基于ABC—BP模型环境空气质量评价方法

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基于数学建模的空气质量评价方法

基于数学建模的空气质量评价方法作者：赵华杰来源：《无线互联科技》2019年第08期摘 ; 要：文章为研究空气污染问题，详细介绍了国内外关于空气质量评价研究的主要数学模型，并在此基础上通过模糊数学建模方法构建空气质量评价方法，最后在Matlab实验平台中根据电厂周围空气污染物的含量数据，对空气质量评价方法进行仿真实验，并得到电厂周围空气质量的量化等级评价，验证了基于模糊数学模型的空气质量评价方法的可行性，提高了空气质量评价的准确性。

关键词：模糊数学建模方法;空气质量评价方法;量化等级评价1 ; ;空气质量评价研究现状介绍文章主要的研究方向为城镇的空气质量评价方法研究，空气质量评价的优劣程度，主要取决于当地各种空气污染物的含量和污染物扩散程度[1]。

目前，业界普遍认可的空气污染物主要包括灰尘、有害气体、有害元素和有机物等，其中灰尘主要包括扬尘和悬浮颗粒等;有害气体主要包括二氧化硫、氮氧化物、一氧化碳、臭氧等;有害元素主要包括氟、铅、汞、砷等;有机物主要包括苯、总烃等[2]。

对于空气质量的定量评价就是通过数学建模的方式对上述污染物的數据进行处理和分析，目前国内外关于空气质量评价模型的建立主要包括高斯型、统计型、数值型、物理型[3]。

其中，高斯型模型主要应用于大气污染物浓度的保守计算方面。

统计型模型主要应用于污染物浓度与空气污染影响因子的相关关系研究，主要计算方法为数理统计方式计算，但该方法存在对污染物的化学和物理扩散过程缺乏计算导致空气质量评价过于单一片面的问题。

数值型模型则可以对污染物的化学与物理扩散过程进行计算模拟，但采用数值型模型进行空气质量评价模型构建时，对空气污染物影响因子的数据要求严格。

而物理性模型在研究污染物扩散时需要利用风洞实验室等设备，不适用于各级城镇的空气质量评价，该方法存在推广困难的问题。

2 ; ;空气质量评价方法分析2.1 ;模糊数学评价矩阵3 ; ;应用试验分析为验证本文设计的有效性和可行性，下文将结合某电厂周围空气质量评价进行应用。

空气质量监测数据的质量评估与分析方法

空气质量监测数据的质量评估与分析方法为了评估和分析空气质量监测数据的质量，确保数据准确可靠并为环境保护决策提供科学依据，科学家们开发了一系列方法和指标。

本文将介绍一些常用的空气质量监测数据质量评估方法和分析方法。

一、空气质量监测数据质量评估方法1. 数据质量控制数据质量控制是保证数据质量的基本要求。

它包括数据传输过程中的监测，确保数据采集设备正常工作以及压力和温度的定期检查。

定期校准仪器和设备也是确保数据准确性的关键。

2. 数据缺失和异常情况处理在空气质量监测过程中，可能会出现数据缺失和异常情况。

对于缺失数据，可以采用插值法来填补缺失值，以保证数据的连续性。

对于异常数据，应该进行排除或修复，以避免对后续数据分析和评估的影响。

3. 数据可靠性评估数据可靠性评估是一种评估数据质量的方法，可以确定数据的准确性和可靠性。

常用的方法包括对数据的重复性和一致性进行检查，比较仪器的稳定性和精确性等。

4. 数据一致性检验数据一致性是指在同一空间和时间范围内，多个监测站点或监测指标的数据是否一致。

一致性检验可以通过比较不同监测站点或指标的数据差异来确定，常用的指标包括相关性分析、偏差分析以及回归分析等。

5. 数据需要满足的条件对于空气质量监测数据的质量评估，需要满足一些基本的条件。

例如，数据应该具有充分的采样和监测点覆盖，采样频率和时间范围应该足够长，同时数据应该包括空气污染物浓度值和监测参数的相关信息等。

二、空气质量监测数据分析方法1. 描述性统计分析描述性统计分析是对监测数据进行整体描述和总结的方法。

它可以通过计算数据的均值、标准差、最大值和最小值来了解数据的集中趋势和变异性。

此外，直方图和箱线图也是常用的描述性统计工具。

2. 污染物浓度分布分析污染物浓度分布分析是研究污染物在某一区域内的空间分布规律和浓度分布特征。

可以通过制作空气污染物浓度分布地图或使用地理信息系统（GIS）来实现，以便更直观地展示和分析数据。

环境空气质量评价指标体系和技术方法

环境空气质量评价指标体系和技术方法环境空气质量评价指标体系是通过一系列的指标来评价空气质量的好坏程度，它是环境保护工作中的重要内容。

对于环境空气质量评价指标体系的建立，既要综合考虑国际上的经验和技术要求，也要结合国内的实际情况，因此需要同时具备科学性、准确性和可操作性。

1.大气污染物的指标：大气污染物是导致空气质量变差的关键因素之一，因此评价空气质量时需要考虑大气污染物的浓度水平。

常用的大气污染物指标包括PM2.5、PM10、SO2、NO2、O3等。

2.酸雨污染指标：酸雨是大气污染的一种表现形式，对环境和生态系统造成很大的危害。

因此，衡量空气质量时也需要考虑酸雨情况。

常用的酸雨污染指标包括pH值、SO2浓度等。

3.VOCs指标：VOCs是挥发性有机物的简称，它们是大气污染的重要组成部分。

衡量空气质量需要考虑VOCs的浓度水平。

常用的VOCs指标包括苯、甲醛、二甲苯等。

4.其他污染物指标：此外，还可以考虑其他污染物的指标，如CO、二氧化硫、总悬浮颗粒物(TSP)等。

1.定点监测法：通过在重要区域定点设置监测站，采集空气样品进行化学分析，从而获得空气质量的具体情况。

2.遥感监测法：利用遥感技术获取大范围的空气质量信息。

通过遥感卫星数据的获取和分析，可以得到较大范围内的空气质量情况。

3.模型预测法：通过建立数学模型，预测未来一段时间内的空气质量情况。

这种方法主要运用于预测和规划阶段。

4.污染物排放监测法：通过对各种污染源的排放进行监测和分析，推测空气质量的变化趋势。

5.移动监测法：通过移动监测车等移动监测设备，对不同地点的空气质量进行实时监测，获得空气质量的时空分布规律。

综上所述，环境空气质量评价指标体系和技术方法是评价空气质量的重要工具。

它们需要基于科学原理和经验实践，既要反映空气质量的真实情况，又要具备操作性和可行性。

在环境保护工作中，合理应用这些指标和方法，有助于科学评价空气质量，提出相应的环境保护措施，促进人类健康和可持续发展。

空气质量指数评价方法

空气质量指数评价方法空气质量指数（Air Quality Index，简称AQI）是用于评价和描述其中一地区空气质量状况的指标。

AQI的计算方法不同国家和地区有所不同，但一般都是基于空气中主要污染物的浓度和对人体健康的影响程度来进行评价的。

下面将介绍几种常见的空气质量指数评价方法。

1.美国环保署（EPA）AQI方法：美国环保署的AQI方法是全球最早也是最常用的评价方法之一、该方法将六种常见的大气污染物（PM2.5、PM10、臭氧、二氧化硫、一氧化碳和二氧化氮）浓度转化为指数，并根据指数值的范围将空气质量分为六个等级：优、良、轻度污染、中度污染、重度污染和严重污染。

2.中国环境保护部AQI方法：中国环境保护部的AQI方法在美国环保署的基础上进行了一些调整。

中国AQI方法将六种污染物的浓度分别转化为六个子指数，并根据子指数的加权平均值计算总指数。

总指数分为六个等级，与美国AQI方法基本相同。

3.欧洲AQI方法：欧洲AQI方法将四种主要污染物（PM2.5、PM10、臭氧和二氧化氮）的浓度转化为指数，并将指数值的范围分为五个等级：优、良、一般、差和非常差。

欧洲AQI方法也考虑了PM2.5和PM10的大小颗粒物对人体健康的不同影响。

4.世界卫生组织（WHO）AQI方法：世界卫生组织的AQI方法与上述方法不同，它主要关注细颗粒物（PM2.5）和可吸入颗粒物（PM10）的浓度。

根据PM2.5和PM10的浓度，WHO将空气质量分为五个等级：优、良、一般、差和非常差。

此外，WHO 还制定了细颗粒物和可吸入颗粒物的限值标准，以保护公众的健康。

总结起来，不同的地区和组织根据自身的情况和需求制定了不同的空气质量指数评价方法。

这些方法都是基于空气中污染物的浓度和对人体健康的影响程度进行评价的。

通过使用合适的AQI方法，人们可以更好地了解并评价所处地区的空气质量，从而采取相应的措施保护自己的健康。

基于BP神经网络的空气质量评价及预测_陈哲

使用BP神经网络对该市未来一周的平均数据进行预测，选取数据段(2013年4月4日-2013年4月19日)，对时间段(2013年4月20日-2013年 4月26日)进行预测，同样是以SO2为例。
为了提高预测效果，本节将训练数据从前一天的值改为前一年同一天的值，以期望达到更好的预测效果，可是从预测结果来看，预测值和实际值的差距还是很大。因为，影响日空气质量的因素有很多，有工业增加值、天气因素、地形等等。所以输入量的选择难度就增加了许多。总结看来，还是输入量的选择上出现了问题。
2.轿车企业知识产权运营的品牌构建 ①商标选择战略品牌作为企业的一种知识产权与无形资产，通常以商标作为表现形式。因此对于商标的选择是品牌构建的基础工作。对于商标的设计与选择要考虑多方面的因素，在符合商标法中最基本的规定的基础上，商标要尽量做到独特鲜明、简单易记、富有创意，能给消费者留下深刻的印象，让消费者从商标从感受到企业的文化内涵。此外在商标的改进上，要考虑消费者对商标的习惯和认同，尽量避免颠覆性、脱胎换骨的变化，正确的做法是应在原有要素的基础上进行改良。 ②品牌宣传战略一个企业的产品质优价廉，这并不一定就是销量的保证。这时企业的品牌就可以发挥作用，为企业打开销路奠定基础。作为一种宝贵的
关键词：AQI；API；BP神经网络；评价及预测中图分类号：TP3891 文献标识码：A 文章编号：1001-828X(2014)012-000387-02
一、引言
近年来，随着我国经济社会的快速发展，大气中各污染物浓度显
著增长，环境空气质量评价以及污染治理等问题再一次引起大众的关
注。空气污染指数(Air pollution Index，简称API)就是将常规监测的几
产能经济
基于BP神经网络的空气质量评价及预测

空气质量预测模型的研究与评估

空气质量预测模型的研究与评估1. 前言空气质量是人们生命必需的元素之一，所以如何保障空气质量的提升是每个国家都需要考虑的问题。

为了更好的研究空气质量预测模型并对其进行评估，本文将从以下几个方面进行探讨。

2. 空气质量预测模型的研究2.1 研究背景在每个城市都存在着空气污染的问题。

为了更好的解决这个问题，需要对空气质量进行预测。

通过对气象、环境、空气质量监测等多方位的数据融合，可以构建多种空气质量预测模型。

2.2 研究现状国内外对空气质量预测模型的研究主要包括以下几个方面：（1）统计分析法：通过对历史数据进行统计分析，预测空气质量；（2）人工神经网络法：将空气质量预测问题转化为一个模式识别问题，通过对历史数据进行学习建立模型；（3）回归分析法：建立模型描述某些污染物质与气象因素之间的关系；（4）机器学习法：通过对空气质量相关数据进行学习建模，实现空气质量预测。

2.3 研究前景随着科技的不断发展，人工智能、大数据等技术的广泛应用，空气质量预测模型的研究将会越来越精准，能够更有效地预测空气污染物浓度的变化情况，有助于保障人们的身体健康。

3. 空气质量预测模型的评估3.1 评估指标在对空气质量预测模型进行评估时，需要对其进行指标评估。

主要包括以下几个方面：（1）准确率：预测的值与真实值之间的误差；（2）Kappa系数：衡量预测模型对矩阵的拟合程度；（3）ROC曲线：能够判定分类模型的表现；（4）F1 Score：同时考虑模型的召回率和精准度。

3.2 评估方法在评估空气质量预测模型时，一般采用交叉验证和拟合优度进行评估。

其中，交叉验证可以从训练集和测试集中随机抽取样本，进行多次训练和测试，取平均值做为最终评估结果。

拟合优度可以通过计算实际值与预测值之间的相关系数来进行评估。

4. 空气质量预测模型的应用通过对空气质量预测模型的研究和评估，可以为城市空气污染防治提供有力的支撑。

一些地方甚至开始采用机器学习的方法对空气质量进行预测和监测，如北京、上海等大城市已经开展了相关的工作。

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。

环境影响评价中空气质量模型综述及其效果评估

环境影响评价中空气质量模型综述及其效果评估目录1. 内容概括 (2)1.1 研究背景 (3)1.2 研究意义 (4)1.3 研究内容 (5)2. 空气质量模型概述 (6)2.1 空气污染物种类 (7)2.2 空气质量模型种类 (9)2.2.1 物理性模型 (10)2.2.2 数值模拟模型 (12)2.2.3 半经验模型 (13)2.3 模型选择原则 (15)2.4 模型应用领域 (15)3. 常用空气质量模型介绍 (17)4. 环境影响评价中空气质量模型应用案例 (18)4.1 项目类型及所用模型 (20)4.2 模型输出及分析 (21)4.3 典型案例应用分析 (22)5. 空气质量模型效果评估 (24)5.1 评估指标体系 (25)5.1.1 模型准确度 (27)5.1.2 模型可靠度 (28)5.1.3 模型适用性 (29)5.2 评估方法 (30)5.3 评估结果分析 (32)6. 未来发展趋势 (33)6.1 模型精度提升 (34)6.2 数据融合与智能化 (36)6.3 可视化与用户交互 (38)1. 内容概括环境影响评价（EIA）作为环境保护的基石，其核心目的在于评估建设项目对生态和人居环境可能造成的影响，并采取相应的预防或缓解措施。

在众多环境要素中，空气质量尤为关键，它直接影响人群健康和社会经济活动，因此空气质量模型成为EIA中不可或缺的工具。

本综述旨在系统回顾当前主要的空气质量模型，它们能够在复杂的气象条件下定量分析污染物在环境中的扩散与转移，以及对人体健康的影响。

我们评估了这些模型在评估排放源、预测污染物浓度分布、模拟大气化学反应、以及评估风险等方面所表现出的能力与局限性。

通过对比不同类型的模型及其在实际EIA项目中的应用效果，本综述不仅有助于选择最合适的模型以应对特定的项目需求，还能为模型比较、优化和未来研究提供基础。

我们将探讨模型选择的标准，如模拟空间的细致程度、预测准度、对复杂气象现象的适应能力等，以及如何在EIA实践中综合多个模型结果，以获取更为全面和可靠的环境影响预测信息。

BP神经网络在空气环境质量评价中的应用研究

（ａｇｏｇＵｉｒｉｆｅｈｏｏｙＦｃｌｆｏｕｅ，ａｇｈｕ５０６ＣｈａＧｕｎｄｎｎｅｓｙｃｎｌｇ，ａｕｙｏｍｐｔｒｖｔｏＴｔＣＧｕｎｚｏ１０，ｉ）０ｎ
Ａｂｔａｔｎｔｉａｅ，ｕｏｗａｄａｍｅｈｄｗｈｃｒｄｃａｌｓｅｅｔｅｙａｄｒｄｃｒｌａｒａｌ．Ｐｎｕａｓｒｃ：ｈｓｐｐｒＩｗｅｐｔｆｒｒｔｏ，ｉｈｐｏｕｅｓｍｐｅｆｃｉｌ，ｎｅｕｅｗｏｋｏｄｇｅｔＢｅｒｌｖｙ
ＴｈｐｉａｉｎＲｅｅｒｈｏｅＡｐｌｔｓａｃｆｃｏＢＰ
ＡＮＮｉｒｖｒｎｎａａｉｓｓｍｅｔＡｉｉｏｍｅｔｌｎＥｎＱｕｌｙＡｓｅｓｎｔ
Ｃｈｎｈｎ，ａｇＬｎｅｇＦｕｅｇＺｈｎｉｇ
空气环境质量的评价意义重大，近几十年来，大气环境质量ａ为ｌ１Ｏ的调节整数。所以，可以确定这里所要建立的网络模型
的评价研究取得了显著进展，除了指数法、主分量分析法、层次决策法、模糊集理论及灰色系统分析已用于大气环境质量的评价
ｉｉｅｖｒｎｎａｕｌｓｅｓｎ．ｎａｒｎｉｏｍｅｔｌａｉａｓｓｍｅｔｑｔｙ
ｋｙｒｓＢＰｎｕａｅｗｏｋＢａｃｒｃｓｉｇｔｐ；ａｌｏｐ；ｒｎｉｎｎａｕｌｅｗｏｄ：ｅｒｌｔｒ；ｔｈｐｏｅｓｅＥｒｓｐｔｅＡｉｖｒｍｅｔｌａｉｎｎｙｙｔｙｅｏｑｔｙ

空气质量模型应用与评估

空气质量模型应用与评估空气质量对人类的健康和环境都有着重要的影响。

为了评估和预测空气质量水平，科学家们开发了各种空气质量模型。

这些模型可以帮助我们理解空气污染的来源，预测未来的空气质量水平，并制定相应的控制策略。

本文将介绍空气质量模型的应用领域以及如何进行评估。

一、空气质量模型的应用领域1. 空气污染源解析：空气质量模型可以帮助我们确定不同污染源的贡献程度。

通过对空气质量影响因素的建模和分析，可以识别主要污染源，并采取相应的控制措施。

例如，在城市中，交通排放和工业废气是主要的空气污染源，通过构建空气质量模型，可以评估不同源的排放对空气质量的影响，指导相关政策的制定。

2. 空气质量预测：利用空气质量模型，我们可以根据天气状况、污染源排放量和大气扩散条件等因素，对未来的空气质量进行预测。

这对政府决策部门、公众以及相关行业都具有重要意义。

例如，根据预测结果，政府可以采取相应的措施，如限行政策，提醒公众减少户外活动等，以保护居民的健康。

3. 污染源控制策略评估：通过空气质量模型，可以评估不同的污染源控制策略对环境的影响。

这有助于制定出最具效益的控制策略，并优化资源分配。

例如，通过模拟不同的控制措施，我们可以评估各种策略的效果，从而为决策者提供科学的建议。

二、空气质量模型的评估方法1. 数据准备：空气质量模型评估需要大量的气象、排放源和空气质量监测数据。

这些数据是评估模型准确性的基础。

在评估过程中，需要确保数据的时空分辨率、质量和完整性。

2. 评估指标：评估空气质量模型的准确性通常使用多个指标，包括平均相对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）、决定系数（R²）等。

这些指标可以帮助我们判断模型的预测结果与实测数据之间的一致性。

3. 灵敏度分析：通过灵敏度分析，可以评估模型对输入参数的响应程度，了解哪些参数对模型输出结果影响最大。

这有助于我们优化和改进模型的参数设定，提高模型的准确性。

4. 验证和验证：在评估过程中，我们需要将模型的预测结果与实测数据进行验证和验证。

基于BP神经网络的大气污染物浓度预测方法研究与应用

基于BP神经网络的大气污染物浓度预测方法研究与应用大气污染是全球环境问题中的重要挑战之一，对人类健康和生态系统都带来了很大的威胁。

为了有效应对大气污染问题，人们需要准确预测大气污染物的浓度，以便及时采取相应的措施。

基于BP神经网络的大气污染物浓度预测方法具有很好的预测能力和适应性，近年来受到了广泛关注。

BP神经网络是一种前向反馈型的人工神经网络，它是根据输入样本和目标输出之间的映射关系进行训练和学习的。

在大气污染物浓度预测中，BP神经网络可以通过学习历史数据中的规律和模式，建立起输入浓度数据与输出浓度数据之间的非线性关系。

BP神经网络的训练过程是通过不断调整网络中各个节点之间的权重和阈值，来最小化预测值与实际观测值之间的误差，从而达到预测大气污染物浓度的目的。

在进行大气污染物浓度预测时，首先需要收集和整理大气污染物的监测数据，包括空气中的PM2.5、PM10、SO2、NO2、O3等污染物浓度数据，以及与之相关的气象数据如温度、湿度、风速等。

然后，将这些数据作为输入，经过数据预处理，如归一化、标准化等，使其符合BP神经网络的输入要求。

接下来，将数据分为训练集和测试集，用训练集来训练BP神经网络的权值和阈值，并用测试集来评估网络的性能和预测精度。

BP神经网络的训练有两个关键步骤：前向传播和反向传播。

前向传播是将输入数据通过各个节点和层进行正向传递，得到网络的输出值。

反向传播是通过计算预测值与实际观测值之间的误差，然后根据误差来调整权值和阈值。

通过多次迭代训练，直到误差达到一个可接受的范围为止。

最终得到一个训练有素的BP神经网络模型，可以用来进行大气污染物浓度的预测。

1.具有较强的非线性映射能力，可以很好地反映大气污染物浓度与各个影响因素之间的复杂关系。

2.可以自适应地学习和调整模型，能够随着新的数据的不断加入而不断更新。

3.预测精度较高，能够在一定程度上减少测量误差和数据缺失带来的影响。

基于BP神经网络的大气污染物浓度预测方法已经在实际应用中取得了一些成果。

一种基于BP神经网络的空气质量预测方法

2017年第11期信息通信2017(总第 179 期）INFORMATION&COMMUNICATIONS(Sum.N o179)一种基于B P神经网络的空气质量预测方法张天\毛艳艳2,王井阳\王会勇\任朋朋1(1.河北科技大学信息科学与工程学院，河北石家庄050018;唐山港集团京唐港液体化工码头有限公司，河北唐山063611)摘要:随着工业化进程的不断推进，我国的大气污染情况越来越严重，很多地方经常被雾霾笼罩，严重威胁着人们的身体健康。

因此建立科学合理的空气质量预测模型，有效的预报，降低大气污染带来的危害，非常必要。

利用卡方检验方法进行空气质量影响因子的确定，建立以前两个月的空气质量和历史天气数据训练神经网络对后10天空气质量进行预测的模型。

首先叙述了利用卡方检验方法进行空气质量影响因子确定过程；接着阐述了基于BP神经网络训练过程和预测过程以及基于B P神经网络的空气质量预测过程，最后用该方法对石家庄2016/1/1〜2016/12/31的A Q I级别进行了预测。

实验表明该方法具有较高的预测精度，提高了预测的有效性和实用性。

关键词：空气质量;预测；卡方校验;BP神经网络中图分类号:TP18 文献标识码:A文章编号：1673-1131(2017)11-0072-03〇引言空气质量指数(Air Quality Index，简称AQI)是定量描述空气质量状况的无量纲指数。

参与空气质量评价的主要污染物为PM10、PM2.5、SO2、NO2、CO、O3六项。

雾霾是一种灾害天气现象。

形成雾霾的因素有二氧化硫、氮氧化物和可吸入颗粒物PM2.5三项，前两者为气态污染物，而可吸入颗粒物 PM2.5才是雾霾天气主要成因。

随着工业化进程的不断推进，我国的大气污染情况越来越严重，很多地方经常被雾霾笼罩，严重威胁着人们的身体健康[1_2]。

由于空气质量的预测严重依赖于当地气象条件，在不同的气象条件下，相同污染源对环境造成的污染也不同;空气质量也受当天污染程度的影响，具有非常强的非线性特性气目前用于空气质量预测的主要方法有基于神经网络的预测方法、基于灰度模型的预测方法和基于支持向量机的预测方法[4]。

空气质量模型应用与评估

空气质量模型应用与评估空气质量是影响我们健康和环境的重要因素之一。

为了了解和改善空气质量，科学家们开发了空气质量模型，通过模拟和评估大气环境中各种污染物的扩散和浓度分布。

本文将介绍空气质量模型的应用及其在评估空气质量方面的重要性。

一、空气质量模型的定义与原理空气质量模型是一种数学模型，基于大气科学、化学和物理学原理，用于模拟和预测大气中污染物的浓度分布。

它可以帮助我们理解污染物的来源、传输和化学转化过程，从而评估空气质量的状况和趋势。

空气质量模型利用质量守恒、动量守恒和能量守恒等基本方程，结合大气边界层的特性和污染物的物理化学特性，进行数值计算。

通过采集气象、污染物排放和地形等数据，以及制定适当的参数和边界条件，模型可以模拟大气层中的污染物浓度分布和变化趋势。

二、空气质量模型的应用1. 空气质量预报: 空气质量模型可以根据污染物的排放情况、气象条件和地理特征等，预测和评估未来的空气质量状况。

这对政府部门、环境保护组织和公众来说是非常有价值的，可以帮助他们做出决策，采取相应的减排措施，减少污染物的影响。

2. 污染源解析: 空气质量模型可以帮助我们确定特定区域内不同污染源的贡献程度，并分析其对空气质量的影响。

通过模拟不同污染源的扩散过程，可以准确识别主要的污染源，并制定相应的治理措施。

3. 空气质量评估: 空气质量模型可以对不同污染物在大气中的分布和变化进行模拟和评估。

它可以帮助我们了解城市、区域或国家的空气质量状况，比较不同地区之间的差异，并评估污染物的健康和环境风险。

4. 环境影响评价: 在进行新项目或政策制定时，空气质量模型可以用于评估其对周围环境和空气质量的影响。

通过模拟不同情景的排放情况和气象条件，可以预测项目的环境效应，为决策者和规划者提供科学依据。

三、空气质量模型的评估空气质量模型的评估是确保其准确性和可靠性的重要步骤。

评估的主要目标是比较模型模拟结果与观测数据的一致性，以及模型的可预测性和稳定性。

基于BP神经网络的空气质量建模分析

基于BP神经网络的空气质量建模分析随着社会的进步，我国空气质量指数日益下降，一氧化碳、颗粒物、臭氧等是影响最严重的大气污染物，且它们已经成为检测空气质量品质的重要参数，对这些空气质量参数的监控和预测已变得尤为重要。

BP神经网络对非线性系统函数有良好的逼近能力，符合我们对空气质量建模的实际要求。

本文选择BP网络进行建模，以空气中几种主要污染物为输入，AQI参数作为输出。

并结合实际情况进行了引入时间参量和引入动量因子两种优化方法。

经过仿真论证，优化后的模型拟合度更好，收敛速度更快。

标签：BP网络；自适应学习；动量因子；神经网络改进1 引言人工神经网络，是根据生物神经网络而来的一种可以处理信息的仿真模拟，它是由很多的人工神经元以某种规则衔接成人工神经网络，神经网络对训练过的数据有存储的功能，只要是训练过的数据，便可以自动生成一个训练模式，具备很高的自适应性。

因为网络具有较好的独立处理数据的能力，网络实用性十分地强。

神经网络对信息的处理具备诸多的优点，便于应用各个领域，因此人工神经网络广泛应用在计算机科学、模式识别技术、人工智能控制等领域[1-3]。

2 BP神经网络介绍BP神经网络是最常用的一种网络模型。

标准的BP神经网络通过不断修正网络的权值和阈值，从而使网络达到优化的目的。

BP神经网络，又称前馈型网络，主要依靠输入信号（空气中的几种主要污染物）的正向传播，和误差的反向传递来进行优化建模。

3 BP算法的空气质量建模本文用到的数据来自“中国空气质量在线监测分析“平台，数据类型。

选择2016年成都的空气质量情况为依据，建立成都的空气质量数据库，随机选择260天的空气质量为训练样本，剩下的空气质量为测试样本，输入变量时六种大气污染物，分别是颗粒物PM10和PM2.5、SO2、NO2、O3、CO等，输出变量是空气质量AQI，AQI也是代表空气质量好坏的一个综合性因素。

（1）参数的分析与选择。

在《环境空气质量标准》中，明确说明了颗粒物PM10和PM2.5、SO2、NO2、O3、CO等是需要我们检测的大气污染物，所以每个参数都有重要的意义：颗粒物PM10和PM2.5对造成雾霾天气有重要的影响；PM10，是可吸入颗粒物，影响着人体的健康；臭氧（O3），有着消毒、杀菌的效果，但是过量就会对人体有害；二氧化硫，在高浓度时人甚至会出现溃疡直至窒息死亡，还可以形成酸雨。

建筑环境设计中空气质量评估模型构建

建筑环境设计中空气质量评估模型构建近年来，尤其是在城市化进程中，建筑环境设计在我们的生活中扮演着重要角色。

然而，随着城市化进程的加快，空气污染成为一个严重的问题。

因此，在建筑环境设计中，评估空气质量变得尤为重要。

本文将介绍一个建筑环境设计中空气质量评估模型的构建。

首先，建筑环境设计中的空气质量评估模型需要基于可靠的数据收集和分析。

这一步通常需要包括测量建筑内和周围环境的空气质量参数。

常见的参数包括PM2.5和PM10的含量、CO2浓度、室内湿度等。

这些参数的测量可以通过空气质量监测设备和传感器来获取。

数据的收集要求可以涵盖多个时间点和地点，以确保数据的准确性和可靠性。

其次，建筑环境设计中的空气质量评估模型需要建立合适的评估指标。

这些指标可以将测量得到的数据转换为易于理解和比较的形式。

常见的指标包括空气质量指数（AQI）和室内空气质量指数（IAQI）。

AQI是一个综合考虑不同污染物对人体健康的影响的指标，而IAQI则是用于评估室内空气质量的指标。

通过这些指标，设计师可以更好地了解和评估建筑环境中的空气质量情况。

然后，建筑环境设计中的空气质量评估模型需要建立相应的评估方法和标准。

这些方法和标准可以帮助设计师确定建筑环境中的空气质量是否符合安全和健康的要求。

例如，建筑物内的PM2.5浓度是否超过规定限值，CO2浓度是否达到了舒适的水平等。

这些评估方法和标准可以基于国家或地方政府的规定，也可以基于行业标准或专家建议。

最后，建筑环境设计中的空气质量评估模型需要将评估结果与设计决策相结合。

在建筑环境设计中，空气质量评估结果可以为设计师提供有关如何改善空气质量的建议。

例如，如果评估结果显示室内的PM2.5浓度过高，设计师可以考虑增加新风系统或者改进过滤设备来净化空气。

通过将评估结果与设计决策相结合，可以确保建筑环境中的空气质量得到改善并满足人们的需求。

综上所述，建筑环境设计中的空气质量评估模型的构建需要基于可靠的数据收集和分析，建立合适的评估指标，制定相应的评估方法和标准，并将评估结果与设计决策相结合。

基于ABC-BP神经网络的环境敏感监测模型设计研究

基于ABC-BP神经网络的环境敏感监测模型设计研究LIU Tao【摘要】气流走向和风速变化对危险化学气体泄漏的走势有重要影响.基于此,提出神经网络结合的环境敏感监测模型,采用PSO-BP神经网络、GA-BP神经网络、ABC-BP神经网络进行的预测值与实际数据数值进行对比,并模拟气体泄漏后的短期风速的趋势.研究发现,ABC-BP神经网络算法可以在最短的时间内做出反馈,提高预测精度并将预测误差率控制到最低.【期刊名称】《佳木斯大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2019(037)001【总页数】3页(P54-56)【关键词】BP神经网络;ABC算法;ABC-BP神经网络架构【作者】LIU Tao【作者单位】【正文语种】中文【中图分类】TP3930 引言乔维德将BP神经网络技术应用于翻转课堂的教学评价监控中，改进了BP神经网络模型，使得反转课堂的教学评价模型数据更加客观、真实[1]。

赵李明将BP神经网络模型应用于空气质量预测与时空分布的研究中，实现了BP神经网络模型与GIS技术的结合，利用BP神经网络模型监测广州市的空气质量，并提高GIS技术分析的精确性[2]。

朱梅实现了BP神经网络算法在等高线生成过程中的应用，利用向量的输入与向量的输出相互对应来建立BP神经网络模型，并利用相对误差检验方式证明了BP神经网络算法在等高线模型生成中应用的可行性[3]。

鉴于此，在危险化学气体泄漏的走势监测方面，提出神经网络结合的环境敏感监测模型，目的是提高预测精度，将预测误差率控制到最低。

1 BP神经网算法短期内风速的变化会对气体的扩散产生直观的影响，但是短期内风速的变化是具有间歇性以及波动性两大特征的，利用BP神经网络建立气体扩散模型可以最大程度上提高气体扩散方向的预测精度。

1.1 BP神经网算法过程BP神经网络算法利用了梯度下降的基本原理[4]，其算法的目标函数由公式(1)中表示：(1)在公式(1)中，ok表示的是在训练样本作用机理的处理下BP神经网络输出节点的输出，yk表示的是与ok同样条件下的目标值，n所表示的是输出的维数，N代表的是训练样本的样本数量。

环境评估师如何评估空气质量与污染物排放

环境评估师如何评估空气质量与污染物排放随着工业化和城市化的进程，空气质量和污染物排放问题越来越受到人们的关注。

环境评估师作为专业人员，在保护环境方面发挥着重要作用。

本文将介绍环境评估师如何评估空气质量与污染物排放的方法和技术。

一、空气质量的评估方法评估空气质量是环境评估师的一项重要任务。

以下是评估空气质量的几种常用方法。

1.监测方法环境评估师会使用各种空气质量监测设备，如气象站、空气质量监测仪等。

通过收集和分析监测数据，评估当前空气质量的污染程度。

2.模型方法环境评估师可以使用气象和空气质量模型来评估空气质量。

模型可以根据环境条件和监测数据，预测和模拟污染物在大气中的扩散和转化过程，从而评估空气质量。

3.问卷调查方法环境评估师还可以通过问卷调查的方式，了解居民对空气质量的感知和意见。

这些调查结果可以为评估和改善空气质量提供重要参考。

二、污染物排放的评估方法评估污染物排放是环境评估师的另一个重要任务。

以下是评估污染物排放的几种常用方法。

1.源排放清单法环境评估师通过收集相关数据，建立源排放清单。

清单中包括各种污染源的排放量和排放特征，包括工业企业、交通运输、农业活动等。

通过对清单进行分析和计算，可以评估污染物的总排放量和排放来源。

2.现场检测法环境评估师会前往污染源现场进行实地检测，收集相关数据。

通过采样和分析，评估污染源的排放情况和污染物的种类、浓度等。

这种方法能够提供更为准确和细致的排放数据。

3.排放因子法环境评估师还可以使用排放因子法来评估排放量。

排放因子是衡量单位时间内单位活动产生的污染物排放量的指标。

通过根据活动类型和排放源的特性，结合排放因子数据，评估污染物的总排放量。

三、技术应用与评估结果环境评估师在评估空气质量和污染物排放时，需要运用一系列的技术和工具。

常用的技术包括GIS（地理信息系统）、遥感技术和统计分析等。

这些技术可以帮助评估师收集、处理和分析大量的数据，提高评估的准确性和可靠性。

环境空气质量评价指标体系和技术方法

---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------ 环境空气质量评价指标体系和技术方法环境空气质量评价指标监测站今年冬天，持续多天的大范围雾霾天气让 PM2.5 这个看不见摸不着的小微粒，以一种非常显眼的方式引起了人们的关注，从而也引起了人们对空气质量的关注。

我们大家都知道，空气质量的好坏与空气中污染物浓度的高低有关。

但是空气污染是一个复杂的现象，不同的时间不同的地点空气质量受到不同因素的影响，因此大气中的污染物往往不是一种，那么具体怎么评价空气质量呢。

这就涉及到两个名词空气污染指数（简称 API）和空气质量指数（简称ＡＱＩ）。

AQI 与 API 都是根据空气质量标准和各污染物对人体健康和生态环境的影响来确定指数分级及相应的污染物浓度限值的。

空气污染指数（API）是在《环境空气质量标准》（GB3095-1996）里面规定的，这个标准是从 1982 年制定的《大气环境质量标准》（GB3095-82），经 1996 年修订而来的，在这个标准中，计入空气污染指数的污染物项目为二氧化硫、氮氧化物和总悬浮颗粒物三项。

空气污染指数 API 的计算方法是根据各项污染物的浓度通过分段线性函数分别计算各污染物的分指数，各项污染物分指数最大者代表该区域或城市的污染指数。

这个污染指数所对应的污染物就是这个区域或城市的首要污染1/ 7物。

当污染指数 API 值小于 50 时，不报告首要污染物。

表 1 污染指数 API 分级限值污染指数污染物浓度 I n TSP SO 2 NO x 500 1.000 2.620 0.940 400 0.875 2.100 0.750 300 0.625 1.600 0.565 200 0.500 0.250 0.150 100 0.300 0.150 0.100 50 0.120 0.050 0.050 表 2 空气污染指数及对应的空气质量级别空气污染指数(API) 空气质量级别空气质量状况对健康的影响对应空气质量的适用范围 0～50 Ⅰ 优可正常活动自然保护区、风景名胜区和其它需要特殊保护的地区51～100 Ⅱ 良可正常活动城镇规划中确定的居住区、商业交通居民混合区、文化区、一般工业区和农村地区101～200 Ⅲ 普通 (轻度污染) 长期接触，易感人群症状有轻度加剧，健康人群出现刺激症状特定工业区 201～300 Ⅳ 不佳 (中度污染) 一定时间接触后，心脏病和肺病患者症状显著加剧，运动耐受力降低，健康人群中普遍出现症状300 Ⅴ 差(重度污染) 健康人除出现较强烈症状，降低运动耐受力外，长期接触会提前出现某些疾病 2019 年 2 月 29 日环境部和国家质监总局联合发布了《环境空气质量标准》（GB3095-2019）。

基于B—P网络的大气环境质量评价

基于B—P网络的大气环境质量评价
李祚泳;邓新民
【期刊名称】《干旱环境监测》
【年(卷),期】1997(011)001
【摘要】选取大气环境质量标准作为运算样本，以大气污染物各级标准值作为样本输入信息，建立了大气环境质量的Ｂ－Ｐ网络评价模型，该模型用于武汉市大气环境质量评价，并与用模糊数学评价结果比较，表明Ｂ－Ｐ人工神经网络用于大气环境质量评价具有通用性、合理性和实用性。

【总页数】3页(P11-13)
【作者】李祚泳;邓新民
【作者单位】成都气象学院;成都气象学院
【正文语种】中文
【中图分类】X823
【相关文献】
1.基于BP神经网络的大气环境质量评价模型 [J], 张虹冕;孙世群
2.基于遗传神经网络模型的大气环境质量评价方法 [J], 周廷刚
3.大气环境质量评价工作中基于MATLAB的BP神经网络应用探究 [J], 刘国洋;李楠;傅钦民;黄驿钧;王芃越
4.基于MATLAB的BP神经网络在大气环境质量评价中的应用 [J], 甘信华;石勇;林保国
5.基于RBF网络的大气环境质量评价 [J], 彭馥艳;丁辉;赵源
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基于B-P神经网络的环境空气质量预测模型

基于B-P神经网络的环境空气质量预测模型
祝翠玲;蒋志方;王强
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2007(43)22
【摘要】B-P神经网络是一种刻画非线性现象的强有力工具,可以将它应用到环境空气质量预测中.B-P神经网络针对不同的监测项目,根据不同的气象特征因子,将污染源排放数据为输入因子,监测点位监测数据作为输出因子,形成多组训练样本,进行学习训练,建立起不同的预测网络.然后用空气污染源排放监测数据输入相同气象条件的、已调整好权值的B-P神经网络系统,即可输出该项污染物的监测点位预测监测值.实验证明B-P神经网络预测模型取得了较好的结果,比现有预测模型具有更大的优势.
【总页数】5页(P223-227)
【作者】祝翠玲;蒋志方;王强
【作者单位】山东经济学院信息管理学院,济南250014;山东大学计算机科学与技术学院,济南250061;山东大学计算机科学与技术学院,济南250061;中国移动通信集团山东有限公司济南分公司,济南250014
【正文语种】中文
【中图分类】TP183
【相关文献】
1.基于B-P神经网络优化算法的城市环境空气中PM10浓度预测模型 [J], 武常芳;张承中;邢诒;王晓平;李文韬
2.B-P神经网络在环境空气质量预报中的应用 [J], 杨树平;冯晖;黄晓
3.基于B-P神经网络的道路交通事故微观预测模型 [J], 李俊辉;邓文
4.基于B-P神经网络的北京地铁运量预测模型 [J], 周玮腾;韩宝明;李得伟
5.B-P神经网络在环境空气质量预报中的应用 [J], 杨树平;冯晖;黄晓
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