大气污染预报问题.doc

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1、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

2、、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20

3、10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，并进行了显著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

4、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

5、）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、符号说明符号意义API空气污染指数R模糊综合评价矩阵H级别变量的特征值a，u辨识参数p大气压强的数值T温度的数值f空气湿度的数值v风速的数值FF检验统计量R2预测模型的复相关系数五、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

6、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Ii，可由实测的浓度值Ci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（Ii,j，Ci,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污染指数API污染物浓度(mg/L)SO2NO2PM10500.0500.0800.0501000.1500

7、.1200.1502000.8000.2800.3503001.6000.5650.4204002.1000.7500.5005002.6200.9400.600当第i种污染物浓度Ci,j≤Ci≤Ci,j+1时，其分指数Ii：Ii—第i种污染物的污染分指数；Ci—第i种污染物的浓度监测值；Ii,j—第i种污染物第j个转折点的污染分项指数值；Ii,j+1—第i种污染物第j+1个转折点的污染分项指数值；Ci,j—第j个转折点上第i种污染物（对应于Ii,j）浓度限值；Ci,j—第j+1个转折点上第i种污染物（对应于Ii,