大气污染预报问题(正文).doc

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1、目录目录问题重述2模型假设2符号变量说明2问题分析与模型建立3模型求解11问题重述大气是地球自然环境的重要组成部分之一,是人类赖以生存的必要条件。随着近年来人口的急剧增加和经济的急速增大,地球上的大气污染日益严重。为了人类环境的保护,加强大气质量监测和预报是非常必要的。目前大气质量监测的主要对象是大气中的SO2、NO2以及PM10等的浓度。本文根据所给附件,针对A、B、C、D、E、F六个城市的空气质量,主要解决一下几个问题:1)找出各个城市SO2、NO2和PM10之间的特点,并将几个城市的空气质量进行排序。2)对未

2、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)就空气质量的控制对相关部门提出你的建议。模型假设1.1假设F城市的发展是平衡发展,政府对环境治理干预较小,即F城市的环境不会出现强烈波动1.2数据附件所给的六个城市的污染物浓度及气象参数等有效数据都准确可靠,不考虑认为因素,检测仪器精确度不同的影响具有统计、预测意义1.3在对预测期内即2010年9月15日至9月21日时间段内,各个城市不会出现重大空气污染事故1.4城市空气质量好

3、坏与季节及气象条件的关系十分密切符号变量说明第i种污染物第j个城市的月平均污染指数各污染物当月第i天的污染指数各城市第i种污染物第j个月的平均污染指数第j个城市三种污染物的污染指数各城市第j个月的月综合平均污染指数第i个城市三种污染物的客观权值第i个城市三种污染物的主观权值第i个城市三种污染物的综合权值准则层第i个元素对目标层元素的权重各个城市客观平均污染指数附录中给出的有效数据测量月数各城市的综合指数方差部分符号变量在文中再做说明。问题分析与模型建立污染物之间的特点及各城市空气质量排名1.1.1数据处理根据附录中

4、所给数据观察可以发现有三类异常数据,一是第86项数据日期记录为2005年2月21日,与前后年份记录不相一致;二是有很多相邻数据为零,可能是三种污染物都为零,也可能的污染物中的一种为零。我们将这两类数据当做异常数据进行整行剔除,即,该行中有一个异常数据,该行不再参与运算;三是气象参数中第986项气压值,第310项温度的数据与前后不符,对其进行整行剔除。1.1.2找各个城市三种污染物之间的特点大气污染是由于大气中某些成分含量不正常的增量导致的,在这里,我们只考虑SO2、NO2和PM10三种物质。判断大气污染级别应先计算

5、出污染指数(API),根据表1-1(空气污染指数对应的污染物浓度限值)计算各污染物指数。API其基本的计算公式如下:(1)其中,I为某污染物的污染指数,C为该污染物的污染浓度。C大与C小分别为表1-1中最贴近C值的两个值,C大为大于C的限值,C小为小于C的限值,同样,I大与I小也是限值。污染指数污染物浓度(毫克/立方米)APISO2(日均值)NO2(日均值)PM10(日均值)500.0500.0800.0501000.1500.1200.1502000.8000.2800.3503001.6000.5650.420

6、4002.000.7500.5005002.6200.9400.600表1-1空气污染指数对应的污染物浓度限值计算出各污染物的污染指数后,我们按月为周期计算污染指数的平均值,其计算公式如下:(2)其中,为某城市平均污染指数,n为当月对该污染物的测量天数,其确值依数据而定。通过计算,我们可以得到六个城市三种污染物每个月的污染指数平均值,每个城市分别绘制各污染物指数平均值的折线图,比较即可得到污染物之间的特点。1.1.1根据API进行空气质量排名的分析和模型建立由4.1.2可以知道各城市每个月的三种污染物污染指数平均值

7、,我们取最大者为该城市当月的空气污染指数API,同时,最大者为当月的首要污染物。根据表1-2(空气污染指数范围及相应的空气质量类别)确定该城市当月的空气质量级别。空气污染指数(API)0~5051~100101~150151~200201~250251~300>300空气质量状况优良轻微污染轻度污染中度污染中度重污染重污染等级一级二级三级四级五级六级七级表1-2空气污染指数范围及相应的空气质量类别、等级目前我国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

8、数并以之作为该城市空气质量的评价。由于这里我们以月为周期对数据进行了处理,因此,我们按月均值的二级达标次数作为本题的排序依据。1.1.2用综合评价模型进行空气质量排名的分析空气质量的好坏反映了空气污染程度,它是依据空气中污染物浓度的高低来判断的,空气污染是一个复杂的现象,在特定的时间和地点空气污染物浓度受到许多因素影响,且不同污染物对空气污染程度的影响不同。

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