北京市空气质量评价与预测
赵羽嘉 张逸帆 刘文远
摘要
本文对北京市区的空气质量进行了评价，并选出了主要的污染物进行研究分析，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分析，综合各种因素我们建立了如下模型。
1、我们对2004-2011年的空气污染指数和空气质量状况进行了分析，每年每种物质计算它们的污染指数，那么计算得到的最大的值的那种物质即是北京的主要污染物，我们发现对北京市空气质影响最大的物质是
10
PM ；
2、运用Excel 、MATLAB 软件，我们对北京过去几年的主要污染物进行多种模型拟合分析，发现三次曲线模型拟合度较高，因此我们运用三次曲线模型进行预测分析，运用下面的式子C x b x b x b y 12233+++=，我们得到了未来几年主要污染物的预测值，再根据这些值来分析与评价未来几年的空气质量； [关键词] 主要污染物 综合指数评价 曲线模型 模型预测
一、问题提出
空气质量的好坏直接反映了空气的污染程度，它是依据空气中污染物浓度的高低来判断的，所以控制污染物的排放是改善空气质量的根本措施。空气污染的污染物主要有二氧化硫（SO 2）、二氧化氮（NO 2）、可吸入悬浮颗粒物\浮尘（PM 10）等等。
目前，城市空气质量污染指数的分级标准是根据空气污染指数（API ）的取值界定的，空气污染指数指常规监测的几种空气污染物浓度简化成为单一的概念性指数值形式，并分级表征空气污染程度和空气质量状况。
需要解决的问题：
（1）根据所掌握的数据资料、选出影响空气质量的主要污染物、建立适当的
数学模型对北京市空气质量进行综合评价；
（2）对北京市未来几年空气质量及未来某段时间的主要污染物浓度进行预测；
二、问题分析
空气是地球上的生物赖以生存的物质，空气中含有很多物质，这些物质对生物本身是有益而无害的。但是随着工业和汽车的增多，空气中各种污染物的含量也大幅增加，特别是首都北京，空气污染问题尤为突出。
问题一：根据《中国人民共和国环境保护法》和《中华人民共和国大气污染防治法》规定，空气质量的好坏反映了空气污染程度，一般是依据空气中污染物浓度的高低来判断。以北京的实际具体情况分析，考虑控制污染指数(API)的污染物物为：SO 2、NO 2、PM 10。因此我们通过综合指数评价法和时间序列法等来对北京这个城市进行空气指数的模型建立与求解。
问题二：预测北京未来几年的空气质量首先要对主要污染物的浓度进行分析，再根据计算得到的未来几年污染物的浓度来分析北京未来几年的空气质量，针对这两个方面我们采用了回归分析法来计算北京未来五年的空气质量； 三、模型假设
1． 忽略空气中在指标控制范围内的其他污染物； 2． 假设所给数据均有效；
3． 假设在较近一段时间内，不发生重大工业事故；
4． 北京未来一段时间内，政府没有出台关于大规模工业的迁入迁出政策；
四、符号说明与名词解释
1. 符号说明
2.名词解释
（1）空气污染指数(Air pollution index ,简称API)，就是将常规监测的几种空气污染物浓度简化成为单一的概念性指数值形式，并分级表征孔子去染程度和空气质量状况，适合于表示城市的短期空气质量状况和变化趋势。中国计入空气污染指数的项目暂定为：二氧化硫、氮氧化物、总悬浮颗粒物。
（2）拟合度：拟合度检验是对已制作好的预测模型进行检验，比较它们的预测结果与实际发生情况的吻合程度。
五、模型的建立与求解
首先，我们对数据进行预处理，根据数据的顺序分别对每一年的各种污染物进行污染指数计算：
u u i u
o u
o i I )C C (C C I I I +-?--=
（5-1-1）
且同年的空气污染指数API=max （I 1，I 2，I 3）。 （5-1-2）
表5.1.1.空气污染指数对应的污染物浓度限值
3
据表
的标准限度的上限C
o 与下限C
u
，及标准污染指数的上、下限（I
o
、I
u
）；再将数值
带入（5-1-1）和（5-1-2）中进行计算；计算可得到如下表结果：
从表中可分析得出，从2004年到2011年，污染物指数最大的都为PM
10
，及
可吸入悬浮颗粒物\浮尘，则根据空气污染指数的定义可确认PM
10
是最主要的污
染物。
为了更好的评价北京市空气质量，我们查得空气污染指数范围及相应的空气质量类别，表5.1.4，另外运用了EXCEL 对2004-2011年的API 画图进行了分析，为图5.2.1。
表5.1.4. 空气污染指数范围及相应的空气质量类别
图5.2.1. API 数据变化图
观察表5.1.3和图5.2.1不难发现在过去的近十年间北京空气质量徘徊于80～110之间，对应标准表和表5.1.4发现，北京空气质量良好，且呈缓慢下降的趋势，说明在过去八年间对北京环境的治理得到了一定的成果，比较适合人们生活。在国家统计年鉴我们可查到，在过去的几年间，北京空气质量好于二级的天数基本都占有效监测天数的百分比在持续上升，说明空气质量近期正在朝好的方向不停发展。
模型建立：
首先根据得到的结果，我们发现北京的主要污染物是PM
，因此我们先建立
10
未来几年进行预测的数学模型，对数据进行预处理，画出散点图，通过对于PM
10
的发展趋势大约为回归模型，运用MATLAB软件对观测图图形我们可以发现PM
10
过去八年的PM
浓度数据进行多种模型拟合分析，简单程序及输出如下：
10
clear
x=[4 5 6 7 8 9 10 11];
y=[0.149 0.156 0.162 0.148 0.123 0.121 0.121 0.113];
plot(x,y,'o')画出散点图。通过观察，该曲线符合多次非线性关系，然后利用tools中的basic fitting进行拟合，显示如下：
图5.2.2 曲线拟合图
线性拟合：
y = p1*x + p2
Coefficients:
p1 = -0.0068452
p2 = 0.18796
Norm of residuals =
0.023788
二次拟合：
y = p1*x^2 + p2*x + p3
Coefficients:
p1 = -0.00055357
p2 = 0.0014583
p3 = 0.15973
Norm of residuals =
0.02268
三次拟合：
y = p1*x^3 + p2*x^2 +p3*x + p4 Coefficients: p1 = 0.0007197 p2 = -0.016747 p3 = 0.11625 p4 = -0.093961 Norm of residuals = 0.014378
线性拟合方程： 18796.0x 0068452.0y +-= （5-1-3） 二次拟合方程： 15973.0x 0014583.0x 00055357.0-y 2—-= （5-1-4）三次拟合方程： 093961.0x 11625.0x 016747.0x 0007197.0y 23-+-= （5-1-5）
三次曲线模型的拟合度较高，因此我们选择运用三次曲线
A x b x b x b y 12233+++= 模型，即：
093961.0x 11625.0x 016747.0x 0007197.0y 23-+-= （4≥x ）
（注：x =4时的y 值为2004年PM 10的浓度值，以此类推。） 5.2 预测未来年空气质量与主要污染物
综合以上数据可以得到，PM 10未来几年预测模型为：
093961.0x 11625.0x 016747.0x 0007197.0y 23-+-=
通过程序： x=4:16;
y=0.0007197*(x.^3)-0.016747*(x.^2)+0.11625*x-0.093961; plot(x,y)
得到模拟曲线图为：
图5.2.3. 模拟曲线图
经计算，未来五年主要污染物PM
10
的浓度预测值为：0.1331，0.1682，
0.2260，0.3107，0.4267（单位：mg/m3）。PM
10
的浓度急剧增加是不现实的，因
此这个模型只适合预测短时间内的PM
10
的浓度，对于长期的预测会出现较大的误
差。对于这个问题，我们值预只来五年PM
10
的浓度。
当x=12,13,14,15，16时，将它们分别带入（5-1-5）中计算PM10的浓度值，进行计算可以到表5.1.5
表5.1.5
5.3分析与建议
尽管在调查的近十年段内PM
10的浓度有些下降，但由拟合的曲线图发现PM
10
的含量在今后会持续增加，所以有必要采取措施控制空气污染。
污染物分析：我们知道了北京的主要污染物为PM
10
，即一些可吸入的悬浮颗粒物或浮尘。颗粒物的来源可分为天然来源和人为来源。人为排放源有化石燃料燃烧产生的煤烟；工业生产、建筑产生的工业粉尘、金属尘、水泥尘等；汽车、飞机排气等。天然源有土壤尘等。工业、交通是造成空气中悬浮颗粒或浮尘的主要原因。
带来的主要危害：空气质量直接关系到北京居民得身体健康情况。当颗粒小到10μm以下（称可吸入颗粒物）就可以随着人们呼吸吸入人体肺部，其中的有机化合物含有高毒性成分侵入人体，容易引起呼吸道感染、心脏病、支气管炎、
哮喘、肺炎、肺气肿等疾病，影响人体健康。悬浮颗粒物还会造成大气能见度降低。其中0.1至1μm的微粒对能见度的影响最大，特别是浓度大于100μg/m3的时候。这对于交通有着严重的影响。
建议：第一、当地政府针对当地的重工业企业进行重点整顿治理，坚决查处违规排放工业废气的企业；第二、交通问题引起的空气污染问题也占了一大部分，应大力宣传鼓励人们乘坐公交车上下班，减少私家车出行次数，并大力支持国家研究开发新能源，采用新能源；第三、绿化环境，多种树木，树木不但可以绿化美化环境，而且是净化空气的纯天然净化器。
参考文献
[1]龚纯王正林精通MATLAB最优化计算电子工业出版社第二版 2012
[2]百度百科空气污染指数 https://www.doczj.com/doc/d87706230.html,/view/30738.htm 2013-12-25
[3]百度百科空气质量 https://www.doczj.com/doc/d87706230.html,/view/29443.htm 2013-12-25
[4]编辑部中国统计年鉴2004-2012 中国统计年鉴编辑部 2012
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。
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、
环境空气质量监测预警预报发布系统 天津智易时代科技发展有限公司 2016年4月 目录 一、项目概述34 1.1 背景介绍3 1.2 现状4 1.3 目标5
1.4 技术标准6 1.5 设计原则6 二、系统架构8 2.1 系统结构8 2.2 系统逻辑架构9 2.3 系统网络部署10 2.4 系统技术路线11 2.5 系统接口设计11 三、建设内容12 3.1数据接收系统12 3.2数据库管理系统15 3.3数据审核处理系统48 3.4环境空气质量监测预警预报发布系统18 3.4.1Web端发布系统18 3.4.1.1 环境质量数据排名22 3.4.1.2 AQI实时报、日报自动生成22 3.4.1.3 污染物来源分析23 3.4.1.4 设备监控23 3.4.1.5 环境数据动态云图展示55 3.4.1.6 空气质量、气象数据导出25 3.4.1.7 站点管理25 3.4.1.8 短信配置26 3.4.1.9 污染物浓度预警27 3.4.1.10 数据修约27 3.4.1.11 用户管理28 3.4.2移动端发布系统60 3.4.3面向公众的环境空气质量微信发布平台33 四、基础硬件支撑环境33 4.1发布软件及服务器33
一、项目概述 1.1 背景介绍 近年来，空气环境污染日益严重，党中央、国务院高度重视大气污染防治，2013年国务院出台《关于印发大气污染防治行动计划的通知》（国发〔2013〕37号）。提出大气污染防治的总体要求、奋斗目标和政策举措。其中明确指出要建立监测预警应急体系，妥善应对污染天气。各省市，各地区针对本地大气特点和环境空气污染现状，也制定了相应的计划，主要实现环境空气质量预报预警体系的建立，突出重点、分类指导、多管齐下、科学施策，把调整优化结构、强化创新驱动和保护环境生态结合起来，用硬措施完成硬任务，确保防治工作早见成效，促进改善民生，培育新的经济增长点。 大气污染防治是一项涉及面广、综合性强、艰巨复杂的系统工程，只有通过系统而完善的大气污染防治技术的综合运用，才会取得显著的效果，通过建立环境空气质量预报预警系统，主要满足环境空气质量预报预警的首要环节，为大气污染防治的应急处理和优化控制提供基础保障。 2015年8月，国务院办公厅印发《生态环境监测网络建设方案》，对今后一个时期我国生态环境监测网络建设做出全面规划和部署。按此方案，环保部将适度回收生态环境质量监测事权，建立全国统一的实时在线环境监控系统。到2020年，全国生态环境监测网络基本实现环境质量、重点污染源和生态状况监测的全覆盖，以及各级各类监测数据系统的互联共享。这将为保障监测数据质量、实现监测与监管执法联动提供重要支撑。（附件1） 2016年3月，环境保护部近日印发了《生态环境大数据建设总体方案》（下文简称《方案》）的通知，提出未来五年内，生态环境大数据建设要实现的目标是，生态环境综合决策科学化、生态环境监管精准化、生态环境公共服务便民化。 生态环境大数据建设的原则是顶层设计、应用导向；开放共享、强化应用；健全规范、保障安全；分步实施、重点突破。 《方案》指出，大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信
空气质量检测 以下是为大家整理的空气质量检测的相关范文，本文关键词为空气,质量检测,空气,质量检测,监测,方法,空气质量,自动,，您可以从右上方搜索框检索更多相关文章，如果您觉得有用，请继续关注我们并推荐给您的好友，您可以在教育文库中查看更多范文。 空气质量检测 一、监测方法 1.空气质量自动监测系统（1）监测项目
pm10、so2、no2、no、o3、co、湿度、温度、风向、风俗等。有的还配有挥发性有机物自动监测仪、降水自动采样器或监测仪。（2）监测技术路线 传统的光学方法：指那些用的较早较成熟的光学方法，即so2用紫外荧光法、nox(no2、no)用化学发光法、co用非分散红外吸收法（nDIR）/o3用紫外吸收法等，我国大多数城市采用了这种方法。 DoAs系统方法：即长光程差分光谱法，在大约100~1000nm距离范围内测定在一条线上污染物的浓度。光谱扫描范围180~600nm，用计算机对在这个范围内有特征吸收的污染物进行定量，并对干扰物的干扰进行校正，可同时测定多种成分：so2、no2、no、o3、nh3、苯、甲苯、二甲苯、甲醛等。 pm10：多用β射线吸收法或石英振荡天平法进行自动监测。 要进行城市空气质量的预测、预报就必须建立空气质量自动监测系统，根据气象条件变化趋势，对城市空气污染物浓度进行预报。2.车载式的遥感监测 在监测车上装有激光光谱检测仪或多光谱检测仪，可对该点几公里至数十公里范围内空气中颗粒物、so2、no2、o3等作水平方向和垂直高度的监测，可获得污染物三维空间上的分布状况及随时间变化的趋势。也可以将遥感遥测仪器安装在以固定的监测点位上完成同样的任务。二、布点与采样 1.监测网络设计的一般原则 （1）在监测范围内，必须能提供足够的、有代表性的环境质量
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。 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。 三、问题的分析 3。1第一问所涉及的问题是一个具有一般性的，又有代表性的排序问题，鉴于每个城市的空气质量状况等级的权重有所不同,我们利用层次分析法对题中所测得城市空气质量状况进行排序，首先建立层次分析结构： 最上层为目标层(O):各城市空气质量污染程度。 中间层为准则层（Ｐ）：空气质量状况等级。共7个等级,依次为 P i 最底层为对象层（C）:为排序对象。 (1,2, (7) i 由各层次之间的关系，C与Ｐ关联,且P与O相关联。 ３。2第二问涉及对系统行为特征的发展变化规律进行估计预测，故可以运用GM 模型对其进行灰色预测,从掌握的历史数据可以看出，每年11月的空气质量级别分布较为相似,全月的平均值较好的反应了相关指标的变化规律,这样我们可以将预测评估分为两个部分： 1）利用灰色理论建立GM(１,１)模型，由2０05－2009年1１月份空气质量指数的平均值预测2０10年的平均值。 2）通过历史数据计算每天指标值与全月总值的关系,从而可以预测出正常情况下2０10年11月份每天的指标值，即空气质量指数。
河南省环境空气质量预报预警试行方案 根据环保部《全国环境空气质量预报预警实施方案》（环办函〔2015〕330号）要求，为推动我省开展环境空气质量预报工作，及时发布和上报预报信息，特制定本方案。 一、主要目标 2015年10月前，省环境监测中心和郑州市环境监测站分别完成河南省辖区和郑州市辖区空气质量预报预警能力建设，按照《环境空气质量标准》（GB3095-2012）相关规定，开展区域和郑州市空气质量及重污染天气预报预警工作。 2016年3月底前，开封、洛阳、平顶山、安阳、焦作和三门峡6个环保重点城市完成预报预警业务工作能力的搭建；2016年12月底前，其他城市完成预报预警业务能力建设。 二、实施范围 河南省本级、18个省辖市。 三、预报工作要求 （一）省级环保部门 省级环保部门要建立环境空气质量预报预警系统，负责开展例行的省域空气质量预报业务，包括省域范围内例行24小时、48小时空气质量形势预报（次日00:00起连续24小
时、连续48小时）。根据各地重污染天气应急预案的实际要求，开展未来3天空气污染趋势预报。预报业务产品信息包括空气质量级别范围及首要污染物等。 省级环保部门负责每日定时向所辖城市提供空气污染过程预报指导产品，对城市空气质量预报进行业务指导。 省环境监测中心负责省域空气质量预报业务工作，并对市级环境监测部门进行业务指导。 （二）城市环保部门 郑州市要建立环境空气质量预报预警系统，负责开展例行的城市空气质量预报业务，包括城市内例行24小时、48小时预报（次日00:00起连续24小时、连续48小时）。根据当地重污染天气应急预案的实际要求，可开展未来3天或一周空气污染趋势预报。预报业务产品信息包括空气质量级别范围及首要污染物等。 各省辖市要积极筹措经费，并根据各自实际情况积极开展人员和业务机构建设，设置预报业务岗位，配备专人筹备相关业务工作，确保2015年年底前有专人负责接收省级预报预警系统下发的每日预报结果，经修正确定后进行发布。同时，逐步建立本辖区的环境空气质量预报预警系统，根据实际情况搭建统计预报或数值预报系统平台，负责开展例行
石家庄市空气质量分析预测 摘要 摘要 本文对石家庄市的空气质量进行了评价，并选出了主要的污染物进行研究分析，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分析，综合各种因素我们建立了如下模型。 1、运用空气质量检测的常用方法——算术平均值法，根据附件数据，找到污染严重的五个地区。 2、运用spss 软件我们对石家庄近一个月的pm2.5进行多种模型拟合分析，发现三次曲线模型的相关系数最接近1，曲线模型拟合度较高，因此我们运用三次曲线模型进行预测分析，运用下面式子C x b x b x b y +++=12233我们得到了六一儿童节pm2.5浓度预测值，再根据这些值来分析与评价未来五年空气质量； 3、根据污染传播原理及气象学，分析模型的不足 [关键词] 综合指数评价 回归分析 pm2.5 三次曲线模型 模型预测 1、问题重述与问题分析 1.1问题重述 大气是由一定比例的氮气、氧气、二氧化碳、水蒸气和固体杂质微粒组成的混合物。就干燥空气而言，按体积计算，在标准状态下，氮气占78.08%，氧气占20.94%，稀有气体占0.93%，二氧化碳占0.03%，而其他气体及杂质体积都大约是0.02%。各种自然变化往往会引起大气成分的变化。大气污染物对人体的危害是多方面的，主要表现是呼吸道疾病与生理机能障碍，以及眼鼻等粘膜组织受到刺激而患病。 大气中污染物的浓度很高时，会造成急性污染中毒，或使病状恶化，甚至在几天内夺去几千人的生命。其实，即使大气中污染物浓度不高，但人体成年累月呼吸这种污染了的空气，也会引起慢性支气管炎、支气管哮喘、肺气肿及肺癌等疾病。 需要解决的问题： （1） 根据附件所给数据和污染物传播的原理从35个监测站所在位置中找出PM2.5污染较严重的5个位置； （2） 建立模型，预测污染最严重的那个监测站所在位置的2014年6月1号全天24小时 PM2.5的值； （3）如果要改进你的模型，你还需要哪些方面的数据并说明理由。
袃 膃空气质量检测 蒇一、监测方法 螆1.空气质量自动监测系统 节（1）监测项目 羃PM10、SO2、NO2、NO、O3、CO、湿度、温度、风向、风俗等。有的还配有挥发性有机物自动监测仪、降水自动采样器或监测仪。 葿（2）监测技术路线 膈传统的光学方法：指那些用的较早较成熟的光学方法，即SO2用紫外荧光法、NO X(NO2、NO)用化学发光法、CO用非分散红外吸收法（NDIR）/O3用紫外吸收法等，我国大多数城市采用了这种方法。 羆DOAS系统方法：即长光程差分光谱法，在大约100~1000nm距离范围内测定在一条线上污染物的浓度。光谱扫描范围180~600nm，用计算机对在这个范围内有特征吸收的污染物进行定量，并对干扰物的干扰进行校正，可同时测定多
种成分：SO2、NO2、NO、O3、NH3、苯、甲苯、二甲苯、甲醛等。 蒀PM10：多用β射线吸收法或石英振荡天平法进行自动监测。 薀要进行城市空气质量的预测、预报就必须建立空气质量自动监测系统，根据气象条件变化趋势，对城市空气污染物浓度进行预报。 芆2.车载式的遥感监测 蒅在监测车上装有激光光谱检测仪或多光谱检测仪，可对该点几公里至数十公里范围内空气中颗粒物、SO2、NO2、O3等作水平方向和垂直高度的监测，可获得污染物三维空间上的分布状况及随时间变化的趋势。也可以将遥感遥测仪器安装在以固定的监测点位上完成同样的任务。 二、 三、膀布点与采样 莇1.监测网络设计的一般原则 （1） （2）莅在监测范围内，必须能提供足够的、有代表性的环境质量信息。 袄代表性指能代表一定空间范围内的环境污染水平、规律及变化趋势，污染物的污染特征及分布规律：足够的信息指获得的数据在空间分布上重复性和代表
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
环境空气质量指数AQI六参数的详细解析 环境空气质量指数AQI六参数的详细解析 ?环境空气质量指数（AQI）六参数：pm2.5,pm10,so2,no2,co,o3.这些气体是什么东西以及对人体的害处和益处。 ?pm2.5pm2.5细颗粒物指环境空气中空气动力学当量直径小于等于 2.5 微米的颗粒物，它能较长时间悬浮于空气中，其在空气中含量浓度越高，就代表空气污染越严重。PM2.5可以由硫和氮的氧化物转化而成。而这些气体污染物往往是人类对化石燃料（煤、石油等）和垃圾的燃烧造成的。对空气质量和能见度等有重要的影响。pm10是指粒径在10微米以下可吸入的颗粒物。可吸入颗粒物在环境空气中持续的时间很长，对人体健康和大气能见度的影响都很大。通常来自在未铺的沥青、水泥的路面上行驶的机动车、材料的破碎碾磨处理过程以及被风扬起的尘土。可吸入颗粒物被人吸入后，会积累在呼吸系统中，引发许多疾病，对人类危害大。可吸入颗粒物的浓度以每立方米空气中可吸入颗粒物的毫克数表示。so2 二氧化硫二氧化硫（化学式SO2是最常见的硫氧化物。大气主要污染物之一。火山爆发时会喷出该气体，在许多工业过程中也会产生二氧化硫。由于煤和石油通常都含有硫化合物，因此燃烧时会生成二氧化硫。当二氧化硫溶于水中，会形成亚硫酸（酸雨的主要成分）。若把二氧化硫进一步氧化，通常在催化剂存在下，便会迅速高效生成硫酸。这就是对使用这些燃料作为能源的环境效果的担心的原因之一。no2二氧化氮二氧化氮（nitrogen dioxide），化学式NO2。高温下棕红色有毒气体。在常温下(0～21.5℃)二氧化氮与四氧hua二氮混合而共存。有毒。有刺激性。溶于浓硝酸中而生成发烟硝酸。能叠合成四氧hua二氮。与水作用生成硝酸和一氧化氮。与碱作用生成硝酸盐。能与许多有机化合物起激烈反应。[1]二氧化氮在臭氧的形成
空气监测专家称北京 P M 2 5 污染物年增 3 % 至 4 %大雾天气的影响及监测问题 一、大雾天气给出行带来的麻烦。 这几天，整个华北以及华东、华南，还有西南的部分地区都处在浓雾当中。很多地方的能见度不足 200 米。浓雾引发了大家的强烈关注，有网友上传了多张大雾照片，尽管照片中一片雾茫茫，但依然标明拍摄物 为故宫、长安街等，北京的浓雾可见一斑。浓雾首先给人们的出行带来了麻烦。 12 月 5 日的北京，昏黄的天空中飘着零星小雪，再加上弥漫不散的雾气，和刚刚过去的晴朗周末判若两“城”。就在之前， 12月 4日，中央气象台连续发布大雾蓝色预警，预计 4日夜间到 5日上午，京津等地区有局部能见度不足 200 米大雾。北京前门箭楼被大雾笼罩。北京西五环高家堡以北晓月苑，汽车从大雾中驶出，犹如仙境一般。但是给出行带来了极大的不便。 据统计，受大雾天气的影响， 12 月 4 日截至 20 点，北京首都国际机场进出港航班共延误156 架次，取消 航班 91 次架次； 12 月 5 日截止 17 点，北京首都国际机场延误滞留 1 小时以上航班达 80 架次，进出港合计取消航班 236架次。而仅 12月5日这一天，首都机场 3号航站楼，国内航班改签旅客人数就突破了15000 人次。 12月 5日晚上 11点，首都国际机场三号航站楼航班信息牌还在提醒旅客，该时段仍有大量到港航班延误或者取消，而候机大厅内，不少旅客选择席地睡，只为能够确保第二天的行程。 12 月 6 日早晨，不少 5 日滞留机场的旅客还在等待航班起飞的通知。韩先生一行人急于前往成都为一场演唱会布景。本来他们订了前一天晚上北京南苑机场 10 点钟的航班，但是由于南苑机场已经封港，原计划搭乘的班机临时取消。韩先生一行只好又赶往北京首都国际机场 2 号航站楼。 可是，当他们抵达北京首都国际机场 2 号航站楼时，早班飞机已经全部订满。无奈之下，他们又转站 3 号航站楼，寻找尽可能早的航班。 为了保证旅客出行，北京首都国际机场开足马力。12月 5日，全天起降航班就达到 1700架次，被网友戏 称为“史无前例的大降落”。但是，从 6日清晨改签柜台的繁忙程度来看，这场雾霾为旅客出行带来的不便还很难在短时间内消减。 这场大雾给市民带来的不仅是出行的不便，同时也对北京的城市运行产生不小的影响。12 月 5 日，部分 进出北京的高速公路被封闭，大批进出港航班被延误或取消，就在北京平常每天发送 20 万份快递的——申通快递，这场大雾也对他们造成了影响。 北京申通快递服务有限公司副总经理倪根炎告诉记者，大雾对对外发送的航空业务产生影响，现在他们 尽量使用汽车来发送。同时，部分进出北京的高速被封闭以及航班延误，还造成外地的快件难以进入北京。 倪根炎预测，天气一旦转好，滞留外地的快件将爆发式的涌入北京。但他们已做好准备。那么持续大雾 天气原因是什么呢？
EXCEL在空气质量指数计算及环境空气质量分析中的应用EXCEL在空气质量指数计算及环境空气质量分 析中的应用 蛇网 摘要文章根据《环境空气质量标准》(GB3095-2012)中所列各污染物标准限值、《环境空气质量指数(AQI)技术规定(试行)》(HJ633-2012)中AQI的计算方法及《环境空气质量评价技术规范(试行)》(HJ663-2013)中规定的环境空气评价项目与评价方法，结合福州市环境空气监测数据，介绍如何利用excel 2003软件自动批量计算空气质量指数(AQI)、自动分析某时段的环境空气质量状况、自动绘制空气质量分级比例饼状图、自动生成主要污染物评价结果表等，为环境空气质量分析工作提供便利。 关键词 EXCEL;环境空气质量;AQI;自动计算 2013年1月1日起，京津冀、长三角、珠三角等重点区域以及直辖市和省会城市等共74个城市按照环境空气新标准《环境空气质量标准》(GB3095-2012)要求进行监测与评价。新标准增加了污染物监测项目，严格了部分污染物浓度限值。空气日报中，由包含六项污染物的空气质量指数(AQI)替换了原来包含三项污染物的空气污染指数(API)，评价方法更加复杂，靠人工计算工作量非常大。一些软件虽有自动统计功能，但也存在局限性，例如本单位的软件尚不能统计AQI，上级环保部门数据库虽然功能较齐全，但只能进行整年或者整月的统计，而且必须是上报后的数据才能统计出结果，时效性欠佳。EXCEL 2003是一款简单易学且普及的软件，使用门槛低，无人员权限限制。前人曾探讨过应用EXCEL来计算 评价单个AQI，但其在污染物浓度取值超出范围及存在两个以上首要污染物时存在漏洞，而且尚无对任意日期范围内自动统计及自动生成图表方面的研究。
北京市人民政府关于印发北京市空气重污染日应急方案(暂行) 的通知 【法规类别】环保综合规定 【发文字号】京政发[2012]34号 【发布部门】北京市政府 【发布日期】2012.10.26 【实施日期】2012.10.26 【时效性】失效 【效力级别】XP10 【失效依据】北京市人民政府关于印发北京市空气重污染应急预案(试行)的通知北京市人民政府关于印发北京市空气重污染日应急方案（暂行）的通知 （京政发〔2012〕34号） 各区、县人民政府，市政府各委、办、局，各市属机构： 《北京市空气重污染日应急方案（暂行）》已经市政府同意，现印发给你们，请结合 实际，认真组织实施。 北京市人民政府 2012年10月26日
北京市空气重污染日应急方案（暂行） 按照国家《环境空气质量标准》和《环境空气质量指数（AQI）技术规定》，空气质量划分为优、良、轻度污染、中度污染、重度污染和严重污染六级。为有效应对重污染天气、保护市民身体健康，依据《北京市实施〈中华人民共和国大气污染防治法〉办 法》和《北京市2012-2020年大气污染治理措施》有关规定，制定本方案。 一、空气质量监测与预报 按照国家《环境空气质量标准》规定，本市已建成覆盖全市的空气质量监测网络，开展空气质量监测和评价。根据地理气象条件和污染分布状况，将全市分成不同的预报区域，每日对空气质量进行分区预报。 二、空气质量信息发布 市环保监测中心每日通过网站（http：//https://www.doczj.com/doc/d87706230.html,）发布各监测站点的空气质量日报、预报、健康提示及防护建议等综合信息。市民还可通过电视台、广播、电子邮件、手机短信等渠道获取相关信息。当出现重污染天气时，本市还将通过微博、新闻等方式加强空气质量信息发布，以便市民及时了解自身生产生活区域的空气质量状况及变化趋势，加强自我防护。 三、空气重污染日分级 按照环境保护部《环境空气质量指数（AQI）技术规定》的分级方法，当空气质量达到重度及以上污染时为重污染日。本
成绩评定表
课程设计任务书
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
天津空气质量评价方法研究 学院： 专业： 学号：___ 姓名：_
目前我国经济正迅速发展,工业、城市规模的扩大、人口膨胀，这些都使大气污染不断加剧,直接威胁着国民经济的可持续发展和人民生命健康,开展空气质量的预测和治理已迫在眉睫。作为学生，我们首先应该初步学会用控制理论与系统科学精要的相关知识来评价空气质量的好坏以及评价的方法，以提高相关方面的知识，提高保护空气质量的意识。 目前，城市空气质量污染指数的分级标准是根据空气污染指数（API）的取值界定的，空气污染指数指常规监测的几种空气污染物浓度简化成为单一的概念性指数值形式，并分级表征空气污染程度和空气质量状况。 天津是中国重要的能源与工业城市，其工业化与城市化的快速发展对城市环境产生了重要影响。近年来，市委市政府立足资源型城市可持续发展战略，努力改善全市空气质量。由于空气污染程度由轻到重是逐渐过渡的,没有明确的界限, 因此对城市空气质量进行综合评价时应用模糊集理论较为适宜。但目前普遍运用的模糊综合评判模型M( ∧, ∨) 中“取大”、“取小”的算子在评判中只强调实际数据中极大值、极小值的作用, 属于“主因素突出型”评价, 会由于中间信息的损失而易使评价过程“失效”甚至“失真”, 常导致评价结果分级不清甚至背离实际情况。本文以模糊集理论中的权广义距离概念来表示待评价的城市空气质量状况与已知的空气质量分级标准之间的差异, 提出一种新的城市空气质量综合评价的模糊分析方法。 一、建立指标采集体系 首先确定各项指标采集的区域，以备后面分析使用。下面是Visio的结构图：
二、 数据处理 本文对2012年前三个月的空气污染指数和空气质量状况进行了分析，采用了指标评价法和综合指数评价法分析了对空气污染最主要的物质， 对每年每种物质用以下这个公式计算它们的污染指数： u u i u o u o i I C C C C I I I +-?--= )( 那么计算得到的最大的值的物质即是天津的主要污染物，通过计算我们发现对天津市空气影响最大的物质是10PM 。 首先，我们对数据进行预处理，根据数据的顺序分别对每一年的各种污染物进行污染指数计算： u u i u o u o i I C C C C I I I +-?--= )(（1） 且同年的空气污染指数 (2） 空气污染指数(Air pollution index ,简称API)[3]，就是将常规监测的几种空气污染物浓度简化成为单一的概念性指数值形式，并分级表征孔子去染程度和空气质量状况，适合于表示城市的短期空气质量状况和变化趋势。中国计入空气污染指数的项目暂定为：二氧化硫、氮氧化物、总悬浮颗粒物。
浪潮省级空气质量预警预报解决方案 【摘要】浪潮省级空气质量预警预报解决方案，能够实现未来7天全省地区的空气质量 预报；能够预测连续3天三个城市以上的跨区域PM2.5细粒子重度污染过程。并在2个 小时内及时发布大气污染预警信息，妥善应对雾霾天气，有效保障人民群众的生命安全。 需求与挑战 2014年2月20日开始的雾霾天气，席卷全国大部分地区，雾霾影响面积约为143万平方公里，57个城市PM2.5(细颗粒物)濒临“爆表”。雾霾天气造成了道路管制、机场关闭、企业运停等一系列不良影响，严重危害了人们的生产生活和身体健康。为了应对这一严重的环境问题，政府和环境保护管理部门采取一系列的措施降低大气污染对公众的危害。2013年9月国务院出台的《国务院关于印发大气污染防治行动计划的通知》中，也提出要建立重污染天气预警体系。 目前环保监测站希望基于基础数据平台建设空气质量预警预报平台，平台建成后能够实现未来7天全省地区的空气质量预报；能够预测连续3天三个城市以上的跨区域PM2.5细粒子重度污染过程。并在2个小时内及时的发布大气污染预警信息，妥善应对雾霾天气，有效保障人民群众的生命安全。 业务应用分析 空气质量模型近年来应用广泛，发展较为迅速，根据模型模拟的范围大小以及基本原理的不同，空气质量模型有不同的分类方式，其中应用最多的方式是根据建模数学方法，分为统计预报模式和数值预报模式。统计模型还需要大量的历史监测数据作为基础，限制很多，不利于准确预报空气质量，也难于实现污染来源解析，因此，目前国内外大部分地区都是采用数值模式作为空气质量预报的核心模式。空气质量模式，通常集合NAQPMS模式、WRF模式、CAMx模式、CMAQ模式、FLEXPART-WRF模式、WRF-Chem模式、GEOS-Chem模式中的几种模式，增加预报的准确度。 业务流程特点分析：先取得气象模式的资料和排放源数据资料。然后数据资料进入多个空气质量预报模式，分别进行并行计算。最终各个模式产生的结果，由多模式集合预报技术产生预报结果。这些预报结果会导入到应用展示系统中，进行最终的展示发布和决策分析。
空气质量问题 摘要 空气是地球上生物生存的必要条件，大气污染物对天气和气候的影响十分显著，因此研究空气质量的影响因素十分重要。本文通过灰色预测模型，以及多元统计相关分析找出空气质量与污染物浓度及气象参数之间的关系，由此对空气质量的控制及改善提出合理建议。 问题一中我们采用国际通用的计算API 的方法，利用matlab 软件求出2005年到2011年间各城市各污染物每天的分污染指数，并且找出当天影响空气质量的主要污染物；统计出SO2、NO2、PM10作为主要污染物的天数，发现PM10是影响天数最多的污染物，说明PM10是影响空气质量的主要污染物，SO2次之，NO2的影响最弱； 问题二主要采用多元统计的方法进行分析，然后运用Excel 和Matlab 求解相关系数，得到空气质量与气象参数之间的函数关系。 问题三是对未来一周各个城市的2SO 、2NO 、10PM 以及各项气象参数作出预测的问题。本部分有以下两种数学模型对问题进行剖析。模型一是平均增长率法，利用Lingo 软件进行计算出每年的平均增长率，再通平均增长率再预测2011年各污染物含量。模型二是通过概率模型中的回归分析法通过相同时间间隔内的大气某一污染物的变化率，预测下一段时间的各地的空气质量。 关键词：API 计算方法、多元统计相关分析、增率、Lingo 、MATLAB
一、问题重述 大气污染给人类生产生活带来了极大的危害，因此大气污染的监测和预报为人们控制污染、减少排放、保护环境提供了重要的指导意义。如何通过监测数据来评判城市的空气质量、预测未来几天内大气污染情况、对空气质量的控制提出建议，是亟待解决的问题。 1）、运用数学建模的方法研究大气中2SO 、2NO 、悬浮颗粒物（主要为PM10）等的浓度与空气质量的关系； 2）、运用数学建模的方法研究空气质量与气象参数之间的关系； 3）、根据所给的数据预测未来一周各城市的空气质量及各气象参数。 4）、就空气质量的控制对相关部门提出你的建议。 二、模型假设 1）附件数据都是真实可靠，具有权威性，且都是在同一条件下测量的，具有可比性； 2）A 、B 、C 、D 、E 、F 、G 六地间的污染情况不会互相影响； 3）其他污染物如O3、CO 等对空气质量的影响因素是次要的，不会严重影响空气质量的评估。 三、符号说明 I 空气污染指数 F 检验统计量 m 回归变量的自由度 n 观察值的组数 U 回归平方和 Q 残差平方和 R 复相关系数