大气污染预报问题 Prepared on 22 November 2020
大气污染预报问题
摘要
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。本文通过模糊评估和灰色预测模型，建立起对大气污染的评价和预测体系，通过构建多元线性回归方程找出空气质量与气象参数之间关系，并由此对大气污染控制特提出建议。
问题一中，找出SO2、NO2、PM10之间关系，即是对三者的污染程度排序，因此我们参考了大气日污染指数API的计算方法，确定每日的首要污染物，进行统计，发现对于每个城市，PM10为最主要的污染物，SO2次之，NO2再次之；为了对这六个城市排名，我们建立模糊综合评价模型，通过确定评价权重、构造模糊综合评价矩阵、选取模糊评价算子，得出各地空气质量的综合评价结果，排序后得到各地空气质量排名，从好到差依次为：E、C、A、B、D、F。
问题二中，考虑到年份以及月份的影响，我们选取离预测点较近的一段时间作为预测的原始数据，同时考虑到数据真实性与合理性，建立非等间距序列的灰色预测模型，利用MATLAB软件编程求解辨识参数a，u，得到预测方程，对选取的预测原始数据与利用预测方程得到的预测值进行误差检验，认为除个别点外，模型可以接受，从而利用模型预测了2010年9月15日到21日的各地各污染物浓度以及相应的气象参数。
问题三中，由于数据过多，为简化问题，我们取2003年至2010年8年各污染物的每月月平均值作为因变量，建立多元线性回归方程，找出与气压、温度、湿度、风速等自变量之间关系，并进行了显着性和复相关性的检验，最终得到六地空气质量与气象参数之间关系。
问题四中，我们根据上述三题得到结果，对控制空气质量提出了针对性建议。
关键字：模糊综合评价非等间距序列的灰色预测多元线性回归大气污染预测
大气污染预报问题
一、问题背景
随着地球上人口的急剧增加，人类经济的快速增长，地球上的大气污染日趋严重，其影响也日趋深刻。颗粒状污染物和有害气体的大量排放，不仅时刻威胁着人们的身体健康，还给工业生产带来严重的危害，影响着经济的可持续性发展。同时，局部地区大气的污染会对全球性的气候变化产生影响。因此，加强大气质量的监测和预报对保护人类健康、改善生态环境是非常必要。
二、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。具体如下：
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）对控制空气质量提出相关建议。
三、基本假设
1）认为数据都是真实可靠，反应实际情况的，都是在同一条件下测量的，具有可比性；
2）认为A、B、C、D、E、F、G六地间的污染情况不会互相影响；
3）认为SO2、NO2、PM10三者之间不会发生反应，互不影响。
四、符号说明
五、模型的建立与求解
问题一：
1.问题分析
找出SO2、NO2、PM10之间关系，即是对三者的污染程度排序，找出最主要的污染物。每日的首要污染物可由大气日污染指数API来判断，对每日首要污染物进行统计可以找出每个城市的主要污染物。
SO2、NO2、PM10这三个因素均影响着某地的空气质量，必须将这三个方面都纳入评价体系，通过一定方法得到对空气质量的总体评价。
2.各个城市SO2、NO2、PM10之间特点
1）空气污染指数API的计算及确定
污染物的分指数I i ，可由实测的浓度值C i 按照分段线性方程计算。对于第i 种污染物质第j 个转折点的分指数值和相应的浓度值（I i,j ，C i,j ），可由表1确定。
表1 空气污染指数对应的污染物浓度限值
当第i 种污染物浓度C i,j ≤C i ≤C i,j+1时，其分指数I i ：
()
()
(),1
,,,,1,i j i j i
i
i j
i j
i j i j I I I C C I
C
C ++-=-+-
I i —第i 种污染物的污染分指数；C i —第i 种污染物的浓度监测值；I i,j —第i 种污染物第j 个转折点的污染分项指数值；I i,j+1—第i 种污染物第j+1个转折点的污染分项指数值；C i,j —第j 个转折点上第i 种污染物（对应于I i,j ）浓度限值；C i,j —第j+1个转折点上第i 种污染物（对应于I i,j+1）浓度限值。
污染指数的计算结果只保留整数,小数点后的数值全部进位。
多种污染物的污染分指数都计算出来后，取最大者为该城市的空气日污染指数API ，则该项污染物即为该城市当天空气中的首要污染物。
12
max(,)i
n API I I I I =
式中:I i 为第i 种污染物的分指数，n 为污染物的项目数。
2）各城市的空气污染指数及首要污染物
采用各2003—2010年各地污染物数据，根据空气污染指数的计算方法，应
用MATLAB软件算出每个城市每天的空气污染指数，并确定每日的首要污染
物。对各地的每日首要污染物进行统计分析，得表2
表2 各城市三种首要污染物所占天数及百分比
3）判断SO2、NO2、PM10之间关系
由表2可以看出，对A、B、C、D、E、F六个城市来说，首要污染物是
PM10即可吸入颗粒物的天数占总监测天数的百分比是最大的，其次是是二氧
化硫SO2，再次是氮氧化合物NO2。因此，对各城市而言，PM10是主要的污染物，SO2其次，NO2最少。
3.城市的空气质量排名
1）模糊评价模型的建立
a）确定评价因素集
根据各地的空气质量监测的观测资料, 选取二氧化硫SO2，二氧化氮
NO2，总悬浮颗粒PM10三项污染物作为评价因素，即有评价因素集合：
U= {u1(SO2),u2(NO2),u3(PM10)} (1) b）确定评语集
根据国家制定的空气环境质量评价标准, 结合各地的空气监测特点和评价目的, 取评语集为：
V={v 1(一级)，v 2(二级),v 3(三级),v 4(四级)} （2） 根据国家(GB)制定的大气污染物综合排放标准，评价集四级各污染物的评价标准值见表3。
表3 污染物各级标准值(mg/L)
c ）单因素评价
我们采用统计分析法进行单因素评价。设对某一因素i 的测量取样总次数为n ，经分析其中属于一、二、三、四级的次数分别为n 1,n 2,n 3,n 4次，并且有n= n 1+n 2+n 3+n 4，则单因素的评价结果为:
r 1= (r i1，r i2，r i3，r i4)= (n 1/n ，n 2/n ，n 3/n ，n 4/n) （3）
单因素的综合分析评价结果, 采用下式计算： 4
1
i ik k H k r ==∑ (4)
由(3)、(4)式，根据最大隶属原则,可以判定单因素的评价等级。H i 为第i 个单因素评价结果的级别变量特征值,该值越小评价结果越优。 d ）空气环境质量的综合评价
由单因素评价结果向量，组成模糊综合评价矩阵R
34()ij R r ?= (5) 由于各项评价指标对空气环境质量综合评价结果的作用程度不同，因此应给予不同的权重。设评价因素的权重向量为：
123(,,)A a a a =
（6）
权重确定的方法很多，此处采用层析分析法中，通过成对比较法、用1-9及其倒数作为标度构造成对比较矩阵，经过一致性比率检验通过，得到各评价因素权重。
由(5)、(6)式，得空气环境质量模糊综合评价矩阵
1234(,,,)B B B B B A R == （7）
由（7）式，根据最大隶属原则，可判定空气环境质量的评价等级。式中“”为模糊综合评价算子，选取M （∧,∨），计算公式如下：
(){}
1max min ,1,2,k j jk j m
b a r k n ≤≤==，
为克服最大隶属原则的局限性，可计算级别变量的特征值： 4
1
k k H k B ==∑
（8）
由H 可以判定空气环境质量的综合评价结果，比较各地H 值，由前叙述知，H 值越小，评价结果越优，即空气质量越好。 2）模糊评价模型的求解 a ）确定各评价因素权重
空气环境质量由SO 2、NO 2、PM10三个因素共同影响。通过查阅资料，我们发现这三种大气污染物对人体的危害程度不同，对人影响最大的是SO 2，其次是NO 2，PM10。因此我们认为SO 2最为重要，NO 2次之，PM10再次之。得到成对比较矩阵A ：
135131215121A ?? ?= ? ???
由成对矩阵A 计算得出权向量a i ，最大特征根λ，一致性指标CI ，如下表
查表知n=3时随机一致性指标RI=，一致性比率为：
0.00180.00321
0.58
CI CR RI =
==< 一致性比率检验通过，A 矩阵的特征向量A =（,,）即为SO 2、NO 2、PM10的权重。 b ）求解模型
针对A 、B 、C 、D 、E 、F 六地的空气环境质量综合评价，采用2003年至2010年8年测量的污染物数据，利用上述模糊综合评价方法，计算得各地各项污染物的单因素评价结果（以A 地为例）见表4，以及考虑三项污染物权重的综合评价结果，具体见表5。
表4 A 地空气环境质量评价结果
表5 各地空气质量综合评价
4.结果分析
由各地空气质量综合评价表可以得出一下结论
a）A、B、C、D、E、F六个城市中，空气质量由好到差排序，依次为E、C、A、B、D、F，其中E、C地达到二级标准，A、B、D、F地为三级标准；F 地由于只有2004年的数据，而通过其他城市发现，随年份增长，污染物浓度有下降趋势，因此在评价时F地不占优势。
b）模糊综合评价方法评价的结果,不仅能够得到单项污染物的评价结果，而且考虑到各项污染物的权重，得到某一监测站的综合评价结果。本项目采用隶
属度的级别变量特征值作为综合评价结果的指标，克服了最大隶属原则的不
足，能够包含所有评价结果的信息，具有代表性。
问题二
1．问题分析
通过分析数据，我们发现:
1）污染物浓度随年份整体上呈现递减趋势,对月平均值分析如下图1-3，鉴于污染物与年份之间存在一定关系，用前几年数据对2010年进行预测不尽合理;
图1 某地SO2月平均值
图2 某地NO2月平均值
图3 某地PM10月平均值
2）污染物随月份、季节变化波动很大，进行预测时只有选取相同月份或者相同季节的数据进行计算才能保证预测的准确性；
每一年内各月份的数据缺失比较严重，如数据表中只有04、07、09年有关于9月份的数据；
3)某些天三项污染物浓度同时为零，如A地2010年9月11、12日，因大气成分中固有一定量的硫、氮浓度，我们认为在实际中不太可能出现这种情
况；同时在零点处数据突变很大，对预测带来极大的不确定因素，认为各零点为奇点，预测时应剔除以保证一定的数据稳定性。
综上所述，在无奇点的条件下，我们选取各地各污染物在2010年9月内的浓度数据进行预测，即所提供的2010年9月1日至9月14日的浓度数据。对于这段时间内有奇点的日子，我们予以剔除，并由9月1日往前逆推，直至找到由9月14日为起点往上逆推的、没有奇点的、14个数据，作为预测的原始数据。同时，对于F 地，由于只有04年的数据，数据缺失非常严重，我们认为通过2004年的数据预测2010年的污染浓度而得到的结果不具有实际意义，因而没有对F 地进行预测。
2.非等间距序列的灰色模型的建立
考虑到进行过数据处理的预测数据不是按时间均匀分布的，我们应用非等间距序列的灰色模型原理，建立非等间距序列的GM （1,1）模型，具体步骤如下：
(1) 确定非等间距序列的间隔()1,2,
,,14i k i n n ?==；
设原始数据()0X 为非负序列：()(
)
()()()()(){
}
0001214,,,X X k X k X k =，其中
(
)
()00X k ≥；若间距Δk 不为常数，即该序列为非等间距序列，其中：
1,2,3,
,14i i k k k i -?=-=
（1）（2）求一次累加生成（1-AGO ）序列
()()()()()()(){
}
111112,,
,n X x k x k x k = ；
对()0
X 作一次累加生成()0
X 的1-AGO （accumulating generation operator ）序列：()()()()()()(){
}
1
1
1
112,,
,n X x k x k x k =，其中：
()
()()()101
i=1,2,
,n i
i j j j x
k x k k ==?∑，
（2）
（3）由一次累加生成序列()()1i x k 构造白化微分方程；
()()()[
)11,0,dx t ax t u t dt +=∈+∞
（）
（3）
式（3）中：t 为时间；a ，u 为待估参数，分别为发展灰数和内生控制灰数。 （4）利用最小二乘法求辨识参数a ，u ；
将（3）式在区间[]1,i i k k +上积分，有：
()
()()
()()1
1
1
11,1,2,
,1i i i i
i
i
k k k k k
k
dx
t a x
t dt u d t k n ++++==-?
??
而()
()()()101
i i j j j x
k x k k ==?∑，所以()()()()()()(
)
()1
1
11
0111i i
k i i i i k
dx t x k x k x k k ++++=-=??。
设()()11i z k +是()()1x t 在区间[]1,i i k k +上的背景值，则有：
()
()()()()()1
1
11
1
111i i i
i
k k i i i k k
a x
t dt a z k dt az k k +++++==??
?
所以： ()()()()0111,1,2,i i x k az k u i ++=+=。
（5）
式（5）中()()11i z k +是()()1i x k ，()()11i x k +两点的平均值：
()
()()()()()
11111,1,2,2
i i i x k x k z k i +++=
=。
（6）
可利用最小二乘法求参数a ，u 。设：
()()()()()()(1)2(1)3(0)(0)(0)(1)11y 2,3,,1n n z k z k B x x x n T z k ??-??
-????==????
??-????
，，则有
参数辨识a ，u ：()1T
T n a a B B B y u ∧
-??==????
。
（7）
（5）将参数a ，u 代入还原模型式，计算()
()0i x
k 的估计值()
()0i x k ∧；
将（7）式代入（3）式并令t= k 1时，()()()()1011x k x k =，可得： ()
()()()()1101j a k k i u u
x
k x k e
a a
∧--??=-+
??
?。 （8） 又因为：()()()()()()110111i i i i x k x k x k k +++-=?，所以：
()
()()()()()()
()()1110110111111111i i a k k a k i i i i i i u x k x k x k k e x k e k k a ++∧∧∧---?+++++??????=-?=--?? ? ?????????
3.非等间距序列的灰色模型求解
以MATLAB 为工具，对建立的大气污染预测模型求解，以A 地为例，分别得到A 地SO 2，NO 2，PM10辨识参数，从而建立A 地大气污染预报模型，如下：
SO 2浓度预测模型：
0.000420.0274a a u ∧
-????==????????
，()()()
10.0004265.87554e 65.8465i k i x k ∧=?- NO 2浓度预测模型
0.00071,0.0299a a u ∧
-????==????
????
()()10.0007142.15764e 42.1246i k i x k ∧=?- PM10浓度预测模型
-0.001570.0677a a u ∧
????==????
????
，()()10.0015743.21566e 43.1427i
k i x k ∧=?-
A 地大气污染趋势预测模型拟合误差()()
()()
()00k x
k x k ε∧=-，拟合相对
()
()
()
0100%i k x
k εδ=
?，如表6
表6 A 地拟合值与实际值的相对误差一览
利用建立的模型，可以得到未来一周即2010年9月15日至9月21日各个城市的SO 2、NO 2、PM10的预测数据，如表7-11。
表7 A 地各污染物预测
表8 B 地各污染物预测
表9 C地各污染物预测
表10 D地各污染物预测
表11 E地各污染物预测
同样，利用相同模型可以对各个气象参数进行预测，如表12
表12各气象参数未来一周内预测
4.模型评价
1）通过对污染物浓度及气象参数预测的误差分析，可以看出，变化平稳、波动较小的一组数据得到的预测值与实际值的相对误差较小，比如，对气压的预测，其14组数据的预测值与实际值之间的相对误差均在5%以下，拟合精度相当高，对其预报应相当准确；而变化剧烈，波动很大的数据得到的误差比较大，对预测带来一定影响;
2) 产生上述问题的原因之一是应用了灰色预测模型，灰色预测方法由于其模型特点, 比较适合于具有指数增长趋势的实际问题,对于其它变化趋势则有时拟合灰度较大, 导致精度不够，同时，对于突变点的值难以准确预测；
3）我们还考虑了时间序列预报以及非线性回归的方法。但由于大气污染物浓度的变化呈现很强的非线性，传统的时间序列预报是以线性自回归滑动平均模型为基础，对线性系统有较好的结果，但不适用于非线性系统的时间序列；非线性回归可以完成非线性映射，但需要在固定基函数条件下完成逼近过程，针对大气污染预报这一复杂情况，无法给出最佳基函数，也不能给出满意的解答。因而，我们最终选择非等间距序列的灰色模型。考虑到灰色模型固有的一些问题，我们通过查找资料，发现利用小波分析建立的模型可以进一步提高预测精度；
4）同时，针对灰色预测模型来说，在任何一个灰色系统的发展过程中，随着时间的推移，将会不断的有一些随机扰动或驱动因素进入系统，使系统的发展相继地受其影响。一般说来，越往未来发展，越是远离时间原点，模型的预测意义就越弱。在实际应用中，随着系统的发展，老数据的信息意义将逐步降低，在不断补充新信息的同时，及时地去掉老信息，建模序列更能反映系统在目前的特征。尤其是系统随着量变的积累，发生质的飞跃或突变时，与过去的系统相比，已是面目全非。去掉已根本不可能反映系统目前特征的老数据，显然是合理的。这样逐个滚动预测，依次递补，对大气污染的预测就可以得到更为精确的结果，也才能更好地指导环境保护。
问题三
1.问题分析
分析空气质量与气象参数之间的关系，即是分析各地SO2、NO2、PM10与气象参数之间关系，从而得出气象参数对空气质量的总体影响。我们采取多元线性回归的方法，将气压、温度、湿度、风速作为自变量，通过构建多元线性方程，找出它们与各地各项污染物浓度之间关系。
观察数据发现，气压、温度、湿度、风速这四项气象参数随季节、月份变化较大，间接导致污染物浓度也会随季节、月份变化。因此，我们取各地各污染物浓度2003至2010年的8年月平均值作为因变量，同理处理气象参数，作为自变量，利用MATLAB求解，并自动进行检验。
2.多元线性回归模型的建立
多元线性回归方程：
011m m y x x βββε=++
++
()2201
0,,,,m N ε
σβββσ是未知数。
设x 1、x 2、x 3、x 4分别为8年月平均气压、温度、湿度、风速，y 为8年月平均的某污染物浓度。
设()()1234,,,,1,2,,12i i i i i x x x x y i =是()1234,,,,x x x x y 的12个观测值，则满
足：
()0112233441,2,,12i i i i i i y x x x x i βββββε=+++++=
其中各i ε相互独立，且2(0,)i
N εσ。
令()()012341212,,,,,,,
,,T
T
ββββββεεεε== ()1212,,
,,T
Y y y y =
111212122
212
11,121n n n n nn x x x x x x X n x x x ??????==???
???
则方程组用矩阵表达式为
Y X βε=+
假定矩阵X 的秩等于m+1=5，及列满秩，则
(),T T
X Y X X β∧
=
解得 1()T T X X X Y β∧
-=，
2σ的无偏估计
2
112,12,41
n
m j i ij i j y x n m n m βσ∧==?
?- ??
?===--∑∑其中
3.线性回归的假设检验
大气污染的防治措施 摘要随着中国经济的快速发展，交通运输行业的发展步伐日益加快，特别是石化资源的大量使用，使得空气中的有害物质（烟尘、S O2、NO2、CO和碳氢化合物等）严重超标。空气中有害物质持续超标就会影响空气的组成机构、影响自然环境和破坏生态平衡，进而影响人类的正常生活、日常工作和身体健康。空气中有害物质的持续增加，被称为大气污染，其对自然资源、人类生命财产和自然环境造成严重影响。本文在分析自然环境中空气组成的基础上，阐述大气污染对人与资源环境的危害，并提出针对问题的解决措施和防止办法。 关键词自然环境；大气污染；防治措施 1 大气污染概述 1.1 大气污染的内涵 大气污染就是指在人们正常生活过程中，不断向大气中排放是指人们在生产生活过程中，不断向大气排放大量的烟尘、SO2、N O2、CO和碳氢化合物等有害物质，这些有害物质超出自然界的净化能力，就会在大气中不断堆积，导致大气质量严重下降，进而影响人类的生产和生活。一般来说，大气污染源分为两种，即自然污染和人类污染。自然污染就是自然界向大气中排放有害物质，如火山爆发、森林火灾、洪水和地震等自然灾害造成的大气污染。人类污染就是人类的生产生活向大气排放污染物质。人类污染中还可以分为三类：第一，从污染面积来分析，可以分为点污染、面污染和地区污染；第二，
从社会功能来分析，可以分为生活污染、工业污染和交通污染；第三，从污染的形式可以分为，固体污染和液体污染[1]。 1.2 大气污染的原因 目前，中国大气污染已经超出大其自身的净化能力，并影响人类、自然资源和自然环境。大气污染的成因很多，并为自然界污染和人类污染两种，其中人类向大气中排放的有害污染很多。人类向大气中排放的有害物质又分为，一次、二次污染。一次污染就是指人类和自然界直接向大气中排放的污染物（SO2、HS、CO和NO等有害物质。二次污染就是指一次污染物长期作用大气，并使得大气产生新的污染物，如SO3和NO2[2]。 1.3 我国大气污染特点 中国作为发展中国家，其经济持续增长，导致城市化速度不断加快。由于经济和城市化发展的不断发展，使得大气中有害物质持续超标，影响人类的正常生产生活。目前，大气污染呈现出以下几方面的特点。 1.3.1大气中悬浮物和吸入颗粒的含量增加 据有关部门调查数据显示，造成我国城市大气中的污染物主要为悬浮颗粒和吸入颗粒，但是部分地区的SO2污染比较严重，少数城市出现NO、NO2严重超标的问题。也较为严重，少数大城市氮氧化物浓度较高。 1.3.2 大气中细菌含量严重超标
环境保护专题讲座 一、有关环境保护的常识： （一）、全球10大环境问题 1、气候变暖 2、臭氧层破坏 3、生物多样性减少 4、酸雨蔓延 5、森林锐减 6、土地荒漠化 7、大气污染 8、水体污染 9、海洋污染 10、固体废物污染（二）、我国环境状况 1、大气污染属煤烟型污染，以尘和酸雨危害最大，污染程度在加剧。 2、酸雨主要分布在长江以南、青藏高原以东地区及四川盆地。华中地区酸雨污染最重。 3、江河湖库水域普遍受到不同程度的污染，除部分内陆河流和大型水库外，污染成加重趋势，工业发达城镇附近的水域污染尤为突出。 4、七大水系（珠江、长江、黄河、淮河、海滦河、辽河、松花江）中，黄河流域、松花江、辽河流域水污染严重。 5、大淡水湖泊总磷、总氮污染面广，富营养化严重。 6、四大海区以渤海和东海污染较重，南海较轻。 7、渔业水域生态环境恶化的状况没有根本改变，并呈加重趋势。 8、城市环境污染呈加重趋势。 9、城市地面水污染普遍严重，呈恶化趋势。绝大多数河流均受到不同程度污染。 10、全国2/3的河流和1000多万公顷农田被污染。 （四）、环境污染概述 由于人们对工业高度发达的负面影响预料不够,预防不利，导致了全球性的三大危机:资源短缺、环境污染、生态破坏.人类不断的向环境排放污染物质。但由于大气、水、土壤等的扩散、稀释、氧化还原、生物降解等的作用。污染物质的浓度和毒性会自然降低，这种现象叫做环境自净。如果排放的物质超过了环境的自净能力，环境质量就会发生不良变化，危害人类健康和生存，这就发生了环境污染。 （五）、环境污染有各种分类： 按环境要素分：大气污染、水体污染、土壤污染。 按人类活动分：工业环境污染、城市环境污染、农业环境污染。 按造成环境污染的性质、来源分：化学污染、生物污染、物理污染（噪声污染、
中新网10月22日电据市政府门户“首都之窗”消息，市今日正式发布《市空气重污染应急预案》。 全文如下： 市空气重污染应急预案(试行) 近年来，本市不断加大大气污染防治工作力度，通过采取压减燃煤、控车减油、治污减排、清洁降尘等措施，持续降低了污染物排放总量。但是，目前大气污染物排放总量仍然超过环境容量，短期遇极端不利气象条件，可能发生不同程度的空气重污染。在加大大气污染治理力度的同时，针对可能发生的空气重污染，需采取更为严格的应急措施，以减缓污染程度，保护公众健康。 按照《国务院关于印发大气污染防治行动计划的通知》(国发〔2013〕37号)和《市实施〈中华人民国大气污染防治法〉办法》、《市人民政府关于印发市2013-2017年清洁空气行动计划的通知》(京政发〔2013〕27号)的有关规定和要求，在调整完善《市空气重污染日应急方案(暂行)》基础上，制定《市空气重污染应急预案(试行)》(以下简称《应急预案》)。 一、空气质量监测与预报 依据国家《环境空气质量标准》开展空气质量监测和评价，根据地理、气象条件和污染排放分布状况，每日对空气质量进行预报。通过市环保监测中心(.bjmemc..)、电视、广播、手机等途径发布空气质量日报、预报。 二、空气重污染预警分级 根据环境保护部《环境空气质量指数(AQI)技术规定》分级方法，空气质量指数(AQI)在201—300之间为重度污染；在301-500之间为严重污染。依据空气质量预报，同时综合考虑空气污染程度和持续时间，将空气重污染分为4个预警级别，由轻到重顺序依次
为预警四级、预警三级、预警二级、预警一级，分别用蓝、黄、橙、红颜色标示，预警一级(红色)为最高级别。 (一)预警四级(蓝色)：预测未来1天出现重度污染； (二)预警三级(黄色)：预测未来1天出现严重污染或持续3天出现重度污染； (三)预警二级(橙色)：预测未来持续3天交替出现重度污染或严重污染； (四)预警一级(红色)：预测未来持续3天出现严重污染。 三、空气重污染应急措施 根据空气质量预报结果对应的预警级别，分级采取相应的重污染应急措施，旨在进一步减少污染排放，减缓污染程度，保护公众健康。主要措施包括：健康防护提醒措施、建议性污染减排措施和强制性污染减排措施。对沙尘暴等污染采取的重污染应急措施按照《市沙尘暴灾害应急预案》执行。对其他污染物导致的空气重污染，主要采取以下应急措施： (一)预警四级(蓝色) 1.健康防护提醒措施。提醒儿童、老年人和呼吸道、心脑血管疾病患者等易感人群减少户外运动。 2.建议性污染减排措施。倡导公众及排放大气污染物的单位自觉采取措施减少污染物排放。 (1)尽量乘坐公共交通工具出行，减少机动车上路行驶； (2)增加施工工地洒水降尘频次，加强施工扬尘管理； (3)增加道路清扫保洁频次，减少交通扬尘污染； (4)排污单位进一步采取措施，减少污染物排放。 (二)预警三级(黄色)
环境保护专题讲座 七年级（4）班魏伟伟 一、有关环境保护的常识 （一）全球10大环境问题 1.气候变暖 2.臭氧层破坏 3.生物多样性减少 4.酸雨蔓延 5.森林锐减 6.土地荒漠化 7.大气污染 8.水体污染 9.海洋污染 10.固体废物污染 （二）我国环境状况 1.大气污染属煤烟型污染，以尘和酸雨危害最大，污染程度在加剧。 2.酸雨主要分布在长江以南、青藏高原以东地区及四川盆地。华中地区酸雨污染最重。 3.江河湖库水域普遍受到不同程度的污染，除部分内陆河流和大型水库外，污染成加重趋势，工业发达城镇附近的水域污染尤为突出。 4.七大水系（珠江、长江、黄河、淮河、海滦河、辽河、松花江）中，黄河流域、松花江、辽河流域水污染严重。 5.大淡水湖泊总磷、总氮污染面广，富营养化严重。 6.四大海区以渤海和东海污染较重，南海较轻。 7.渔业水域生态环境恶化的状况没有根本改变，并呈加重趋势。 8.城市环境污染呈加重趋势。
9.城市地面水污染普遍严重，呈恶化趋势。绝大多数河流均受到不同程度污染。 10.全国2/3的河流和1000多万公顷农田被污染。 （四）环境污染概述 由于人们对工业高度发达的负面影响预料不够,预防不利，导致了全球性的三大危机:资源短缺、环境污染、生态破坏.人类不断的向环境排放污染物质。但由于大气、水、土壤等的扩散、稀释、氧化还原、生物降解等的作用。污染物质的浓度和毒性会自然降低，这种现象叫做环境自净。如果排放的物质超过了环境的自净能力，环境质量就会发生不良变化，危害人类健康和生存，这就发生了环境污染。（五）环境污染有各种分类 按环境要素分：大气污染、水体污染、土壤污染。 按人类活动分：工业环境污染、城市环境污染、农业环境污染。 按造成环境污染的性质、来源分：化学污染、生物污染、物理污染（噪声污染、放射性、电磁波）固体废物污染、能源污染。 环境污染会给生态系统造成直接的破坏和影响，如沙漠化、森林破坏、也会给生态系统和人类社会造成间接的危害，有时这种间接的环境效应的危害比当时造成的直接危害更大，也更难消除。例如，温室效应、酸雨、和臭氧层破坏就
中新网10月22日电据北京市政府门户网站“首都之窗”消息，北京市今日正式发布《北京市空气重污染应急预案》。 全文如下： 北京市空气重污染应急预案(试行) 近年来，本市不断加大大气污染防治工作力度，通过采取压减燃煤、控车减油、治污减排、清洁降尘等措施，持续降低了污染物排放总量。但是，目前大气污染物排放总量仍然超过环境容量，短期内遇极端不利气象条件，可能发生不同程度的空气重污染。在加大大气污染治理力度的同时，针对可能发生的空气重污染，需采取更为严格的应急措施，以减缓污染程度，保护公众健康。 按照《国务院关于印发大气污染防治行动计划的通知》(国发〔2013〕37号)和《北京市实施〈中华人民共和国大气污染防治法〉办法》、《北京市人民政府关于印发北京市2013-2017年清洁空气行动计划的通知》(京政发〔2013〕27号)的有关规定和要求，在调整完善《北京市空气重污染日应急方案(暂行)》基础上，制定《北京市空气重污染应急预案(试行)》(以下简称《应急预案》)。 一、空气质量监测与预报 依据国家《环境空气质量标准》开展空气质量监测和评价，根据地理、气象条件和污染排放分布状况，每日对空气质量进行预报。通过市环保监测中心网站 (https://www.doczj.com/doc/ff2557937.html,)、电视、广播、手机等途径发布空气质量日报、预报。 二、空气重污染预警分级 根据环境保护部《环境空气质量指数(AQI)技术规定》分级方法，空气质量指数(AQI)在201—300之间为重度污染；在301-500之间为严重污染。依据空气质量预报，同时
综合考虑空气污染程度和持续时间，将空气重污染分为4个预警级别，由轻到重顺序依次为预警四级、预警三级、预警二级、预警一级，分别用蓝、黄、橙、红颜色标示，预警一级(红色)为最高级别。 (一)预警四级(蓝色)：预测未来1天出现重度污染； (二)预警三级(黄色)：预测未来1天出现严重污染或持续3天出现重度污染； (三)预警二级(橙色)：预测未来持续3天交替出现重度污染或严重污染； (四)预警一级(红色)：预测未来持续3天出现严重污染。 三、空气重污染应急措施 根据空气质量预报结果对应的预警级别，分级采取相应的重污染应急措施，旨在进一步减少污染排放，减缓污染程度，保护公众健康。主要措施包括：健康防护提醒措施、建议性污染减排措施和强制性污染减排措施。对沙尘暴等污染采取的重污染应急措施按照《北京市沙尘暴灾害应急预案》执行。对其他污染物导致的空气重污染，主要采取以下应急措施： (一)预警四级(蓝色) 1.健康防护提醒措施。提醒儿童、老年人和呼吸道、心脑血管疾病患者等易感人群减少户外运动。 2.建议性污染减排措施。倡导公众及排放大气污染物的单位自觉采取措施减少污染物排放。 (1)尽量乘坐公共交通工具出行，减少机动车上路行驶； (2)增加施工工地洒水降尘频次，加强施工扬尘管理； (3)增加道路清扫保洁频次，减少交通扬尘污染；
摘要 本文对空气质量的评价及污染预报问题做了深入具体的研究，运用综合评价、层次分析两种方法对所给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ARIMA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典型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，即污染物浓度，转化为污染物指数，根据各城市污染指数API的走势曲线图，分析了各个城市不同污染物之间的特点，并依据API指数值，二级达标次数为准，进行了各城市之间空气质量的简单排名。针对API指数排名的劣势性，又建立了综合评价模型，加入主观因素，结合客观计算，对城市空气质量进行排序。受上面两种排序方法的启发，接下来讨论了用层次分析的方法对城市空气质量进行排序。三种方法各有其优点和不足，其中，受到数据影响，只有综合评价模型对六个城市进行了完整排名。 为了精确预测各城市短期内的数据，本文选用时间序列中的ARIMA模型，对2010年的数据进行分析整理，结合实际测量值对预测效果进行分析，结果显示模型的预测效果显著，能够对所要预测数据进行预测。由于F城市数据的限制，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，根据数据完整性，气象参数应只属于其中一个城市，首先排除了D、E、F的可能性，再根据典型相关性分析的方法，用典型时期（本文选了春冬两季）的数据进行分析，确定了气象参数属于C 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，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，效果良好。 由以上分析及结果，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。 关键词：API综合评价模型层次分析 ARIMA模型典型相关性分析多元回归
数理统计课程作业报告 题目：郑州市主要空气污染物相关性分析课程：数理统计 学院：物流工程院 专业：物流工程专业 姓名：原上草 学号： 666666666668 2015年12月20 日
目录 一、研究背景 (4) 二、污染物各月数据特征分析 (4) 三、郑州与杭州空气质量比较分析 (6) 四、多元线性回归模型 (7) 4.1 PM2.5浓度相关性分析 (7) 4.2建立模型 (8) 4.3求解模型 (8) 4.4残差分析 (9) 4.5模型预测 (9) 五、总结 (10) 参考文献 (11) 附件程序 (12)
摘要 本文选取了2014年12 月至2015年11月期间郑州市主要空气污染物浓度数据，首先分析了郑州市各个月空气中PM2.5、PM10、CO、SO2和NO2的污染物浓度数据的特征值, 探讨了空气污染物浓度的时间变规律；然后对比了郑州市和杭州市AQI指标，分析空气污染物的空间变化规律；最后采用MATLAB软件分析了PM2.5与其它主要空气污染物之间的相关性得到了 350.39*143.99*20.032 =-+++-的多元线性回归模型，用12月份的y x x x x 数据进行预测PM2.5浓度与真实值比较，结果表明该模型能较好的拟合PM2.5与其它污染物间相关性。 关键词:多元线性回归；特征分析；空气污染物；相关性
一、研究背景 随着城市社会经济快速发展、资源能源消耗和污染物排放总量的增长，城市的空气污染问题越来越突出，长期积累的环境风险开始出现。在2 0 1 2 年2月，国家出台了新版《环境空气质量标准》（GB3095—2012)，调整了部分污染物浓度限值，并增设PM2.5和O3浓度限值，对环境监测环境管理和环境评价提出了新的要求。城市环境空气质量的好坏与气象条件密切相关，研究和解决空气质量问题，通过分析各污染物浓度之间相关性，才可能准确掌握城市大气污染规律，对改善城市空气质量、提高人民健康水平有重要意义。本文重点分析了郑州市PM2.5浓度与其他主要空气污染物浓度的相关性。 二、污染物数据特征分析 郑州市属北温带大陆性季风气候，冷暖适中、四季分明，春季干旱少雨，夏季炎热多雨，秋季晴朗日照长，冬季寒冷少雪。四季分明的特点在污染物的时空分布上也是表现的十分明显。本文对郑州市最近12个月空气中PM2.5、PM10、CO、SO2和NO2的污染物浓度特征值进行分析，主要污染物的变化情况如下所示： 表一：PM2.5浓度特征值 表二：PM10浓度特征值
环境保护知识讲座讲稿 同学们，老师们： 今天，我和你们一起学习环境保护知识。 让我们一起来讨论几个问题。一、为什么要保护环境？二、怎样保护环境？三、我们应该为保护环境做些什么？同学们对我们身边的环境状况都非常关心，最后一个问题我给你们讲一讲，我们仙桃市的环境状况怎样？ 一、为什么要保护环境？ 现在我们来讨论第一个问题：为什么要保护环境？ 我们先要知道什么是环境？简单地说，环境是人类进行生产和生活的场所，是人类生存和发展的物质基础。《中华人民共和国环境保护法》指出：“本法所称环境，是指影响人类生存和发展的各种天然的和经过人工改造的自然因素的总体，包括大气、水、海洋、土地、矿藏、森林、草原、野生生物、自然遗迹、人文遗迹、自然保护区、风景名胜区、城市和乡村等”。通过上面的学习我们应该清楚三点：保护环境的“环境”，与环境卫生所指的“环境”不同，一是保护环境的范围要大得多，很大很大；二是环境是资源；三是环境是人类生存和发展的物质基础，是必不可少的条件。 那么，为什么要保护环境呢？简单地说，就是因为环境发生了不利于人类生存和发展的变化，出现了环境问题。最主要的环境问题有二个：一个是环境污染，第二个是生态破坏。 1．环境污染严重。 说到环境污染，同学们或多或少都有切身体会，或者在电视上看到过污染的情况。比方说汽车从我们身边开过，会扬起灰尘，汽车还排放尾气，这就是一种空气污染。还有许多工厂都要排放废水，工厂生产需要使用干净的水，这些干净的水经过各种各样的生产工艺，水里边加进了许多污染物质，变成了废水，工厂再把这些废水排放到环境里去，就会污染河流、水渠、湖泊、水库，甚至是大海，这就是水污染。工厂在生产中还产生一些废渣，我们又叫它固体废弃物。我们生活中也产生许多废渣，我们叫它生活垃圾，这此固体废弃物排放到环境中也会污染土
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。 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
时间：2018年3月4日 地点：操场 参加人员：全校学生 主讲人：罗莎 内容： 低碳环保小知识（二） 如何减少电视机对健康的影响？ 电视机内的阻燃物在高温时发生裂变，从而产生溴化二英危害人体健康，那么我们看电视时应该注意些什么呢？ 看电视时最好每隔1小时通风换气10分钟，从而有效降低室内可吸入颗粒物和溴花二英的浓度。此外，不要边看电视边吃饭，因为溴花二英对食物有极强的吸附能力。 看电视时应该坐在电视机的正前方，最佳距离是电视画面对角线的6-8倍。看完电视应用温水清洗裸露的皮肤。 电视机使用一段时间后，最好请专业人士对其进行除尘处理，也可用小型吸尘器对散热孔做简单除尘。 怎样正确使用节能灯？ 节能灯是人们在家庭中经常使用的节能产品，那么究竟应该如何正确使用节能灯，使其达到最佳节能效果呢记者日前从国家发展和改革委员会了解到，正确使用节能灯需注意以下五点： 一是注意灯上标注的使用电压，如果低电压钠灯在高电压电源下使用，灯就会烧毁。 二是用户应使用质量合格的品牌，警惕和拒绝使用劣质品。 三是注意选择和正确使用灯功率。节能灯的光效一般比白炽灯高5倍。原来使用60瓦白炽灯的地方，现只使用13瓦的节能灯就够了。 四是尽量减少灯的开关次数。每开关一次，灯的使用寿命大约降低3小时左右。 五是灯在使用一段时间以后，光通量就会大幅度下降，灯会越来越暗，这时要注意及时更换新灯。
时间：2018年3月18日 地点：操场 参加人员：全校学生 主讲人：罗莎 内容： 低碳环保小知识（三） 10个节约好习惯： 1. 充电后及时拔掉充电器，减少对电的浪费。 2.采用节能灯，夏天将空调调到26摄氏度，这样可以大大节约能源。 3.用便携环保餐具自带午餐，不用一次性餐具。 4.在刷牙时把水龙头关上，即使是漏滴，10天就能漏掉一吨水。 5.用自备的菜篮子或布袋买菜购物，一个一次性塑料袋需要600年才能腐烂。 6.自制果汁，不仅健康还能减少工业用水和用电。 7.多用微波炉加热和烹调食物，用电比煤气污染少也更省钱，对健康和环保都好。 8.用完纸的两面，用手绢代替面巾纸，少砍树木，造福子孙。 9.使用可降解、用量少的洗涤用品，减少对江河和海洋的污染。 10.无论外出和工作，携带自己的水杯，方便又卫生。
第23卷 第4期 西安科技学院学报Vol.23 No.4 2003年12月 JOURNAL OF XI ’AN UN IV ERSIT Y OF SCIENCE AND TECHNOLO GY Dec.2003 文章编号:1671-1912(2003)04-0411-04城市大气污染预报模式的研究进展 Ξ 陈 柳1,2,马广大1,纪海维2(1.西安建筑科技大学环境与市政工程学院,陕西西安 710055;2.西安科技大学能源学院,陕西西安 710054)摘 要:介绍了城市大气污染预报模式的国内外研究现状,并对它们采用的预报系统及结果作了简要阐述。美国目前已发展到第三代Momdel -3CMAQ 模式系统,中国已开发了3套较成熟的模式系统。文中指出中国城市大气污染预报模式存在的问题,并对发展方向进行了探讨。 关键词:大气污染;预报模式;数值预报 中图分类号:X 32 文献标识码:A 大气污染预报是人们在对大气污染物排入大气环境后扩散、迁移和清除规律认识的基础上,利用科学的方法预测预报未来不同空间尺度上空气污染物浓度变化状况及趋势的过程。它对城市环境管理、污染控制、环境规划、城市建设及公共卫生事业均有重要的实际应用价值,并能促进公众参与及提高城市居住环境意识。 大气污染预报的主要方法有潜势预报、统计预报和数值模式预报3种:潜势预报采用的基本方法是从已发生的多个污染事件着手,归纳总结发生污染事件时所有的气象条件、天气形势及气象指标;统计预报是在不了解事物变化机理的情况下,通过分析事物规律来进行预测的方法;数值预报可以定量描述空气中大气污染物的浓度,预报它们的变化。数值预报需要掌握大气污染物在空气中的演变规律,即需了解污染物在空气中所经历的物理、化学和生物过程。用于描述这些过程的定量数学方法系统被称为模式。城市大气污染预报模式是大气污染数值预报的基础和核心。城市大气污染预报模式实用性强,应用面广,其模式的好坏和精度高低对预报结果图1 Models -3CMAQ 模式流程图Fig.1 Flow chart of models -3CMAQ pattern 有着直接的关系,因此,对大气污染预报模式的研究是极其重要 的[1]。 下面介绍国内外大气污染预报模式的发展现状。 1 国外大气污染预报模式 1.1 美国的预报模式 美国大气污染预报模式研究已经从第一代Lagrange 模式进 化成为第二代Euler 模式,现在又开发出第三代模式系统,命名为 Models -3CMAQ 模式。第一代Lagrange 模式主要采用的是高斯扩散模型。最广泛使用的是第二代Euler 模式。它主要包括城市大气质量模式(UAM )[2]、区域酸沉降模式(RADM1和RADM2)及区域氧化物模式(ROM )[3]。第三代Models -3CMAQ 模式是由美国环保局(EPA )1998年完成的,并于1999～2000年作了进一步完善。 下面对Models -3CMAQ 模式作以简单介绍[4]。 Models -3CMAQ 模式区别于上两代模式的最大特点是它可以实现多种污染物、多范围的大气污染预报。它由4大部分组成:污染源模式化模型,气象模式,输入、输出模式,浓度计算模式。其流程图如图1。 浓度计算模式的基础是大气扩散方程,采用Byun (1999)提出的空气质量模型[6]。浓度控制方程如下 Ξ收稿日期:2002-11-06 基金项目:西安市科技计划项目(SF200346) 作者简介:陈 柳(1975-),女,新疆伊犁人,助教,在读博士,主要从事大气污染预报的研究.
*****举办环保知识科普讲座 同学们：下午好！ 今天我们一起学习讨论三个问题：一、为什么要保护环境？二、怎样保护环境？三、我们应该为保护环境做些什么？ 一、为什么要保护环境？ 我们先要知道什么是环境？简单地说，环境是人类进行生产和生活的场所，是人类生存和发展的物质基础。《中华人民共和国环境保护法》指出：“本法所称环境，是指影响人类生存和发展的各种天然的和经过人工改造的自然因素的总体，包括大气、水、海洋、土地、矿藏、森林、草原、野生生物、自然遗迹、人文遗迹、自然保护区、风景名胜区、城市和乡村等”。由此可知：保护环境的“环境”，与环境卫生所指的“环境”不同，一是保护环境的范围要大得多；二环境是资源；三环境是人类生存和发展的物质基础，是必不可少的条件。那么，为什么要保护环境呢？简单地说，就是因为环境发生了不利于人类生存和发展的变化，出现了环境问题。最主要的环境问题有两个：一是环境污染，二是生态破坏。（一）环境污染严重。 说到环境污染，同学们或多或少都有切身体会，或者在电视、报纸上看到过污染的情况。比方说汽车从我们身边开过，会扬起灰尘，汽车还排放尾气，这就是一种空气污染；还有许多工厂都要排放废水，工厂生产需要使用干净的水，这些干净的水经过各种各样的生产工艺，水里边加进了许多污染物质，变成了废水，工厂再把这些废水排放到环境里去，就会污染河流、水渠、湖泊、水库，甚至是大海，这就是水污染；工厂在生产中还产生一些废渣，我们又叫它固体废弃物。我们生活中也产生许多废渣，我们叫它生活垃圾，这些固体废弃物排放到环境中也会污染土壤、水域、空气，它在自然界还发生变化，有化学变化，也有物理变化，产生恶臭、沼气等有害气体，这就是固体废物污染。还有噪声污染、电磁污染、放射性污染等等。 现代环境污染首先是伴随着工业发展而产生的，我们把它叫做工业污染。我们把产生工业污染的工厂叫做工业污染源。2001年统计：我国每年工业污染源排放到空气中的二氧化硫有1570万吨，工业粉尘841万吨，烟尘217万吨。每年排放工业废水200亿吨，工业固体废物8.9亿吨。随着人口的增多，城市化水平的提高和生活水平的提高，生活污染也越来越严重，现在我国每年产生的城市生活污水有227亿吨，已经超过了工业废水的排放量。生活二氧化硫排放量381万吨，烟尘210万吨。
空气污染的调查报告 （一） 在全国上榜的中国32个城市中，成都位列第25名，污染情况较严重。 这种可吸入颗粒物主要来源于烟囱和汽车尾气，对人体呼吸系统危害大。目前，成都市对此已有监测，今年还增加了细颗粒物监测等项目。 成都污染程度只比北京好一点？ 该报告依据各国在20**年至20**年内的报告数据，测量了全球91个国家近1100个城市空气中小于10微米的颗粒物（即可吸入颗粒物）含量，主要分析指标为此类悬浮颗粒物的重量。 昨日，天府早报记者查询了世界卫生组织官方网站。该报告显示，可吸入颗粒浓度数据全球的平均值为每立方米71微克。美国、加拿大为全球空气质量最好国家。伊朗、印度、巴基斯坦的城市和蒙古首都是全球空气污染最严重的。 相比以上亚洲国家，中国状况稍好点。报告列出的国内32个省会城市或直辖市中，成都可吸入颗粒浓度为每立方米111微克，排名国内城市第25名，污染情况较严重。 此外，海口污染指数最低，兰州污染指数最高；北京每立方米121微克（第28）、范文TOP100上海每立方米81微克（第11）、广州则是每立方米70微克（第7）。
本土空气监测全市38个监测点 成都有无关于可吸入颗粒物的监测？对此项又是如何监测？ 昨日，天府早报记者在成都市环保局网站看到，首页左侧边栏公布着成都市中心城区和周边区县每日和预报明日的空气污染指数。根据其显示，大成都范围内空气质量基本都是良，而主要污染物则基本是可吸入颗粒物。 目前，成都市共有38个环境空气监测点位（均为自动监测站），其中8个国控监测点位，分别位于人民公园、草堂寺、梁家巷、沙河铺、金泉两河、三瓦窑、里店和三道堰。成都中心城区每天的空气污染指数，就是来源于这8个点位。 今年，成都市被环境保护部列为全国26个开展《城市环境空气质量评价办法（试行）》试点监测工作城市之一。成都对空气中污染物的监测，将从原来的二氧化氮、二氧化硫、可吸入颗粒物等3项，增加为细颗粒物、一氧化碳、臭氧等共11项。 可吸入颗粒物PM10 PM10指粒径在10微米以下的可吸入颗粒物，思想汇报 专题它能够渗入到肺部并可能进入血液循环，引起心脏病、肺癌、哮喘和急性下呼吸道感染。每年全球有200多万人因吸入细小微粒而死亡。汽车尾气是可吸入颗粒物主要来源之一。 可吸入颗粒物PM10：空气中的“隐形杀手” 成都中心城区8个监测点位
环保从我们身边做起－－环保知识讲座稿 (2) 尊敬的老师、同学们： 大家好！今天，我所要讲述的是有关环境保护的话题。 人类只有一个可生息的村庄---地球。可是这个村庄正在被人类制造出来的各种环境灾难所威胁；水污染、空气污染、植被萎缩、物种濒危、江河短流、垃圾围城、土地荒漠化、臭氧层空洞......作为居住在地球上的村民，我们不能仅仅担忧和抱怨，而必须行动。我们应该意识到那种无节制消耗资源和污染环境的生活方式是造成环境恶化的根源，我们都愿意选择有利于环境的生活方式来善待地球。 那么，在生活中,我们又该怎样从身边的小事做起，善待我们的环境呢？我们又应该以怎样的积极态度来宣传环境保护的重要性和做一些切实的工作呢？我主要从以下几个方面来介绍一下： 一、节约资源，减少污染 1、节水为荣，随时关上水龙头，别让水空流。 我国是世界上12个贫水国家之一，淡水资源还不到世界人均水量的1/4。全国600多个城市半数以上缺水,其中108个城市严重缺水.地表水资源的稀缺造成对地下水的过量的开采。现今，地下水资源已近枯竭。 2、一水多用，让水重复使用 地球表面的70%是被水覆盖着的，约有14亿立方米的水量,其中有96.5%是海水。剩下的虽是淡水，但其中一半以上是冰,江河湖泊等可直接利用的水资源，仅占整个水量的0.003%左右。 3、阻止滴漏，检查维修水龙头 4、监护水源保护水源就是保护生命。 5、慎用清洁剂，尽量用肥皂，减少水污染。 大多数洗涤剂都是化学产品，洗涤剂含量大的废水大量排放到江河里，会使水质恶化。长期不当的使用清洁剂，会损伤人的中枢系统，使人的智力发育受阻，思维能力、分析能力降低，严重的还会出现精神障碍。清洁剂残留在衣服上，会刺激皮肤发生过敏性皮炎，长期使用浓度较高的清洁剂，清洁剂中的致癌物就会从皮肤、口腔处进入人体内，损害健康。
一组空气污染数据的主 成分分析
一组空气污染数据的主成分分析 AppliedMultivariateStatisticalAnalysis(5th Ed).PearsonEducati on,Inc.2003。我看的是中国统计出版社（ChinaStatisticsPress）2003年发行的影印本。 第一题为原书第1.6题，即第1章的第6题，第二题为原书第8.12题，即第8章的第12题。 第二题用的是第一题的数据。 1习题 1.6.ThedatainTable1.5are42measurementsonair-pollutionvariablesrecordedat12:00noonintheLos Angelesareaondifferentdays. (a)Plotthemarginaldotdiagramsforallthevariables. (b)Constructthe x,S n,and R arrays,andinterprettheentriesin R. TABLE1.5AIR-POLLUTIONDATA Wind(x1)Solarradi ation(x2)CO(x3)NO(x4)NO2(x5)O3(x6)HC(x7)
710743953 710343563 1088528154 691428103 8905212124 9847412155 5726421144 7825111113 864521394 671541033
7727418103 1070421173 1072418103 977419103 87641773 871531644 967421323 96933953 1062531444 98842763
环保知识讲座 让我们一起来讨论几个问题。一、为什么要保护环境？二、怎样保护环境？三、我们应该为保护环境做些什么？ 一、为什么要保护环境？ 现在我们来讨论第一个问题:为什么要保护环境？ 我们先要知道什么是环境？简单地说，环境是人类进行生产和生活的场所，是人类生存和发展的物质基础。《中华人民共和国环境保护法》指出:“本法所称环境，是指影响人类生存和发展的各种天然的和经过人工改造的自然因素的总体，包括大气、水、海洋、土地、矿藏、森林、草原、野生生物、自然遗迹、人文遗迹、自然保护区、风景名胜区、城市和乡村等”。通过上面的学习我们应该清楚三点:保护环境的“环境”，与环境卫生所指的“环境”不同，一是保护环境的范围要大得多，很大很大;二是环境是资源;三是环境是人类生存和发展的物质基础，是必不可少的条件。 那么，为什么要保护环境呢？简单地说，就是因为环境发生了不利于人类生存和发展的变化，出现了环境问题。最主要的环境问题二个:一个是环境污染，第二个是生态破坏。 1、环境污染严重。 说到环境污染，同学们或多或少都有切身体会，或者在电视上看到过污染的情况。比方说汽车从我们身边开过，会扬起灰尘，汽车还排放尾气，这就是一种空气污染。还有许多工厂都要排放废水，工厂生产需要使用干净的水，这些干净的水经过各种各样的生产工艺，水
里边加进了许多污染物质，变成了废水，工厂再把这些废水排放到环境里去，就会污染河流、水渠、湖泊、水库，甚至是大海，这就是水污染。工厂在生产中还产生一些废渣，我们又叫它固体废弃物。我们生活中也产生许多废渣，我们叫它生活垃圾，这此固体废弃物排放到环境中也会污染土壤、水域、空气，它在自然界还发生变化，有化学变化，也有物理变化，产生恶臭、沼气等有害气体。这就是固体废物污染。还有噪声污染，我们都有切身体会。还存在有电磁污染、放射性污染等等。 现代环境污染首先是伴随着工业发展而产生的，我们把它叫做工业污染。我们把产生工业污染的工厂叫做工业污染源。现在我国每年工业污染源排放到空气中的二氧化硫有1570万吨(2001年)，工业粉尘841万吨，烟尘217万吨。每年排放工业废水200亿吨。每年排放工业固体废物8.9亿吨。 随着人口的增多，城市化水平的提高和生活水平的提高，生活污染也越来越严重，现在我国每年产生的城市生活污水有227亿吨，已经超过了工业废水的排放量。生活二氧化硫排放量381万吨，烟尘217万吨。 由于现代农业的发展，化肥和农药大量使用，产生了农业污染，农业污染最可怕的是农产品有害物质含量超标。因为农产品大量的是食品。这几年在我国就出现了几起有毒大米、有毒猪肉、有毒食油的典型案件。当然农业污染最普遍的是使食品中的有害物质含量增加。这些有害物质我们食用后短时间内可能不会有什么感觉，如果时间长
空气重污染预警响应分级 根据环境保护部《环境空气质量指数（AQI）技术规定》分级方法，空气质量指数（AQI）在201—300之间为重度污染；在301-500为严重污染。依据空气质量预报，同时综合考虑空气污染程度和持续时间，将空气重污染分为四个预警级别，由轻到重顺序依次为预警四级、预警三级、预警二级、预警一级，分别用蓝、黄、橙、红颜色标示，预警一级（红色）为最高级别。 （一）预警四级（蓝色）：预测未来1天出现重度污染； （二）预警三级（黄色）：预测未来1天出现严重污染或者持续3天出现重度污染； （三）预警二级（橙色）：预测未来持续3天交替出现重度污染或严重污染； （四）预警一级（红色）：预测未来持续3天出现严重污染。 空气重污染应急措施 根据上级指挥部发布的空气质量预报结果对应的预警级别，按照要求分级采取相应的重污染应急措施，旨在进一步减少污染排放，减缓污染程度，保护公众健康。主要措施包括：健康防护提醒措施、建议性污染减排措施和强制性污染减排措施。对于沙尘暴等污染采取的重污染应急措施按照《北京市沙尘暴灾害应急预案》执行。对于其他污染物导致的空气重污染，主要采取以下应急措施：
（一）预警四级（蓝色） 1.健康防护提醒措施 提醒儿童、老年人和呼吸道、心脑血管疾病患者等易感人群减少户外运动。 2.建议性污染减排措施 倡导公众及排放大气污染物的单位自觉采取措施，减少污染物排放。 （1）尽量乘坐公共交通工具出行，减少汽车上路行驶； （2）增加施工工地洒水降尘频次，加强施工扬尘管理； （3）增加道路清扫保洁频次，减少交通扬尘污染； （4）排污单位进一步采取措施，减少污染物排放。 （二）预警三级（黄色） 1.健康防护提醒措施 提醒儿童、老年人和呼吸道、心脑血管疾病患者等易感人群尽量留在室内，避免户外运动；建议中小学、幼儿园减少体育课等户外运动；一般人群减少户外运动和室外作业时间。 2.建议性污染减排措施 倡导公众及排放大气污染物的单位自觉采取措施，减少污染物排放。 （1）尽量乘坐公共交通工具出行，减少汽车上路行驶； （2）增加施工工地洒水降尘频次，加强施工扬尘管理； （3）排污单位进一步采取措施，减少污染物排放； （4）驻车时及时熄火，减少车辆原地怠速运行。
大气污染的防治措施 大气污染及恶化不仅危害到人们的正常生活，而且威胁着人们的身心健康，要做好防治措施。以下是学习啦小编整理的aa资料，仅供参考，欢迎阅读。 大气污染的防治措施(1) 调整工业布局和工业结构 工业布局不合理是造成中国城市大气污染的主要原因之一，改善不合理的工业布局，合理利用大气环境容量是十分必要的。调整工业布局要以生态理论为指导，综合考虑经济效益、社会效益和环境效益。 调整工业结构就是在保证实现本地区经济目标的前提下，优选出经济效益、社会效益和环境效益相统一的工业结构，淘汰严重污染环境的落后工艺和设备，加快以节能降耗、综合利用和污染治理为主要内容的技术改造，采用技术起点高的清洁工艺，控制工业污染。 (2) 改善能源结构，积极采取节能措施 以国家西气东输、西电东送为契机，加快城市能源结构调整;通过划定高污染燃料禁燃区，推广电、天然气、液化气等清洁能源的使用，减少城市原煤的消费量，推广洁净煤技术，促进热电联产和集中供热的发展，有效控制煤烟型污染。《燃煤二氧化硫排放污染防治技术政策》的原则要求燃煤SO2的排放应推行节约并合理使用能源、提高煤炭质量、高效低污染燃烧以及末端治理相结合的综合防治措施，根据技
术的经济可行性，严格二氧化硫排放污染控制要求，减少二氧化硫排放。首先要限制高硫煤的生产和使用，对于电厂锅炉、大型工业锅炉和炉窑鼓励使用高硫分燃煤，并安装烟气脱硫设施;对于中小型工业锅炉和炉窑，应优先使用优质低硫煤、洗选煤等低污染燃料或其他清洁能源;对于城市居民炉灶鼓励使用电、燃气等清洁能源或固硫型煤替代原煤散烧，逐步减少直接消费煤炭，尽快提高使用燃气、电力等清洁能源的销费比例。 (3) 大力开展综合利用，提高资源利用率 资源利用率越高，向环境排放的废物就越少，使经济发展对资源的开发强度不超过环境的承载能力，生产过程的排污量不超过环境的自净能力，从而促进生态系统的良性循环。因此，大力开展综合利用，提高资源利用率在发展工业生产、保护环境的生产过程中具有战略意义。 (4)完善城市绿化系统、发展植物净化 在城市和工业区有计划、有选择地增加绿地面积是大气污染综合防治具有长效功能的重要措施。提高城市绿化水平，最大限度减少裸露地面，降低城市大气环境中悬浮颗粒物浓度。 (5)加强大气污染防治实用技术的推广 利用除尘装置除去废气中的烟尘和各种工业粉尘，采用气体吸收法处理有害气体，应用冷凝、催化转化、吸附和膜
空气污染状况特征分析 2.1 A市与B市API的月变化特征 为了研究A市与B市的API指数随月份变化情况，我们将2000年06月05日- 2020年12月31日A市与B市的AP指数分别取月平均，然后利用spss对其做月平均变化图（图2.1）。 图2.1 2000-2020年A市与B市API指数月平均变化图 分析图2.1可以看到A市在1-2月份API逐渐减小，但在3-4月份有一个回升期间，之后4-5月份API迅速减小，5-6月份API下降速度减缓，对应的空气质量逐渐变好。6-9月份降至最低，并且变化缓慢，其时A市空气质量水平达到年最佳。9-12月份，API指数则开始迅速增长，空气质量相应逐渐恶化，在12月份API指数达到最大。B市在1-2月份有所下降，2-4月份趋于平缓不变，4-8月份API迅速减小，对应的空气质量逐渐变好。8-9降至最低，并且几乎不变。9-12月份，API指数则开始迅速增长，空气质量相应逐渐恶化，12月份API指数达到最高。 对比两座城市API指数随月份的变化，发现两市总体趋势趋于一致。A市在3-4月份API有个回升期间，可能是由于A市春季期间多沙尘，污染源发生变化使得API指数异常变化。B市月均API一般较A市低，说明2000-2020年期间，B市每月空气质量一般优于A市。
2.2 A市与B市API指数季变化特征 下图（图2.2）是A市和B市不同季度API指数变化情况。笔者对A市2000-2020年四个季度的API做季均处理，并做出了2000-2020年两市API季平均变化柱状图（图2.2）。 图2.2 2000-2020年A市与B市API指数季平均变化图 注:（第一季度：3－5月第二季度：6－8月第三季度：9－11月第四季度：12－次年2月） 从图中可以看出A市第二季度API指数最小，对应空气质量最好。第四季度API指数最大，对应空气质量最差。B市同样是每年第二季度API指数最小，第四季度API指数最大，第一季度和第三季度API指数相当。总体来说，两市API指数大小都是夏季>秋季>春季>冬季。考虑到第四季度为冬季，两市都处于我国北方，冬季取暖多采用煤炭，燃煤将会造成大量污染物的排放，继而导致API指数增大。从图中还可看到，除了第二季度两市API指数相近外，其他季度B市明显低于A 市。 2.3 A市与BAPI指数年变化特征 对A市与B市2000-2020年的API数据做了年平均处理，并且画出了两城市API指数年际变化图（图2.3）。