加速的中国，大气污染日渐严重。
空气质量模型作为空气质量预测及治理的重要工具，已经成为当前开展大气环境质量研究的重要手段。
本文将介绍空气质量模型的建立及预测研究，并结合实例详细阐述空气质量模型的建立、输入变量选择、模型优化、模型评价以及预测方法等。
二、空气质量模型的建立空气质量模型是指通过对大气的物理、化学和气象过程的描述，综合评价污染物排放对空气质量影响的模型。
空气质量模型通常可以分为三类：（1）物理模型：基于大气物理学原理以及污染物传输的数学模型，如格点化全球气候模型（GCM）、雾霾分布模型、流场-输运模型、扩散模型等；（2）化学模型：在所建立的传输模型中加入污染物化学反应的描述，如空气质量模拟模型（CMAQ）、三维空气质量模型（CAMx）等；（3）统计模型：基于大量的实测数据建立经验模型，如时间序列模型、回归模型、神经网络模型等。
在模型建立过程中，需要考虑模型的精度、可靠性和适用性，因此，模型的优化和精度提高是至关重要的一环。
三、输入变量选择模型的输入变量是建立空气质量模型的关键因素之一。
正确选择输入变量可以提高模型的精度和可信度。
空气质量模型的输入变量通常包括以下四个方面的变量：（1）气象因素：如温度、湿度、风速、风向、气压等；（2）排放源因素：如烟囱高度、排放通量、排放浓度、管道长度等；（3）地理环境因素：如地形起伏、建筑高度、交通密度等；（4）污染物浓度因素：如各类重污染物的浓度、光化学反应物质浓度等。
当然，在考虑输入变量时，还需要考虑变量之间的相关性程度和可获得性。
同时，不同的空气质量模型输入变量的选择也不尽相同。
四、模型优化模型的优化是指在现有模型的基础上，通过寻找模型的最优组合，获得最佳的预测结果的过程。
模型优化通常需要对模型参数进行调整或算法进行更新。
优化的目标是提高模型的稳健性、精度和可靠性。
2019高教社杯全国大学生数学建模竞赛
D题目及论文精选
D题 空气质量数据的校准
空气污染对生态环境和人类健康危害巨大，通过对“两尘四气”
（PM2.5、PM10、CO、NO2、SO2、O3）浓度的实时监测可以及时掌握空气质量，对污染源采取相应措施。
虽然国家监测控制站点（国控点）对“两尘四气”有监测数据，且较为准确，但因为国控点的布控较少，数据发布时间滞后较长且花费较大，无法给出实时空气质量的监测和预报。
某公司自主研发的微型空气质量检测仪（如图所示）花费小，可对某一地区空气质量进行实时网格化监控，并同时监测温度、湿度、风速、气压、降水等气象参数。
由于所使用的电化学气体传感器在长时间使用后会产生一定的零点漂移和量程漂移，非常规气态污染物（气）浓度变化对传感器存在交叉干扰，以及天气因素对传感器的影响，在国控点近邻所布控的自建点上，同一时间微型空气质量检测仪所采集的数据与该国控点的数据值存在一定的差异，因此，需要利用国控点每小时的数据对国控点近邻的自建点数据进行校准。
附件1.CSV和附件2.CSV分别提供了一段时间内某个国控点每小时的数据和该国控点近邻的一个自建点数据（相应于国控点时间且间隔在5分钟内），各变量单位见附件3。
请建立数学模型研究下列问题：
1. 对自建点数据与国控点数据进行探索性数据分析。
2. 对导致自建点数据与国控点数据造成差异的因素进行分析。
3. 利用国控点数据，建立数学模型对自建点数据进行校准。
第一篇
第二篇。
数学建模在环境污染控制中的应用研究环境污染是全球人民面临的重要问题之一，其对人类的生存环境和健康产生了直接的影响。
为了解决环境污染问题，数学建模成为了一个有效的研究方法。
本文将探讨数学建模在环境污染控制中的应用研究，并重点讨论了数学建模在空气污染和水污染控制方面的应用。
一、数学建模在空气污染控制中的应用研究空气污染是环境污染的一个重要方面，它由于大气中的颗粒物和有害气体的排放而产生。
数学建模可以帮助我们预测和控制空气污染的程度，从而采取相应的措施来保护环境。
1. 空气质量指数的建模空气质量指数是衡量空气清洁程度的重要指标，数学建模可以帮助我们研究和优化空气质量指数的计算方法。
通过分析大气污染源的排放数据、气象条件和人类活动等因素，建立合理的数学模型可以准确地计算出空气质量指数，并为环境监测和污染防治提供依据。
2. 大气扩散模型的建立为了预测和控制空气污染的范围和强度，我们需要建立大气扩散模型。
借助数学建模的方法，可以综合考虑大气稳定度、风速、地形等因素，建立数学模型来模拟和预测空气污染物的扩散范围和传播速度。
这对于制定合理的环境管理策略和减少污染物的排放具有重要意义。
二、数学建模在水污染控制中的应用研究水污染是另一种常见的环境污染形式，它对人类的生活和健康造成了严重威胁。
通过数学建模，我们可以深入研究水污染的来源和传播规律，并探索有效的控制手段。
1. 水质模型的建立为了了解水体中污染物的浓度分布和变化规律，我们可以建立水质模型来模拟水污染的传播过程。
数学建模可以考虑流体力学、生态学以及化学反应等多个因素，通过计算和模拟来预测水质的变化趋势，从而制定相应的治理措施。
2. 水资源优化配置模型数学建模可以帮助我们优化水资源的配置，以提高水资源利用效率并减少污染的产生。
通过建立数学模型，分析水资源供求关系、污水排放情况以及经济发展需求等因素，我们可以合理调整水资源的分配方式，降低水污染的风险，实现水资源的可持续利用。
成 绩 评 定 表 学生姓名 舒小娟 班级学号 1309010102 课程设计题目 城市空气质量的预测及治理措施研究
评 语 组长签字：
成绩 日期 20 年 月 日 课程设计任务书 学 院 理学院 专 业 信息与计算科学 学生姓名 舒小娟 班级学号 1309010102 课程设计题目 城市空气质量的预测及治理措施研究 实践教学要求与任务: 任务： 根据所给资料在A,B题中任选一题，独立完成一篇建模论文。 要求： 1.不许抄袭，在问题的提法或方法上有一定的改进或创新。 2. 建模：要求思路清晰、处理恰当、构思新颖。 3. 分析：数学应用合理恰当，应用知识综合，内容丰富。 4. 结论：要有一定的广度、深度、实用程度。 5. 表达：文字通顺、语言流畅、论述简洁、推理严谨。
工作计划与进度安排: 第一周：学习数学建模算法与应用指定部分实践内容 第二周：撰写建模论文
指导教师： 201 年 月 日 专业负责人： 201 年 月 日 学院教学副院长： 201 年 月 日 城市空气质量的预测及治理措施研究 摘要 近年来，随着工业生产的发展和城市人口的迅速增长，城市大气污染日趋严重，这使人民的生命和财产受到了严重的威胁，因此我们在生产力发展的同时迫切需要保护和改善环境，尤其是空气环境，空气质量的好坏严重影响了人民的日常生活，为此研究不同时空的空气质量的变化，对于改善空气环境、防治空气污染具有重要的意义。 本文对广州市空气质量变化趋势、影响广州空气质量的主要因素、未来5年空气质量情况和判断汽车尾气是否是影响空气质量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。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，即影响广州空气质量的主要因素。本文对广州市近几年的空气质量详细列表进行科学分析，利用ARIMA时间序列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、对广州市空气质量趋势进行描述。本文通过对广州市2014年的AQI指数利用excel进行统计描述，得到大致的趋势。 二、影响广州市空气质量的主要因素。本文通过对影响广州空气质量的因素进行统计，如首要污染物 SO2、NO2、PM10、PM2.5以及污染指数、空气质量级别等进行统计。利用SPSS软件进行主成分分析对数据进行处理，根据数据处理结果得到影响广州市空气质量的主要因素。 三、对广州市未来5年的空气质量情况。建立ARIMA时间序列模型对未来5年空气质量进行预测。 关键词：SPSS软件、ARIMA时间序列模型、空气质量、主成分分析 目录 一．问题重述........................................................ 1 1.1 问题背景 .................................................... 1 1.2 问题重述 .................................................... 1 二 问题分析......................................................... 2 三 模型假设及符号说明............................................... 2 3.1模型假设..................................................... 2 3.2符号说明..................................................... 3 四 模型求解......................................................... 4 4.1 广州市空气质量变化趋势 ...................................... 4 4.2 影响广州市空气质量的主要因素 ................................ 6 4.3 预测5年内质量变化情况 ..................................... 10 4.4 汽车尾气是否是影响当地空气质量的主要因素之一 ............... 16 4.5 给出建议与方案 ............................................. 17 五 结果分析........................................................ 19 参考文献........................................................... 20 附录............................................................... 21 1
一．问题重述 1.1 问题背景 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：AQI指数≤100的天数超过全年天数85%。“城考”依据AQI指数≤100的天数占全年天数的比例来确定空气质量得分。“AQI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。
1.2 问题重述 空气质量问题始终是政府、环境保护部门和全国人民关注的热点问题。2016年的两会上,全国政协常委、环境保护部副部长吴晓青表示，政府工作报告中提出的今后五年地级市及以上城市空气质量优良天数比率超过80％的目标必须完成。此外, 吴晓青表示，很高兴在今年的“十三五”规划草案里看到增加了环境质量的考核指标，并指出增加的指标有几个特点：一是对环境质量的指标考核更加全面、更加完善。二是和老百姓息息相关，切身利益更加贴近、更加结合。三是更加严格。其中，优良天数比率指的是：区域内城镇空气质量优良以上的监测天数占全年监测总天数的比例。 本文根据所给数据完成以下问题： 1、根据附件中的数据资料，自己选取合适的指标描述给出的某地区（或城市）的空气质量变化趋势。 2、建立数学模型，分析该地区影响空气质量的主要因素。 3、假设该地区对环境问题不进行干预，保持原有的环境政策和发展模式，预测5年内空气质量变化情况。 2
4.结合给出的数据及自己调研，明确指出汽车尾气是否是影响当地空气质量的主要因素之一。 5、根据你的模型，给当地政府部门提出切实可行的环境治理、规划方案，以保证2016年的两会政府工作报告中提出的今后五年地级市及以上城市空气质量优良天数比率超过80％的目标顺利实现。
二 问题分析 1.第一个问题为描述空气质量变化趋势。根据所给广州市2014年的空气质量相关数据，利用简单数学软件处理所选指标数据给出趋势图。 2.第二个问题为分析广州市影响空气质量的主要因素。本文主要考虑计入空气污染指数的三个指标。通过计算可吸入颗粒、二氧化硫、二氧化氮的关联度，分析得知哪个因素对空气质量影响较大，哪个因素对空气质量影响较小。 3.第三个问题为根据现有数据预测5年内空气质量变化。本文主要通过应用ARIMA时间序列模型对空气质量进行模型识别、模型拟合及检验，并运用拟合模型预测5年内空气质量变化的趋势，对预测误差分析检验，判断模型的可靠性及预测效果。 4.第四个问题为判断汽车尾气是否是影响空气质量的主要因素之一。 5.第五个问题为给当地政府部门提出切实可行的环境治理、规划方案，以保证2016年的两会政府工作报告中提出的今后五年地级市及以上城市空气质量优良天数比率超过80％的目标顺利实现。
三 模型假设及符号说明 3.1模型假设 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。 3
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。 5）假设各种因素对环境的影响最终主要表现在可吸入颗粒、二氧化硫、二氧化氮上，不考虑其他随机因素的影响。 6）广州未来一段时间内，政府没有出台关于大规模工业的迁入迁出政策；
3.2符号说明 Fi 第i个综合指标
𝑎𝑝𝑖 X的协方差矩阵的特征值对应的特征向量
𝑋𝑖 第i个原变量
𝑆𝑖𝑗 样品数据的协方差矩阵
𝑋𝑖
−
平均值
i 第i个变量对应的特征值 𝛼𝑖 第i个主成分的方差贡献率
G(m) 第m个主成分的累计贡献率 𝑋𝑖𝑗
∗ 原始变量经过标准化处理的值
rij
原变量的相关系数
R 相关系数矩阵 𝑒𝑖 相关系数矩阵的特征值对应的特征方程
Iij
主成分载荷
Z 主成分得分 p 自相关截尾数 q 偏自相关的截尾数 ∆𝑋𝑡 第t个时间序列对应的值
