城市空气污染程度的分析和预测模型
空气质量检测数据分析与预测
空气质量检测数据分析与预测一、引言随着城市化的加速和工业化的不断推进，空气污染问题越来越引起人们的关注。
因此，对空气质量进行监测和预测具有重要意义。
本文将从空气质量检测数据分析和预测两个方面进行讨论。
二、空气质量检测数据分析1.数据来源空气质量数据通常由空气监测站采集，并通过国家环保部门进行统计和发布。
空气监测站的数量、位置、采样时间和方法等因素均影响到数据的准确性。
2.数据类型空气质量监测数据通常包括以下几种类型：颗粒物、二氧化硫、氮氧化物、臭氧等。
这些指标是评估空气质量的关键因素，对人类的健康和环境的影响都很大。
3.数据分析方法数据分析方法通常可以分为两类：时间序列方法和机器学习方法。
时间序列方法适用于具有稳定周期性变化的数据，如每天、每周、每月或每年的数据。
主要方法包括滑动平均、指数平滑、ARIMA等。
机器学习方法适用于没有明显周期性或非线性变化的数据。
例如，支持向量机、神经网络、随机森林等，这些方法需要大量的数据来训练模型，并产生预测结果。
4.数据分析案例例如，某市在连续几年的空气质量数据中，发现颗粒物的浓度呈现逐年增加的趋势。
通过时间序列方法对数据进行分析，发现颗粒物浓度具有较强的季节性，并通过ARIMA模型预测颗粒物的浓度将在未来几年内继续增加。
三、空气质量预测1.预测方法空气质量预测通常采用数学模型进行。
这些模型可以采用机器学习方法或物理模型方法。
机器学习方法也分为监督学习和无监督学习。
监督学习通常需要输入空气质量数据和外部因素，如天气等，以预测未来的空气质量。
但是，由于空气质量数据容易受到外部因素的影响，因此单独使用数据进行预测可能会出现偏差。
因此，物理模型方法可以在不使用过多外部因素的情况下进行精确的预测。
2.使用案例例如，一些城市在建设大气环境预报系统时，采用物理模型和监测数据相结合的方法预测未来的空气质量。
这些模型基于爬升的牵引力和扩散的阻力，对污染物的运动和扩散进行数学模拟，以及预测未来的污染物浓度和空气质量。
环境空气质量监测与预测模型研究
环境空气质量监测与预测模型研究环境空气质量是影响人类健康和生命安全的重要因素之一。
长期以来，全球各国都在不断探索和研究如何监测和预测环境空气质量，以提高人民生活质量和健康水平。
在这方面，人们开发了各种监测设备和预测模型，以便更准确地了解和把握环境空气质量的变化。
环境空气质量监测的重要性首先，要明确环境空气质量监测的重要性。
随着工业生产和交通发展，大量废气排放和沙尘暴天气等问题给环境空气质量带来了很大的挑战。
而环境空气质量的变化对人体健康的影响很大，例如一些重金属、有机污染物等物质，经常会诱发呼吸系统疾病、心脑血管疾病、私密部位疾病等。
因此，环境空气质量监测的重要性就不言而喻。
常用的空气质量监测方法环境空气质量监测采用的常见方法有现场监测和远程监测两种。
现场监测是指人们利用专业的环境监测设备对环境空气质量进行实时检测和采样，这种方法得到的数据准确度较高，但能力有限，只能监测到其所在地的空气质量情况，难以覆盖广大地区。
而远程监测是指人们利用网络等手段对环境空气质量进行远程监测，这种方法依靠已经布设好的空气监测站点，可以得到较为全面的空气质量数据，但需要总结与分析该站点数据和其他因素综合得到的整个区域的空气质量状况，准确度相对较低。
环境空气质量预测模型是怎样研究的？除了现场监测和远程监测外，人们还可以通过构建环境空气质量预测模型，实现对环境空气质量变化趋势的预测。
环境空气质量预测模型是通过收集并分析环境监测站的数年或数月的空气质量数据，特征数据，如环境因素、气象因素、经济因素等，制定特定的算法来预测未来一段时间的环境空气质量状态。
这种方法可以帮助人们提前预判环境空气质量的变化趋势，并采取相应的措施加以调整和控制。
环境空气质量预测模型的应用环境空气质量预测模型可以采用时间序列模型，也可以利用人工神经网络模型，如BP神经网络，SVM等。
这些模型通过不断地回归、分析和累积数据，可以进行准确预测，并实现空气质量变化的可视化监测和应对方案的调整。
环境监测领域中的大气污染模型使用教程
环境监测领域中的大气污染模型使用教程大气污染是当前全球范围内面临的重要环境问题之一。
为了保护人类健康和环境可持续发展，科学家们开发了各种大气污染模型来预测和评估不同因素对空气质量的影响。
本文将介绍环境监测领域中常用的大气污染模型以及如何使用它们进行预测和分析。
1. 模型介绍在环境监测领域中，常用的大气污染模型包括：CMAQ模型、WRF-Chem模型、AERMOD模型等。
这些模型基于物理、化学和数学原理，通过模拟大气过程、污染物传输和变化，提供了对大气污染的准确预测和评估。
- CMAQ模型（Community Multiscale Air Quality Model）是一种广泛应用于大气环境模拟和预测的模型。
它可以模拟大尺度到细尺度的空气流动和污染物传输，包括气溶胶、氧化物、二氧化氮等。
- WRF-Chem模型（Weather Research and Forecasting model coupled with Chemistry）是一种将大气动力学模拟和化学传输过程相结合的模型。
它可以模拟气象过程和污染物分布，有助于理解不同气象条件下的空气污染形成和传播机理。
- AERMOD模型是一种广泛用于工业源排放和城市环境中污染物传输建模的模型。
它基于高斯模型原理，能够预测工业源的排放对周围地区空气质量的影响。
2. 模型使用教程为了能够准确有效地使用这些大气污染模型，以下是一些基本的使用教程和注意事项：2.1 数据准备在使用大气污染模型之前，首先需要准备好相关的输入数据。
这些数据包括气象数据、地理信息、土地利用数据、废气排放数据等。
可以从气象台、环境保护部门等机构获取这些数据，也可以使用开源数据集和模型提供的默认数据。
2.2 模型配置配置大气污染模型是一个重要的步骤，决定了模型的运行方式和输出结果的准确性。
在配置模型时，需要设置模型的运行时间、空间范围、污染物的初始浓度和排放源信息等。
每个模型都有相应的配置文件和参数，使用者需要根据应用需求进行相应的设置。
空气质量监测中的模型分析及预测方法研究
空气质量监测中的模型分析及预测方法研究近年来，环境污染问题逐渐引起人们的关注，其中空气质量污染是较为突出的一项问题。
空气质量监测对于环境保护和公众健康具有重要意义。
如何精确地测量和预测空气质量变化，成为了各个领域共同关注的问题。
本文将分析当前空气质量监测中的模型分析方法和预测方法。
一、空气质量监测模型分析方法空气质量测量指标包括空气中的有害气体、PM2.5和PM10等微小颗粒物、以及气象变量等。
在监测空气质量时，通常采用空气质量指数（AQI）进行评估。
AQI可用于评估空气质量，通常分为6个级别，分别为优、良、轻度污染、中度污染、重度污染和严重污染。
在AQI计算方法中，可以采用线性回归、时间序列、人工神经网络、模糊集合等多种模型进行分析。
在不同的气象条件下，各种污染物的输入输出变化规律各不相同，因此需采用合适的模型预测空气污染物浓度。
1.线性回归模型线性回归模型是基于一组独立变量和响应变量之间线性关系的模型。
在空气质量预测中，可将天气情况、时间、空气湿度、气温、风向和风速等因素作为变量进行线性回归模型分析。
2.时间序列模型时间序列模型是根据变量随时间的变化规律来进行预测。
空气质量监测中，时间序列模型通常被用于处理误差项，以获得更精确预测结果。
如ARIMA模型（自回归整合滑动平均模型）是一种常用的时间序列模型。
3.神经网络模型人工神经网络模型是通过对大量数据的训练来实现非线性映射的模型。
在空气质量监测中，神经网络模型通常用于预测气象数据和污染物浓度之间的关系。
4.模糊集合模型模糊集合模型是一种描述不确定性和不精确性的模型，适用于空气质量监测中测量数据多、复杂的情况。
模糊集合模型将具有不同程度隶属度的数据聚合在一起，以提高准确度。
二、空气质量预测方法研究当发现空气质量达到临界值时，需及时采取有效措施来改善空气质量。
因此，精确地预测空气质量变化越来越重要。
1.基于回归分析的短期预测基于回归分析的短期预测是根据天气预报和气象数据的变化规律来预测下一时间段的空气质量状况。
空气污染的监测与预测模型
空气污染的监测与预测模型近来，随着人们生活水平的提高，工业、交通等活动不断增加，导致空气污染问题成为社会公众关注的焦点。
大气通常是人类最重要的资源之一，但是吸入污染空气会严重影响人类健康和生活质量。
面对这一问题，空气污染监测与预测模型变得越来越受欢迎。
本文将着重探讨空气污染的监测与预测系统及其作用。
空气污染监测系统空气污染监测系统是为了收集和记录和评估大气环境的质量，这使得对大气环境质量的控制和管理成为可能。
现在，空气污染监测已经成为政府和环保机构的重点任务，以帮助优化信息收集和传递，并协调与各地的环保组织进行沟通，同时也能促进实施环保控制措施的有效性。
空气质量的监测是基于大气环境的先进技术、仪器和方法。
常用的监测参数包括常规大气污染物、重金属和挥发性有机物。
在城市中，还需要监测车辆尾气中的排放物、建筑施工和垃圾填埋场的排放、火力发电和工业设施以及其他人类活动的污染物的排放。
通过这些监测，监测机构可以及时获取大气质量数据，并向公众发布相关信息，以便公众采取必要的保护措施。
空气污染预测模型与空气质量监测不同，空气污染预测模型是基于公共和经验性的方法，通过复杂的算法和数学模型来预测未来的污染水平。
这些模型根据过去的数据、经验，以及天气和其它因素，预测未来污染水平及主要污染物。
空气污染预测同样也被广泛应用于环保政策制定、应急响应和环境规划。
目前，空气质量预测主要分为三大方向：基于物理模型、统计模型和人工智能模型。
物理模型是一种基于物理方程的理论模型，强调环境系统中的物理、化学和生物过程本质上是物理方程的解。
统计模型则是一种基于统计研究的方法，它利用大量过去的观测数据和统计方法估计大气污染物的空间和时间规律。
而人工智能模型则是一种基于神经网络、支持向量机等的数据驱动方法，通过大量的数据集对模型进行训练，从而对未来趋势进行预测。
结论空气质量监测和预测是现代环保监管的关键目标之一，监测系统和预测模型有助于预测和处理污染问题。
空气质量预测与预警数学建模
空气质量预测与预警数学建模
随着城市化进程的加快和人群聚集的增加，空气污染问题日益凸显，因此空气质量预测与预警成为了我们关注的重点。
数学建模在此
方面拥有广泛的应用，为政府和社会提供了可靠的决策依据和技术支持。
首先，我们需要获取大量的数据来分析和预测空气质量。
这涉及
到监测空气中的污染物质，如PM2.5、PM10、SO2、NO2、O3等。
我们
可以采用空气质量监测仪、传感器等设备来收集这些数据，并利用数
据分析软件进行处理。
通过对历史数据的分析，可以建立相应的数据
模型，来预测未来的空气质量。
其次，根据历史数据和现实环境，我们需要选择相应的数学模型
来预测和预警空气质量。
这涉及到多元线性回归、支持向量机、神经
网络等数学模型。
每个模型都有其特点和适用范围，我们需要根据实
际情况选择最合适的模型。
例如，在某些地区，PM2.5、PM10和NO2的污染物质浓度受到气象因素的影响比较大，这时我们可以采用多元线
性回归模型来分析气象因素对污染物浓度的影响。
最后，我们需要将预测结果转化为实际应用。
这需要建立预警体
系和决策机制，及时发布预警信息，并采取相应的措施来减轻污染对
人体健康的影响。
例如，当空气污染等级升高到一定程度时，政府可
以采取限行、停工等措施来减少排放，或者提醒市民外出时戴上口罩、增加室内通风等个人保护措施。
总的来说，空气质量预测与预警是一项复杂的工作，需要多方面的数据、模型和决策机制。
我们应该进一步完善和优化这一体系，为市民提供更加舒适、健康的生活环境。
应用多元回归分析模型预测城市空气质量
应用多元回归分析模型预测城市空气质量城市空气质量是影响城市居民身体健康和生命安全的重要因素之一。
随着城市化进程的加快和人口增长速度的加快，城市空气污染问题越来越受到人们的关注。
由于城市大气环境受多种因素影响，因此，采用多元回归分析模型来预测城市空气质量是一种有效的方法。
一、多元回归分析模型简介多元回归分析是一种统计学方法，可以通过建立多元线性回归模型来分析多个自变量（影响因素）对一个因变量（被解释变量）的影响。
在环境科学和大气环境领域，多元回归分析方法常用于预测城市空气质量、环境污染等问题。
多元回归分析模型的基本形式为：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + …… + βnXn + ε其中，Y为因变量，表示要解释的变量或预测变量，Xi为自变量，表示影响因素，βi表示第i个自变量的回归系数，ε为误差项。
回归系数表示自变量与因变量之间的关系强度和方向。
二、多元回归分析在城市空气质量预测中的应用城市空气质量受多种因素影响，包括气象条件、交通情况、工业污染、建筑物高度、绿地覆盖率等。
多元回归分析可以通过同时考虑多个因素对城市空气质量的影响，建立预测模型，帮助人们更好地了解和预测城市空气质量。
在多元回归分析中，需要先确定自变量和因变量。
对于城市空气质量预测，因变量可选取空气质量指数（AQI）等常用指标。
自变量则需要根据实际情况进行选择，并进行数据分析和处理。
例如，在北京市的空气质量预测中，研究人员选择了气象条件、交通情况、工业污染等多个因素作为自变量，并对收集到的相关数据进行归一化处理。
通过应用多元回归分析模型，建立了城市空气质量预测模型，成功预测了北京市空气质量的变化趋势和高峰期。
三、多元回归分析模型的优势应用多元回归分析模型预测城市空气质量的优势在于，可以综合考虑多个影响因素，减少个别因素对预测结果的影响。
相比于单个影响因素的分析方法，多元回归分析可以更准确地预测城市空气质量的变化趋势。
此外，多元回归分析模型还具有灵活性和可靠性。
空气质量监测数据分析与预测模型研究
空气质量监测数据分析与预测模型研究一、空气质量监测数据的概述空气质量监测是指对大气环境中存在的污染物进行监测和分析，以评估空气污染的程度。
随着工业化和城市化的发展，大气污染问题已经成为全球关注的热点问题。
为了解决这一问题，各国纷纷建立了相应的监测系统，从而确保空气质量达到可接受的标准。
空气质量监测数据通常由监测站点收集。
在国内，空气质量监测站点一般安装在城市中心地带、工业园区、交通枢纽等污染源附近。
这些站点的监测指标通常包括PM2.5、PM10、SO2、NO2等。
监测数据通过监测设备采集，并传输到数据中心进行存储和分析。
二、空气质量监测数据分析空气质量监测数据分析是根据监测数据的变化趋势，对大气环境中的污染物浓度进行评估和预测的过程。
1. 空气质量监测数据分析流程空气质量监测数据分析流程主要包括监测数据采集、数据预处理、数据挖掘和数据可视化四个环节。
其中，数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据归约，以及处理数据缺失和异常值等问题。
数据挖掘是利用各种算法从海量数据中提取有用的信息。
这种技术可以用于选择特定的变量、发现属性间的相互关系和预测未来值等。
数据可视化是将数据转化为直观、易于理解的图形。
2. 空气质量监测数据分析方法空气质量监测数据分析方法包括回归分析、时间序列分析、空间分析、主成分分析、聚类分析、关联规则分析等。
其中，回归分析可用于研究空气污染物与环境因素之间的关系；时间序列分析可用于预测未来的空气质量；空间分析用于研究空气质量在不同区域的分布情况；主成分分析用于降维和特征提取；聚类分析用于对相似的空气质量数据进行分类和分组；关联规则分析用于发现污染物之间的相关性。
三、空气质量预测模型研究空气质量预测模型是根据历史监测数据和环境因素中建立的预测空气质量的模型。
它可用于研究污染物的传输和污染源对空气质量的影响，同时还可以为政府和公众提供决策支持。
1. 空气质量预测模型的种类目前，空气质量预测模型主要分为基于经验的预测模型、基于物理的数值模型和基于深度学习的模型三种。
空气污染监测与预测模型的研究与设计
空气污染监测与预测模型的研究与设计一、引言空气污染是当今世界所面临的重要环境问题之一。
随着工业化进程的加快以及交通运输、能源消耗等活动的增加，空气质量日益恶化，对人类的健康和生态环境造成了严重影响。
因此，对空气污染的监测与预测成为了研究的热点。
二、空气污染监测技术1. 传统监测方法传统的空气污染监测方法主要是通过空气质量监测站进行连续监测。
这种方法在监测准确性方面具有一定优势，但由于监测站数量限制以及设备维护等问题，无法实现对空气质量的全面监测。
2. 现代监测技术现代空气污染监测技术的发展使得空气质量监测更加准确、实时。
其中，传感器技术的应用使得空气污染监测可以更加高效地进行。
通过部署多个传感器，可以实时获得空气质量数据，并通过云计算等技术进行数据处理和分析，从而实现对空气污染的更精确监测。
三、空气污染预测模型1. 统计模型统计模型是最常见的空气污染预测方法之一。
通过对历史数据的分析，建立统计模型来预测未来的空气污染情况。
例如，可以利用ARIMA模型对时间序列数据进行预测。
这种方法相对简单，但对数据的要求较高，且无法考虑空气污染源的非线性影响。
2. 物理数学模型物理数学模型是基于空气污染的物理、化学过程建立的模型。
通过考虑空气污染源的排放、扩散等过程，可以较准确地预测空气污染的传播情况。
例如，在大气环境中，可以利用气象模型和排放模型来模拟大气污染物的传输过程。
这种方法具有较高的准确性，但对于模型参数的确定和计算量的要求也较高。
四、空气污染监测与预测模型的设计1. 数据采集与处理在设计空气污染监测与预测模型时，首先需要对数据进行采集和处理。
通过传感器等设备实时获取空气质量数据，并进行数据清洗和预处理。
这些数据可以包括空气中的污染物浓度、气象条件等。
2. 模型选择与建立根据需求和数据特点，选择合适的模型进行建立和训练。
可以根据监测与预测的目标选择合适的统计模型或物理数学模型，并根据数据进行模型参数的估计和调整。
我国城市环境空气质量预报主要模型及应用
我国城市环境空气质量预报主要模型及应用我国城市环境空气质量预报主要模型及应用简介：随着城市人口快速增长和工业化进程加速，我国的城市环境问题日益严重，其中空气污染是最为突出的问题之一。
为了更好地控制和改善城市环境空气质量，空气质量预报成为了一个重要的工具。
本文将介绍我国城市环境空气质量预报的主要模型及其应用。
一、静态模型静态模型是最早用于城市空气质量预报的方法，其基本原理是根据已有的监测数据和环境因素，对未来的空气质量进行推测。
静态模型的应用主要包括以下几个方面：1. 基于统计方法的预报模型：这种模型主要通过分析过去的空气质量数据，结合统计学方法，利用历史数据与环境因素之间的关系，来推测未来的空气质量。
这种模型适用于简单的环境条件下，对气象影响较小的情况。
2. 基于监测数据的预报模型：这种模型主要通过对现有监测站点的数据分析，利用站点和区域之间的关系，推测未来的空气质量。
这种模型适用于较大范围的预报情况，但需要充分考虑各个监测点之间的空间差异和时间变化。
二、动态模型动态模型是近年来在城市环境空气质量预报中得到广泛应用的一种方法，其基本原理是通过对环境因素的实时监测和模拟计算，预测未来的空气质量。
动态模型的应用主要包括以下几个方面：1. 基于数值计算的预报模型：这种模型主要基于大气动力学和物理化学原理，通过模拟计算和数值模型，预测未来的空气质量。
这种模型适用于复杂的环境条件下，对气象影响较大的情况。
2. 基于人工智能的预报模型：这种模型主要利用机器学习和人工智能算法，通过对大量数据的训练和学习，建立预测模型，预测未来的空气质量。
这种模型适用于数据量大、复杂度高的情况。
三、模型的应用城市环境空气质量预报模型的应用在我国得到了广泛的推广和应用，其主要体现在以下几个方面：1. 预警系统的建立：我国各个城市都建立了环境空气质量预警系统，通过实时监测和模型预测，及时发布空气质量预警，提醒居民采取相应的措施，保护健康。
空气质量分析与预测模型研究
空气质量分析与预测模型研究近年来，随着环境污染的加剧，空气质量越来越受到人们的关注。
不仅国内，国际上也纷纷出台相关政策和规定，要求控制污染、改善空气质量。
在此背景下，对于空气质量的监测、分析和预测变得十分重要。
本文将从以下几个方面进行探讨。
一、空气污染物的种类和特征空气污染物可分为氧化物、酸性气体、有害气体、颗粒物等。
其中，二氧化硫、二氧化氮、一氧化碳、臭氧、细颗粒物（PM2.5）和可吸入颗粒物（PM10）是主要指标。
这些污染物的来源包括工业排放、交通尾气、燃煤和油等。
它们的特征是在大气中存在时间较长、扩散速度较慢、对健康影响大等。
二、空气质量预测模型的分类空气质量预测模型通常可分为统计模型和物理模型两种。
统计模型是根据历史数据进行预测，如统计回归分析、时间序列模型等。
物理模型则是基于物理原理理论建立，并用计算机进行模拟，如数值模拟模型等。
这两种模型均有优缺点，可根据实际情况选择使用。
三、空气质量预测模型的应用空气质量预测模型广泛应用于环境保护、城市规划、交通管理等领域。
其中，基于气象条件和污染物排放量等因素的统计模型被广泛应用于短期预测，而基于数值模拟的物理模型可用于长期预测和模拟实验。
四、空气质量预测模型的发展趋势目前，空气质量预测模型还存在一些问题，比如准确性、时效性、实时性等。
未来，随着数据获取技术和计算能力的不断提高，人工智能、深度学习等技术可望被更广泛地应用于空气质量预测模型中，为提高预测精度和实时性提供更好的支持。
以上是空气质量分析与预测模型研究的主要内容，希望能够对大家有所启示和帮助。
在未来，我们应该以更积极的姿态面对环境问题，并不断探索有效的解决方案，为创造更美好的生活环境贡献一份力量。
空气污染等级确定模型
空气质量等级分类及推广模型摘要本文对空气污染主要因素的相关数据进行分析，建立了如何对空气污染程度等一类问题进行分类的模型。
针对问题一，要对该市的空气污染进行分类，按照国家《环境空气质量标准》采用二氧化硫、氮氧化物和漂尘三个主要因素建立空气污染指数模型：()I I I C C I C C -=-+-大小小小大小 通过该模型计算得出其污染物含量对应的API 指数，再综合对人体危害的程度将空气质量情况分为优、良、普通、不佳和差五类。
针对问题二,在问题一的基础上，我们依据该市的污染物含量范围与国家标准进行对比，将该市污染类别分为严重污染，一般污染和基本没有污染，按照各个监测点污染程度由重到轻排出的顺序为：其中，9、13、16三个监测点属于严重污染地区，1、2、3、6、7、8、10、12、14、18的十个监测点属于一般污染地区，4、5、11、15、17的五个监测点属于基本没有污染的地区。
针对问题三，采用空气指数法对19、20、21监测点进行归属分析分别为一般污染、基本没有污染和严重污染。
但空气指数法采用的单个监测点最高指标来衡量并不能综合评价该地区空气污染程度。
为了使模型具有广泛应用性，我们采用主成分分析法对这类问题进行综合分析，求出综合得分与主成分的综合评价模型：120.8980.079 F f f =+同时，为解决个别指标超标对模型贡献不明显的缺陷，在用主成分分析法分析后，引入了对个别指标分析的方法，综合各个要素分析考虑，得出上述19、20、21监测点的归属是正确的，验证了模型的有效准确性。
针对问题四，采用从公民对于政府采取措施、环境保护以及环境现状的看法三个方面来开展问卷调查，用0-1模型把公民对环境关心程度的看法0—1化，0为不关心，1为非常关心。
为了量化公民对环境的关心程度，随机生成20组数据，并用问题三的主成分分析法从这三个方面对公民关于环境的关心程度进行单项综合评价、整体综合评价和分类，得到下面整体综合评价模型：1230.5323 0.3206 0.1471 F t t t =++通过对整体综合得分的分类达到了解单个公民和整体对环境的关心程度的目的。
空气质量预测模型的分析与应用
空气质量预测模型的分析与应用一、引言随着人们环保意识的增强以及大气污染日益加重，对空气质量的关注度越来越高，如何准确预测空气质量成为了人们关注的焦点。
本文将对空气质量预测模型进行分析，并探讨其在实际应用中的作用和应用前景。
二、空气质量预测模型的分类空气质量预测模型根据预测方法和数据来源的不同，可以分为传统预测模型和新型预测模型。
1. 传统预测模型传统预测模型主要包括统计学方法、经验模型和物理模型。
(1) 统计学方法统计学方法直接根据历史数据进行预测，包括回归方法、时间序列方法等。
其中，回归方法是一种基于样本观测的条件期望值的预测方法，可以用来描述响应变量与一个或多个自变量之间的关系，对于空气质量预测模型的建立具有一定的参考价值。
时间序列方法则是根据历史数据的趋势、季节性等相似特征进行预测。
(2) 经验模型经验模型是基于实验或实际经验得出的模型，其基本思想是先建立统计模型，再通过模型形式简单化来试图推断未知现象。
经验模型可分为简单经验模型和人工神经网络模型两种。
其中，简单经验模型主要是一些经验公式或经验关系式，而人工神经网络模型则是一种利用神经元之间相互连接的方式进行模拟物理系统的方法。
(3) 物理模型物理模型是基于基本物质力学、化学、气象学原理与方程式等，建立空气质量的数学模型，从而预测未来的空气质量。
比如，气象模型、化学反应模型等。
2. 新型预测模型新型预测模型是近年来兴起的一种空气质量预测方法，主要包括机器学习方法、深度学习方法和灰色系统模型等。
(1) 机器学习方法机器学习是利用计算机高效的处理海量数据并从中学习规律的一种方法。
在空气质量预测中，机器学习方法可以通过数据挖掘来得到更加准确的预测结果。
目前，常用的机器学习方法主要包括决策树、支持向量机等。
(2) 深度学习方法深度学习是一种新型的机器学习方法，主要应用于人工智能领域的大规模数据处理。
深度学习通过构建多层神经网络来实现对数据的学习和预测。
空气质量监测及其预测模型研究
空气质量监测及其预测模型研究近年来，空气质量成为一个备受关注的问题。
各国政府也开始注意空气质量的监测及其相关预测模型研究。
本文将围绕着这个主题详细阐述。
一、空气质量监测空气质量监测是指对空气中污染物的浓度进行实时、连续、自动监测的过程。
现代空气质量监测系统一般由监测设施、数据传输系统、数据中心和信息管理系统等几个部分构成。
监测设施包括空气质量监测站和流动监测车。
数据传输系统是指将监测数据传输到数据中心。
数据中心是指将传输来的数据进行处理、管理和分析的中心。
信息管理系统是指对监测数据进行全面的管理和分析，以及对公众公告和管理决策提供足够的技术支持。
目前，各国政府都逐步建立了系列的空气质量监测系统。
在中国，由于空气质量的良莠不一，政府也积极推进了国内的空气质量监测工作。
根据中国环境保护部公布的数据，目前全国已经建成了8000多个自动监测站，覆盖全国340多个城市，实现了空气质量全覆盖。
二、空气质量预测模型空气质量预测模型是为了预测未来空气质量而建立的数学模型。
具体地，它是通过历史空气质量监测数据，尤其是空气污染指数（AQI）等数据，建立统计、数学、物理模型，进行预测，从而研究大气污染的影响因素，及时预警大气污染及其变化趋势。
现代空气质量预测模型一般具有以下特点。
（1）基于历史数据进行建模。
空气质量预测模型的基础和核心是历史监测数据，将过去的数据进行分析及建模，用以预测未来的空气质量状况。
（2）交叉作用考虑。
空气质量预测模型通常包含多个因素，如气象因素、人类活动因素等，因此在模型中需要考虑这些因素的交叉作用。
（3）动态更新。
空气质量预测模型需要动态更新，及时反映出现有的大气污染状况和最新的监测数据。
如何处理这些数据不断变化的问题，是空气质量预测模型中非常重要的方面之一。
在实际应用中，根据模型的形式和受影响的空气质量指标不同，空气质量预测模型可分为以下几类：经验模型、统计模型、神经网络模型和物理-化学模型等。
大气污染预测的数学模型和方法
大气污染预测的数学模型和方法随着工业化和城市化的快速发展，大气污染问题越来越严峻。
如何预测和控制大气污染已经成为一项重要的研究课题。
大气污染预测可以帮助我们更好地了解大气污染形成和传播的规律，为环境保护和健康保障提供科学依据。
本文将从数学建模、模型选择和算法优化等方面介绍大气污染预测的数学模型和方法。
一、数学建模数学建模是大气污染预测的基础。
大气污染的成因及其发展规律涉及多个因素，如气象条件、人类活动和自然环境等。
因此，建立数学模型需要考虑多个参数，如温度、湿度、气压、风速、风向、大气稳定度、排放源等。
语言学会通过数学公式和统计方法将这些参数进行量化，得出污染物的浓度和传播程度等结果。
目前，常见的大气污染数学模型包括:Gaussian模型、Lagrange 模型、Euler模型、CALPUFF模型、CAMx模型等。
其中，Gaussian模型是应用最为广泛的模型之一。
Gaussian模型着重考虑气象条件对污染物扩散和沉降的影响，具有简单、易于操作、要求数据量少等特点。
Lagrange模型和Euler模型分别侧重于描述污染物的运动过程和形成过程。
CALPUFF模型和CAMx模型则是最近发展起来的高级数学模型，能够更好地模拟多维空间中复杂的气象条件和污染物传播过程。
二、模型选择针对实际使用中，不同的数学模型适用于不同的污染源和环境条件。
因此，在选择大气污染数学模型时，需要结合具体情况进行综合分析和比较。
首先，要考虑污染源的位置，气象条件等。
例如，对于位于城市中心的大工厂或压力容器，要选用Gaussian模型来模拟；对于位于山区的散发源或挂靠在城市外的火电厂，可以选用CALPUFF 模型或CAMx模型等高级数学模型进行预测。
其次，还需要考虑数据的可用性和模型的复杂性。
一些高级数学模型需要大量的数据来进行预测，但是数据采集及其困难。
因此，如果数据有限，就要选择较为简单的数学模型进行预测。
三、算法优化大气污染预测虽是一项困难的任务，但是通过现代算法优化技术的应用，可以大大提高预测精度和计算效率。
城市空气污染程度的分析报告和预测模型
城市空气污染程度的分析和预测摘 要 本文讨论了有关城市污染程度、污染因素及污染扩散的问题。
对于问题一，本文主要从大气污染、噪声污染和水体污染这三个面选取主要污染物，查阅北京、天津、上海、重庆和西安五座城市2007-2012年的年度平均污染数据，采用降维的思想，运用主成分分析法减少变量个数，再借助Matlab 软件计算各主成分的贡献率，分析知可选取前三个主成分作为衡量污染程度的标准，最后根据综合指标得到这五个城市的污染程度从高到低依次为：重庆、上海、北京、天津、西安。
通过判断相关系数的大小，确定五个城市影响人们生活的主要污染因素是水污染，其四项指标依次为化学需氧量、总氮、总磷和氨氮。
对于问题二，以北京市大气污染为例。
首先，利用GPS 记录北京市14个城区观测点的位置，并查阅2013年污染指标2SO 、2CO 、5.2PM 与10PM 的污染数据，绘制出相应的空间浓度分布图，估计这四种污染物的大致污染源位置依次为：)100,110(附近、)83,130(附近，)85,125(附近和)80,132(附近；其次，根据污染扩散原理和方式，建立Cauchy 污染传播模型，根据各地区空气污染物的浓度分布，运用Matlab 软件对数据非线性拟合，得出扩散模型各参数的值，计算得出各项污染指标的污染源位置依次为：)3.97,5.115(，)3.85,2.128(，)8.80,1.129(和)6.87,5.125(；最后，比较污染物位置的计算值与实际值，发现误差相差较小，故模型建立较为合理。
对于问题三，分析西安市的主要污染——大气污染。
收集西安市2014年4.1-7.31日的空气污染数据，根据时间序列的平稳性特点及AIC 定阶准则选取合适的时间序列模型)11(ARMA ，，利用Matlab 软件对序列模型的各项参数进行估计并检验模型的合理性，并将模型用于数据预报。
利用时间序列模型预测西安市未来10天的空气污染状况总体等级为良。
我国城市环境空气质量预报主要模型及应用
我国城市环境空气质量预报主要模型及应用我国城市环境空气质量预报主要模型及应用一、引言随着我国城市化进程的加快，城市环境污染问题日益突出。
其中，空气质量问题成为影响居民身心健康的重要因素之一。
为了及时有效地预警和控制空气污染，我国不断完善城市环境空气质量预报系统，采用各种预报模型进行研究和应用。
本文将介绍我国城市环境空气质量预报主要模型及其应用。
二、主要模型及原理1. 线性回归模型线性回归模型是一种较为简单和常用的模型，其基本思想是通过建立气象、大气污染物浓度和其他可能影响空气质量的因素之间的线性关系，进行空气质量预报。
该模型的主要优点是计算速度快，但也存在着对数据分布假设较强、对气象和污染物之间关系的线性描述可能不准确等问题。
因此，在实际应用中，往往需要结合其他模型进行校正和优化。
2. 时间序列模型时间序列模型基于历史数据建立统计模型，利用时间维度的信息进行预测。
常用的时间序列模型有ARIMA（自回归综合移动平均模型）、VAR（向量自回归模型）等。
这些模型能够较好地捕捉空气质量的季节性、周期性和趋势性变化，并针对性地进行预测。
不过，时间序列模型对数据的平稳性要求较高，对于非平稳数据的预测效果可能较差。
3. 统计学模型统计学模型包括传统的回归模型、聚类模型和时间序列模型等。
这些模型通过对历史数据进行统计分析和建模，获取不同时段的变化规律，并进行预测。
这些模型尤其适用于长期变化较为缓慢的城市空气质量预报。
4. 机器学习模型机器学习模型是近年来在城市环境空气质量预报中得到广泛应用的一种方法。
这些模型通过大量的历史数据进行学习和训练，以获取数据特征之间的关系，并做出预测。
常用的机器学习模型包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）、随机森林（Random Forest）等。
这些模型的优点是可以很好地应对非线性关系，能够更准确地预测空气质量。
三、模型应用我国城市环境空气质量预报主要用于预警和控制空气污染，保护居民身心健康。
空气污染物浓度预测模型研究与应用
空气污染物浓度预测模型研究与应用空气污染是一个长期困扰全球环境问题，人们对于空气质量越来越关注。
为了提升人们对于空气质量的关注度，许多城市开展空气质量监测工作，并在网站上实时公布空气质量数据。
但是实时公布数据是仅仅报告了空气质量的现状，而不能预测未来空气质量的变化，因此对于信息使用者的需求越来越强烈。
所以在空气质量监测领域，研究并且实现空气质量的预测算法是非常重要的一项工作，这个目标的实现将有益于监督改善环境以及判断人们健康状况。
在这篇文章中，我们将会介绍一些关于空气污染物浓度预测模型的研究和应用。
一、传统模型1.1统计学模型统计学模型主要基于时间序列预测思想，通过建立污染物指数和气象指数间的关系式来进行预测。
其中比较经典的模型有ARIMA模型和Kalman滤波模型。
这种方法通过分析过去的污染物与气象因素的关系来进行未来几天的预测，这种方法速度快，但是由于基于数据的变化来预测，精度受到天气预报的影响比较大。
1.2机器学习模型机器学习模型旨在通过数据让计算机自己找到模式来完成预测，然而这种方式需要更完整的数据集，并且还需要调整和优化算法。
比较经典的机器学习模型有:BP神经网络模型、决策树模型和支持向量机模型。
其中BP神经网络模型非常灵活，既可以输入数量也可以输入质量，但是由于其对于噪音的敏感度较大，因此需要具备一定的数据清洗能力。
决策树模型的特点是容易理解，而且真正的决策树模型可以同时提取特征和进行决策。
支持向量机模型的特点是由于其优化函数的设计，其精度相对较高时间短。
二、近年来的新型模型2.1深度学习模型随着深度学习领域的发展，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）已经成功应用于许多大型数据分析问题，包括空气污染物浓度预测。
其中基于时间序列数据的RNN模型在对非线性关系的建模方面具有很大的潜力。
另外基于卷积神经网络模型，我们可以直接构建矩阵，然后进行三维卷积而不需要数据重采样，这种方法非常便于处理时序数据。
城市空气污染物时空分布模拟与预测
城市空气污染物时空分布模拟与预测城市空气污染已经成为了现代城市面临的重大环境问题之一，长期以来，空气质量不佳对人们的健康、生态环境和经济发展等方面造成了巨大的影响。
因此，开展城市空气污染物时空分布模拟与预测工作，对于提高城市空气质量、推动环保治理、实现可持续发展具有极其重要的意义。
一、城市空气污染物时空分布模拟的意义城市空气污染物时空分布模拟是通过数学模型、计算机仿真等方法，对城市空气污染物的时空分布、来源、转化和传输过程进行模拟和研究，以找到其形成机理及其危害，评估空气质量，寻求合理的治理方案。
对城市空气污染物时空分布模拟的研究工作，主要有以下几个方面的意义：1. 预测和评估城市空气污染物波动，保护人类健康和生态环境。
城市空气污染物时空分布模拟可以获取污染物的传输、累积和分布规律，在不同污染等级、不同过程、不同时段、不同风趣等因素影响下的变化情况，可以发现和评价不同的风场、温度、湿度、气象、地形等因素对空气污染物分布的影响，为制定城市空气污染防治措施提供决策和技术基础。
2. 加深对城市空气污染物的了解，掌握其来源及传播规律。
城市空气污染物来源及传播规律是影响空气质量的重要因素，进行时空分布模拟可以研究将空气污染源点排放的有害物质在空气中输移、转化和扩散规律，对于制定空气质量目标、减少污染物排放和改善空气质量具有重要参考价值。
3. 通过对空气污染物进行分析，提高环境治理和可持续发展水平。
不少城市空气污染物时空分布模拟方法还能提供模拟数据，从而以其提供的数据为依据，研究城市环境污染物的来源和分布，从而减轻环境污染的影响，并通过规划能源资源和城市排放控制等方式，实现城市污染的有效治理和可持续发展。
二、城市空气污染物时空分布模拟的方法城市空气污染物时空分布模拟方法基本分为实测分析、理论模型分析和计算机模拟分析。
其中，实测分析和理论模型分析主要是指在地面环境进行的一系列实验、采样，以及根据采集数据构建数学模型，从而实现对城市污染物时空分布情况的简化性描述。
空气质量指数预测模型的构建与应用
空气质量指数预测模型的构建与应用第一章：引言空气污染已经成为全球关注的问题，严重的空气污染已经对人类健康和环境产生了不可逆转的影响。
因此，无论是政府、企业还是个人，都应该关注并积极应对空气质量问题。
为了有效应对空气质量问题，建立空气质量指数预测模型具有重要意义。
本文旨在介绍空气质量指数预测模型的构建与应用。
第二章：空气质量指数空气质量指数（AQI）是衡量大气污染水平的一种指数，在全球范围内得到了广泛应用。
AQI是由中国环境监测总站研制并推广于全国的，旨在检测并揭示空气质量状况，科学评价空气污染水平的高低。
AQI将空气质量分为六个级别，分别是优、良、轻度污染、中度污染、重度污染和严重污染，具体的标准如下：1. 优：AQI值≤502. 良：AQI值＞50且≤1003. 轻度污染：AQI值＞100且≤1504. 中度污染：AQI值＞150且≤2005. 重度污染：AQI值＞200且≤3006. 严重污染：AQI值＞300第三章：空气质量指数预测模型空气质量指数预测模型是指通过建立数学模型，利用历史数据进行训练，然后根据模型进行预测未来的空气质量指数。
常用的空气质量指数预测模型有时间序列模型、神经网络模型和回归模型等。
3.1 时间序列模型时间序列模型是在一定时间区间内观测到的历史数据基础上，预测未来一段时间内发展趋势和变量间的关系的统计模型。
空气质量指数可以视为一种时间序列，因此时间序列模型也可以用来预测空气质量指数。
3.2 神经网络模型神经网络模型是一种模拟人类神经系统运行机制的数学模型，利用机器学习算法进行训练，可以对未知数据进行预测。
神经网络模型在很多领域有广泛的应用，包括空气质量预测。
3.3 回归模型回归模型是一种通过对独立变量和因变量之间的关系进行建模来预测因变量的数值的模型。
回归模型常用于预测空气质量指数中的某项指标。
第四章：空气质量指数预测模型的应用空气质量指数预测模型主要用于预测未来的空气质量状况，以便政府及有关部门进行调配，达到提高空气质量的目的。
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城市空气污染程度的分析和预测摘 要 本文讨论了有关城市污染程度、污染因素及污染扩散的问题。
对于问题一，本文主要从大气污染、噪声污染和水体污染这三个面选取主要污染物，查阅北京、天津、上海、重庆和西安五座城市2007-2012年的年度平均污染数据，采用降维的思想，运用主成分分析法减少变量个数，再借助Matlab 软件计算各主成分的贡献率，分析知可选取前三个主成分作为衡量污染程度的标准，最后根据综合指标得到这五个城市的污染程度从高到低依次为：重庆、上海、北京、天津、西安。
通过判断相关系数的大小，确定五个城市影响人们生活的主要污染因素是水污染，其四项指标依次为化学需氧量、总氮、总磷和氨氮。
对于问题二，以北京市大气污染为例。
首先，利用GPS 记录北京市14个城区观测点的位置，并查阅2013年污染指标2SO 、2CO 、5.2PM 与10PM 的污染数据，绘制出相应的空间浓度分布图，估计这四种污染物的大致污染源位置依次为：)100,110(附近、)83,130(附近，)85,125(附近和)80,132(附近；其次，根据污染扩散原理和方式，建立Cauchy 污染传播模型，根据各地区空气污染物的浓度分布，运用Matlab 软件对数据非线性拟合，得出扩散模型各参数的值，计算得出各项污染指标的污染源位置依次为：)3.97,5.115(，)3.85,2.128(，)8.80,1.129(和)6.87,5.125(；最后，比较污染物位置的计算值与实际值，发现误差相差较小，故模型建立较为合理。
对于问题三，分析西安市的主要污染——大气污染。
收集西安市2014年4.1-7.31日的空气污染数据，根据时间序列的平稳性特点及AIC 定阶准则选取合适的时间序列模型)11(ARMA ，，利用Matlab 软件对序列模型的各项参数进行估计并检验模型的合理性，并将模型用于数据预报。
利用时间序列模型预测西安市未来10天的空气污染状况总体等级为良。
对于问题四，基于问题一、二、三对污染因素的分析和污染扩散的特点，主要从减少污染物的产生和治理净化已产生的污染物两方面，针对大气污染、水体污染和噪声污染为相关部门提供合理化防治建议。
关键词 主成分分析；Cauchy 污染传播模型；时间序列模型；Matlab 软件一、 问题重述环境质量的好坏对人们的生活有着最直接的影响，包括身体健康、寿命长短、生活质量以及经济发展水平、生态环境等。
因此保护环境的工作需要个人、集体、国家、乃至全球各国的共同努力。
事实上，环境保护事业从1962年起步至今，一直备受人们关注和重视，环境污染的防治工作也一步步开展运营，然而较经济发展的速度和水平，还有很多需要为之努力的工作要做。
环境保护工作一方面是要从减少污染物的产生方面，预防和控制污染源头污染物的排放，另一方面是治理净化已产生的污染物。
环境污染是指环境因受人类活动影响而改变了原有性质和状态的现象，其实质是人类活动中将大量的污染物排入环境，影响其自净能力，降低了生态系统的功能。
为考察某时期某区域的环境状况，需统计该地区各项污染指标的数据，根据各污染指标的污染排放标准，确定其污染程度，并通过污染发生的原因、途径和后果制定合理的污染治理方案，加以实施运行，改善环境。
统计北京、天津、上海、重庆和西安五座城市的污染数据，讨论如下问题： 问题一：比较五座城市的污染程度及影响人们生活的主要污染因素； 问题二：建立城市污染扩散模型确定某城市污染程度并检验； 问题三：给出西安市某方面污染状况的中长期预测数据； 问题四：给相关部门提供一篇治理污染的建议短文。
二、 问题分析对于问题一，本文将查阅收集北京、上海、天津、重庆以及西安五座城市大气污染、噪声污染和水体污染2007-2012年的数据，由于各项污染指标众多，所以选取具有代表性的污染物：可吸入颗粒物10PM 、2SO 、2CO 、道路交通噪声、区域环境噪声、化学需氧量、氨氮、总氮和总磷这9项指标来综合衡量各城市的污染程度，本文将运用降维的思想，利用主成分分析法计算前几个主成分的贡献率大小及通过线性组后的综合指标，以此来衡量各城市的污染程度，根据各主成分的相关系数大小即可确定影响人们生活的主要污染因素([1])。
对于问题二，本文将以北京市的大气污染为例，收集北京市2013年14个城区的2SO 、2CO 、5.2PM 和10PM 的污染数据，绘制出这四种污染物浓度的空间浓度分布图，估算出这四种污染物的大致污染源位置；建立Cauchy 污染传播模型，根据各地区空气污染物的浓度分布，运用Matlab 软件对数据nlinfit 非线性拟合，计算出扩散模型各参数值，得出各空气污染物的污染源位置；比较污染物位置的计算值与实际值，检验污染传播模型建立是否合理([2])。
对于问题三，本文将考虑西安市大气污染的各项污染指标，搜集2014年4月1日至2014年7月31日的污染数据，根据时间序列的平稳性特点及AIC 定阶准则选取合适的时间序列模型，利用Matlab 软件([3])估计序列模型的各项参数并检验模型的合理性，考核通过时方可用于数据预报。
对于问题四，基于问题一、二、三对污染因素的分析和污染扩散的特点，主要从减少污染物的产生和治理净化已产生的污染物两方面，针对大气污染、水体污染和噪声污染为相关部门提供合理化防治建议。
三、 模型假设1.所有城市污染数据均真实有效，具有统计价值；2.污染数据的取样为瞬时取样且在某个平面内，不考虑取样前后污染物的浓度变化；3.绘制北京大气污染浓度分布图时不考虑海拔因素的影响；4.大气污染过程经历着扩散与衰减，且沿y x ,轴方向上的扩散系数分别为常数，衰减与浓度成正比；5.不考虑日照等自然因素对各项指标污染浓度的影响。
四、 符号说明4.1 模型一1x ： 可吸入颗粒物（单位3/m mg ）； 2x ： 二氧化硫（单位3/m mg ）； 3x ： 二氧化氮（单位3/m mg ）；4x ： 道路交通噪声（单位分贝）； 5x ： 区域环境噪声（单位分贝）； 6x ： 化学需氧量（单位万吨）； 7x ： 氨氮（单位万吨）； 8x ： 总氮（单位万吨）； 9x ： 总磷（单位万吨） ；∑ ： 样本协方差矩阵 ； i λ ： 协方差矩阵的特征值 ； i e ： 协方差矩阵的特征向量；**iiX Y ,ρ ： 相关系数；i σ ： 样本方差向量 ； ρ ： 样本相关矩阵；*i λ ： 样本相关矩阵的特征值；*i e ： 样本相关矩阵的特征向量； i μ ： 样本均值向量； *i Y ： 主成分；Y ： 污染程度综合指标。
(其中9,,2,1 =i ） 4.2模型二x ： 位置坐标/横轴； y ： 位置坐标/纵轴； z ： 位置坐标/竖轴； c ： 污染物浓度； m ∆ ： 污染物质量；M ： 污染物排放量； σ ： 扩散系数。
4.3模型三 t X ： 序列； t ε ：平稳白噪声； )(MA q ： 滑动平均序列； )(AR p ： 自回归序列；),(ARMA q p : 自回归滑动平均序列 ； c ： 常数； k γ ： 自协方差函数； k ρ ： 自相关函数； )(x f ： 概率密度； i β ： 未知参数向量 )(ˆm kβ: 最大似然估计； l ϕ ： 自回归参数。
p l k i t ,,2,1;,,2,1;,2,1,0 ==±±=五、 模型建立与求解5.1 问题一的模型建立与求解环境因受人类活动影响而改变了原有性质和状态的现象称为环境污染。
环境污染的实质是人类活动中将大量的污染物排入环境，影响其自净能力，降低了生态系统的功能。
然而生活中环境的污染也是多方面的，污染按环境要素分类，可分为：大气污染、土壤污染和水体污染。
为此，本文选取环境污染的主要污染影响指标，建立污染评价模型，即主成分分析模型，比较北京、天津、上海、重庆和西安五座城市的污染程度，并得出影响人们生活的主要污染因素。
5.1.1 建立主成分分析模型首先选取环境污染的部分污染指标：可吸入颗粒物1x 、二氧化硫2x 、二氧化氮3x 、道路交通噪声4x 、区域环境噪声5x 、化学需氧量6x 、氨氮7x 、总氮8x 和总磷9x 。
北京、天津、上海、重庆和西安五座城市的各项指标年平均数据（见附录表1）。
问题中变量太多不但会增加计算的复杂性，也给合理的分析问题和解决问题带来很大困难；同时，这些变量之间存在的相关性，也使得这些变量所反映的信息在一定程度上有所重叠。
为了减少变量个数，本文采用了降维的思想，利用主成分分析法得出污染空气的主要因素变量，提高问题研究的合理性，同时不会使数据反映的信息量有大的损失。
设∑是T 321),,,,(p x x x x x =的协方差矩阵，∑的特征值与正交化特征向量分别为0321≥≥≥≥≥p λλλλ 及p e e e e ,,,,321 ，且x 的第i 个主成分为),,3,2,1(,332211p i x e x e x e x e Y p ip i i i i =+++= （1）根据平均值计算公式∑==n1j i 1ij x n x 代入数据计算样本),,,,(321p x x x x x =的均值向量),,,,(321p x x x x x =为)3475.09390.22110.35925.234760.543480.680434.00354.00986.0(=x 根据协方差矩阵计算公式T 1))((1n 1x x x x i i ni ---=∑∑= （2）利用Matlab 软件代入数据可求得随机变量),,,,(321p x x x x x =)9(=p 相应样本协方差矩阵为（只写下三角部分）⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡--------------------=∑0437.03485.01690.07574.11029.00963.00005.00003.00003.08425.24350.18003.147895.09387.00049.00039.00028.00058.30630.163881.03351.00051.00062.00281.05272.1108197.30768.50409.00031.01114.02917.00891.000003.00020.07820.00050.00064.00034.00000001.00001.00003.0 由于协方差矩阵对角线元素即为样本),,,,(321p x x x x x =的方差值，观察矩阵易知其方差值相差较大，即各量纲间分散程度较大，不适用于环境污染模型中各成分指标间的相关性分析，为消除由于量纲不同可能带来的结果误差，故将样本变量),,,,(321p x x x x x =)9(=p 标准化，即令9,,2,1, =-=*i x X iiii i σμ（3）得到一组新的数据),,(921****=X X X X 。