空气质量评价预测模型..doc

城市空气质量的评估与预测 摘要 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 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。 建立模型对成都市11月的空气质量状况进行预测。 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，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。 图3-1 3.3 关于确定空气污染程度的主要作用因素问题的分析 由3.2的分析可知，空气环境系统是一个比较复杂的系统，所以，空气污染现象也一定是一个多因素共同作用的结果，不同的因素对污染程度的影响的大小不同，其中，对空气污染程度影响最大的作用因素，我们称之为“主要因素”。而“影响”这个概念是一个模糊的，定性的概念。因此，欲确定空气环境污染的“主要因素”就应该收集不同作用因素的数据，对数据进行分析处理，引入量化指标对其影响程度进行评估，并根据这个量化指标，最终确定其对空气污染程度影度大小。根据相关的大气科学资料，我们确定了对城市空气污染程度影响较大的七个因素：1.工业发展程度，2.人口密度，3.交通发达程度，4.城市生活用煤气总量，5.绿化覆盖率，6.年均降水量7.环境治理投入额。其中工业发展程度用城市工业年产值来衡量，交通发达程度以城市年运输总量来衡量（具体的数据在附录给出）根据对数据的初步观测，我们发现，拉萨的各项指标均具有较大的特殊性，这主要是由拉萨特殊的地理位置与社会发展情况决定的，为了使评价的结果具有一般性与普遍使用性，我们舍去拉萨的各项数据值。 四．符号的约定 第个城市的第种污染物的平均值 第个城市的第种污染物的评价指标值 一个城市的空气污染综合评价指数 第个城市的第种污染物为首要污染物的天数 附录中给出的各城市从2010年1月4日到11月4日有测量值的总天数 每一种污染物的权重 每一种污染物的综合权重系数