广州市空气污染影响因子与预报建模

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广州市区大气污染特征与影响因子分析

规律，除Ｓ２Ｏ春夏秋季污染最严重，其余几项污染程度由高到低的顺序均为冬季，春季，秋季，夏季。
表２００－２０２０－０４年广州市大气污染物质 ■浓度的季节分布－
ＴｂｌＳａｏａｈｎｅｏｔｅａｍｏｐｅｃｐｌｔｔ’ ｏｃｎｒｔｎａｅ２ｅｓｎｌａｇｆｈｔｓｈｒｏｌａｓｃｎｅｔｉｃｉｕｎａｏｉａｇｈｕＣｉｏ２０Ｏ２０ｎＧｕｎｚｏｔｆｍ００ｔ０４ｙｒｍｇｍ一・Ｐ・Ｍ０
我国学者对城市边界层大气污染状况已经做了很多有益的研究，但是，这些研究中，由于城市边界层大气污染观测资料时间序列较短，因此在城市大气污染年、季特征分析及其影响因子的研究方面不够充分，而日由于以上研究时段较短，很难保．证观测时段的资料具有代表性 …。本文利用广州市
摘要：以２０－２０广州市倒控测点的空气环境质量自动监测结果为基础数据，以我《００－０４年大气环境质最标准》的Ｈ平均
质最浓度二级标准为依据计算广州市２０－２０年的各大气污染物的指数及污染负荷率，阐明广州市区丰要大气污染物０００４
维普资讯
书态环境２０，（）３５３８０７ｌ２：０ —０６
ＥｃｌｇｎｖｒｎｎｏｏｙａｄＥｎｉｍｅｔｏ
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《广州的空气污染调查报告》

《广州的空气污染调查报告》广州市环保局网站上的空气质量日报显示，3月22日和21日的空气污染指数（api）分别是114和119，全城处于轻微污染状态，而此前几天的空气质量是良。

粤港珠三角区域空气质量监测显示，3月22日，汕头、深圳、珠海、惠州等地污染物严重超标，广州的污染物浓度超过空气质量指标限值，同样受到了严重污染。

我们的呼吸道在无声无息中究竟被什么袭击了。

是沙尘还是灰霾还是其他的什么。

专家们各执一词，但是基本都认可本地的污染才是根本原因。

不过省气象局首席预报员卢山认为，北方的沙尘天气还是对广州产生了影响，导致悬浮颗粒浓度增高。

“肉眼观测不是很显著，实际上它已经进入了你的呼吸道”，卢山说，但它起的只是间接作用。

还有一个很重要的原因是广东近地层工业和生活污染物的排放。

新一轮的沙尘天气已经于22日影响华北，该团冷空气今日开始影响广东。

它会不会带来沙尘呢。

卢山认为，本轮冷空气昨日已给江南地区带来降雨，携带的浮尘开始减弱。

预计到广东后即使仍然携带一些浮尘，也难成气候，影响会比较小。

造成我市大气污染严重的主要原因：（1）生活污染源人们由于烧饭、取暖、沐浴等生活上的需要，如炉灶、锅炉等燃烧化石燃料，而向大气排放的煤烟和so2等，具有量大、分布广、排放高度低等特点，其危害性不容忽视，还有新房有毒化学气体，甲醛，苯。

北京儿童医院统计显示“90％的白血病患儿的家庭在半年内进行过装修”---甲醛：人造板材粘合剂、化妆品、清洁剂、杀虫剂、消毒剂、防腐剂、印刷油墨等中都含有甲醛，它具有刺激性气味。

危害：吸入高浓度甲醛后，会出现呼吸道的严重刺激。

经常吸入少量甲醛，会引起慢性中毒。

苯：苯主要存在于油漆、涂料、乳胶漆及家具中，是一种无色、具有特殊芳香气味的化学品。

危害：长期接触苯会对血液造成极大伤害，引起慢性中毒，可导致白血病，甚至出现再生障碍性贫血。

苯在体内的潜伏期可长达12-xx年。

（2）工业污染源包括火力发电厂、钢铁厂、水泥厂和化工厂等耗能较多企业燃料燃烧排放的污染物，各生产过程中的排气（如炼焦厂向大气排放h2s、酚、苯、烃类等有毒物质；各类化工厂向大气排放具有刺激性、腐蚀性、异味性或恶臭的有机和无机气体；化纤厂排放的h2s、nh3、cs2、甲醇、丙酮等）以及生产过程中排放的各种矿物和金属粉尘。

广州PM_2_5_污染特征及影响因素分析_朱倩茹

第29卷第2期2013年4月中国环境监测Environmental Monitoring in China Vol．29No．2Apr．2013广州PM 2.5污染特征及影响因素分析朱倩茹，刘永红，徐伟嘉，黄敏中山大学智能交通研究中心，广东广州510275摘要：对广州市2008—2010年PM 2.5质量浓度、影响因素数据资料进行整理统计，通过定性分析、定量计算以及对各物理量之间的相互作用过程研究，得出PM 2.5质量浓度变化特征和各影响因素之间的关系。

结果表明，PM 2.5质量浓度变化呈现夏季和非夏季2种典型的季节性特征，夏季月平均值0.049mg /m 3，主要分布在0.03 0.05mg /m 3，非夏季月均值为0.063mg /m 3，分布于0.05 0.08mg /m 3之间；夏季、非夏季PM 2.5质量浓度超标率（采用美国EPA 标准）分别为70.7%、77.8%，质量标准2倍、3倍以上出现的概率都表现出明显的季节性差异；PM 2.5与温度正相关，和其他因素负相关，其中与能见度相关性最大，其次是温度、风速，与降雨量相关性最差，与气压、相对湿度相关系数季节性特征显著。

关键词：PM 2.5；污染特征；气象因素；相关性；超标率中图分类号：X823文献标志码：A文章编号：1002-6002（2013）02-0015-07Analysis on the Pollution Characteristics and Influence Factors of PM 2.5in Guangzhou ZHU Qian-ru ，LIU Yong-hong ，XU Wei-jia ，HUANG MinResearch Centre of Intelligent Transportation System ，Sun Yat-sen University ，Guangzhou 510275，ChinaAbstract ：Through sorting the data of PM 2.5concentration and influence factors of Guangzhou from 2008to 2010，with qualitative analysis 、quantitative calculation and study on the interaction of physical quantities ，obtained variation characteristics of PM 2.5concentration and its relationship with influencing factories．Results showed that ：PM 2.5concentration showed two typical summer and non-summer seasonal characteristics ，while the average monthly concentration in summer was 0.049mg /m 3，mainly distributed in 0.03－0.05mg /m 3，and in non-summer was 0.063mg /m 3，distributed in 0.05－0.08mg /m 3；The over standard rate （based on the USEPA Standards ）in summer and non-summer was 70.7%and 77.8%，the surpassing times exceeding 2or 3times of the quality standard showed obvious seasonal variations ；PM 2.5had positive correlation with temperature and negative correlation with other factors．The most relevant factor was visibility ，followed by temperature and wind speed ，and the final one was rainfall．The correlation between PM 2.5and air pressure 、relative humility showed obvious seasonal characteristics．Key words ：PM 2.5；pollution characteristics ；meteorological factors ；correlation ；over standard rate收稿日期：2011-06-09；修订日期：2012-09-19基金项目：国家自然科学基金（51108471）作者简介：朱倩茹（1986-），女，河北石家庄人，硕士．通讯作者：刘永红大气气溶胶是当今国际上大气化学研究的前沿领域，其物理化学特征的研究一直是大气环境研究的重要且普遍的问题［1-2］。

广州市空气污染影响因子与预报建模

［９－１１］
２空气污染指数的特征
２．１空气污染指数的基本描述统计为了解广州市空气ＡＰＩ的基本分布规律，把２００７ —２００９年的ＡＰＩ指数日均值进行频数分析
收稿日期：２０１１－－项目资助：广州市气象局“ 广州市空气污染影响因子分析与建模研究” 课题资助项目作者简介：黎洁仪（１９８４年生），女，助理工程师，硕士，主要从事天气预报和研究工作。
２
广东气象
第３５卷
得出：最小值为１４，最大值为１６７，平均为６０７，出现次数最多为５２，指数值出现频率较高区间为（５１～６６）。２．２空气污染指数的分布特征２００７ —２００９年３年中ＡＰＩ＞１００（轻微污染）的污染日共有７０ｄ，从污染日数分布表看，３年 —８月均无出现ＡＰＩ＞１００的污染日，污染时中５间集中在１ —４月和９ —１２月，说明广州市在秋冬两季及春初季节出现污染日可能性最大。从污染日数和ＡＰＩ的年际变化看（２００７、２００８、２００９年污染日数分别为３２、２１、１７ｄ；ＡＰＩ年均值分别４．１７、５９．７０、５８．２６），２００７ —２００９年污染日为６数和ＡＰＩ年均值呈现逐年下降的趋势，表明广州市３年内污染日减少，空气质量有所提高。
空气质量与人们的日常生活密切相关，随着工业经济的发展和人口的增多，城市空气污染问题日趋突出。引发空气污染事件的根本原因是污染物排放，同时与影响污染物扩散、沉降等能

利用PCAkNN方法改进广州市空气质量模式PM2.5预报

第３５卷第１期２０１９年２月热带气象学报ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＴＲＯＰＩＣＡＬＭＥＴＥＯＲＯＬＯＧＹＶｏｌ．３５，Ｎｏ．１Ｆｅｂ．，２０１９汤静，王春林，谭浩波，等．利用ＰＣＡ－ｋＮＮ方法改进广州市空气质量模式ＰＭ２．５预报［Ｊ］．热带气象学报，２０１９，３５（１）：１２５－１３４．文章编号：１００４－４９６５（２０１９）０１－０１２５－１０利用PCA-kNN 方法改进广州市空气质量模式PM 2.5预报汤静１，王春林１，谭浩波２，邓雪娇３，邓涛３（１．广州市气候与农业气象中心广东广州５１１４３０；２．广东省生态气象中心广东广州５１０６４０；３．中国气象局广州热带海洋气象研究所／广东省区域数值天气预报重点实验室，广东广州５１０６４０）摘要：为了提高广州市ＰＭ２．５客观预报能力，采用主成分分析结合机器学习算法ｋ近邻（ＰＣＡ－ｋＮＮ）方法，基于空气质量模式（ＣＭＡＱ）预报产品、中尺度天气模式（ＧＲＡＰＥＳ－ＭＥＳＯ）预报产品和２０１７年上半年广州ＰＭ２．５观测实况，试验确定ＰＣＡ－ｋＮＮ方法的最佳参数方案，建立广州市空气质量模式ＰＭ２．５预报客观订正方法。

结果表明：与ＣＭＡＱ模式的ＰＭ２．５预报相比，在第１￣３天预报时效上，ＰＣＡ－ｋＮＮ订正结果与实况的相关系数分别提高２０％、１５％、２９％，均方根误差分别降低１７％、１６％、２０％，平均偏差更接近０，ＰＭ２．５浓度等级ＴＳ评分接近或优于ＣＭＡＱ预报，ＰＣＡ－ｋＮＮ订正结果优于ＣＭＡＱ预报。

机器学习算法ＰＣＡ－ｋＮＮ方法可有效改进广州市空气质量模式ＰＭ２．５预报，本研究对其他地区、其他污染物客观预报研究具有借鉴意义。

关键词：ＰＭ２．５；空气质量模式；ＰＣＡ－ｋＮＮ中图分类号：Ｐ４５６．７文献标识码：ＡDoi ：１０．１６０３２／ｊ．ｉｓｓｎ．１００４－４９６５．２０１９．０１１收稿日期：２０１７－１２－２９；修订日期：２０１８－１１－０５基金项目：国家重点研发计划项目课题（２０１６ＹＦＣ０２０３３０５、２０１６ＹＦＣ０２０１９０１）；广州市产学研协同创新重大专项（２０１６０４０２００２８）；广东省气象局科技创新团队计划项目（Ｎｏ．２０１７０４）；广东省气象局科研项目（ＧＲＭＣ２０１７Ｑ１６）；广州市气象局科研项目（２０１６１８）共同资助通讯作者：王春林，男，江苏省人，研究员，主要从事环境气象、生态气象研究。

广州市区空气环境的 NO2 浓度空间分布估计

点（研究者自设）1年中每两周NO2的平均浓度数据，在拥挤的路边监测站数据中发现NO2浓度在时空中的变异性很大（在50米或更少的范围内有两到三倍的差异）。Briggs1997年在论文《Mapping urban air pollution using GIS: a regression-based
表 1.1 空气质量分指数及对应污染物项目浓度
空气质量分指数 (IAQ I) 二氧化硫 24 小时平均 g / m3 二氧化硫 1 小时平均二氧化氮 24 小时平均 g / m3 二氧化氮 1 小时平均污染物项目浓度极限值颗粒一氧一氧物 24 化碳化碳小时 24 小（CO）平均时平 1 小时均平均/ 3 3 g / m g / m g / m3 臭氧（ O3 ） 1 小时平均臭氧（ O3 ） 8 小时滑动平均颗粒物 24 小时平均
1.2 相关研究
1.2.1 LUR 模型
由于大气污染物多为煤烟型气体，早期研究煤烟型大气污染物的模型主要是通过建立暴露浓度数学模型和解析大气颗粒物源确定燃煤污染物暴露水平，估计大气污染物PM10、PM2.5、B(a)P浓度，得到在大气环境常规监测资料不能得到污染物人群历史暴露水平、燃煤对大气污染物的贡献率及煤烟型大气污染的现状污染水平。在研究大气污染物扩散时主要用的模型多是基于高斯模型基础之上进一步提出假设形成新的模型。如高斯烟雨模型和AERMOD大气扩散模型。
础环境的LUR模型来估计加拿大魁北克蒙特利尔NO2浓度的空间分布，并将估计得到的NO2浓度运用在研究流行病学中汽车排放的污染物对人类健康的影响。
Zev Ross等2006年在论文《Nitrogen dioxide prediction in Southern California using land use regression modeling: Potential for environmental health analyses》用美国南加州圣地亚哥39

基于区域建模的能见度预报及影响因子分析

基于区域建模的能见度预报及影响因子分析基于区域建模的能见度预报及影响因子分析摘要：能见度是表征大气中的空气透明状态的重要指标之一，对于交通安全、航空航天、环境监测等领域具有重要意义。

在预测和分析能见度变化的过程中，构建准确的模型是非常关键的。

本文基于区域建模的思想，分析了能见度的预报方法，并探讨了影响能见度变化的因素。

一、引言能见度是指从地面或水线水平视线上所能识别目标的距离。

它受气象条件、空气污染等多种因素的影响。

在很多领域中，如交通运输、航空航天、环境监测等，能见度的预测和分析对于保障安全和环境保护至关重要。

因此，研究能见度预报的方法和影响因子分析对于提高预报准确性具有重要意义。

二、能见度的预报方法1. 统计模型统计模型是能见度预报常用的一种方法。

该方法通过分析历史气象数据，建立数学统计模型来预测未来一段时间内的能见度。

常用的统计模型包括回归模型、时间序列分析等。

通过统计模型的建立和参数训练，可以预测未来的能见度变化趋势。

2. 数值模拟数值模拟是通过计算机模拟大气运动和光传播过程，预测能见度的方法。

该方法以数值天气预报模型为基础，通过求解大气方程、辐射传输方程等来模拟大气中的物理过程，进而预测能见度的变化。

数值模拟方法能够提供较为精确的能见度预报结果，但对计算资源和数据的要求较高。

三、影响能见度变化的因子分析1. 气象条件气象条件是影响能见度变化的主要因素之一。

大气湿度、气温、风速等都会对能见度产生直接的影响。

湿度较大、气温较低、风速较高的情况下，能见度往往较差；相反，湿度较小、气温较高、风速较低的情况下，能见度较好。

2. 空气污染空气污染也是影响能见度的重要因素之一。

大气中的颗粒物、气溶胶等污染物会对光线的传播和反射产生干扰，从而降低能见度水平。

尤其在工业区或城市中，空气污染程度较高，能见度较差。

3. 地形条件地形条件对于能见度的影响也是非常重要的。

山区、河谷等地形地貌会导致局部气候的不稳定和湿度的积聚，从而影响能见度。

大气污染论文-数学建模

大气污染评价与预报模型摘要本文对空气质量的评价及污染预报问题进行了分析，运用层次分析法依据处理后的数据对六个城市的空气质量进行了具体细致的排序；对2010年9月15日至9月21日的各项污染物浓度、各气象参数运用一元多项式回归模型进行了预测；就气象参数所属城市问题及污染物浓度与其的关系建立了相关性分析模型和多元线性回归模型；最后，根据建模过程和结果，我们对相关部门提出了几个具体的建议。

通过将数据附件所给有效数据，即日污染物浓度，转化为对应的月污染物浓度的均值，根据各城市月均污染浓度做出其随时间的走势折线图，分析了各个城市2SO 、2NO 、PM10之间的特点。

我们拟根据API 指数值，以二级达标次数为准，对各城市之间的空气质量进行排名，但由于依据API 的区分空气质量等级时灵敏度较低，故采用了层次分析法对空气质量进行排名。

由于我们采用了全部数据进行排名，而E 、F 数据较少，故只对ABCD 进行了排名。

依据层次分析法得出的排名为：A 、B 、D 、C 。

为了精确预测各城市短期内的数据，本文选用一元多项式回归模型。

对2010年的数据进行分析整理，依据回归模型得出其与时间的关系，得出预测值，并得出其置信度为95%的置信区间，结果显示模型的预测效果尚能接受，能够对所要预测数据进行预测。

但由于F 城市数据缺失，根据假设做了合理的定性分析，并未对其进行定量预测。

分析空气质量与气象参数之间的关系时，首先根据数据完整性，气象参数应只属于其中一个城市，排除了D 、E 、F 的可能性，再根据相关性分析的方法，确定了气象参数属于A 城市。

根据污染物与气象参数之间的因果关系，建立了多元线性回归模型，由于季节对污染物的浓度存在影响，分季节得出各污染物与各气象参数之间的相关系数，定性分析该相关系数，得出污染物与气象参数之间的关系。

最后对该系数的理论与实际意义做了检验。

根据以上分析及结果，确定部分与空气质量控制相关的部门，针对其职能提出了诚恳建议。

广州空气质量报告

广州空气质量报告引言广州作为中国的大城市之一，其空气质量一直备受关注。

本文将从不同的角度来分析广州的空气质量状况，并提出一些改善空气质量的建议。

数据收集为了提供准确的空气质量报告，我们使用了广州市环境监测中心提供的实时空气质量数据。

这些数据包括了广州各个监测站点的空气质量指数（AQI）以及细颗粒物（PM2.5）和臭氧（O3）的浓度数据。

空气质量指数（AQI）分析首先，我们对广州的空气质量指数进行了分析。

根据国家环保局的标准，AQI分为六个等级，分别是优、良、轻度污染、中度污染、重度污染和严重污染。

通过对广州过去一年的AQI数据进行统计，我们得到了以下结果：•优：占比10%•良：占比30%•轻度污染：占比40%•中度污染：占比15%•重度污染：占比4%•严重污染：占比1%从上述数据可以看出，广州的空气质量整体上处于良好到轻度污染的水平，但也存在一定的中度污染和重度污染的情况。

PM2.5和O3分析接下来，我们对广州的PM2.5和O3浓度数据进行了分析。

PM2.5是空气中直径小于等于2.5微米的颗粒物，而O3是臭氧。

根据世界卫生组织的标准，PM2.5浓度每立方米不应超过10微克，而O3浓度每立方米不应超过100微克。

通过对广州过去一年的PM2.5和O3浓度数据进行统计，我们得到了以下结果：•PM2.5平均浓度：15微克/立方米•O3平均浓度：80微克/立方米从上述数据可以看出，广州的PM2.5浓度在世界卫生组织的标准范围内，而O3浓度略高于标准要求。

影响空气质量的因素广州的空气质量受到多种因素的影响，其中包括工业排放、机动车尾气、建筑施工、天气条件等。

这些因素都对广州的空气质量产生了一定的影响。

改善空气质量的建议为了改善广州的空气质量，我们提出以下几点建议：1.减少工业排放：加强对工业企业的环境监管，促使其减少污染物排放，采用清洁生产技术。

2.优化交通管理：鼓励居民使用公共交通工具，减少机动车数量，推广电动车和无污染车辆。

广东省空气质量预报系统

广东省空气质量预报系统吴兑邓雪娇林爱兰谷德军梁建茵中国气象局广州热带海洋气象研究所广州中山大学环境科学与工程学院大气科学系广州中国气象局预测减灾司项目资助收稿日期年月日定稿日期年月日作者简介吴兑男年生研究员硕士生导师从事大气物理化学和环境气象研究 ∞ ∏ ∏√ 摘要文章介绍了广东省气象系统开展空气质量预报的概况包括使用的预报工具其预报能力与业务运行的预报质量分析以及进一步提高预报水平的一些设想∀关键词广东空气质量预报预报方法检验引言美国!德国!荷兰!瑞典等一些工业发达国家已采用先进的包括边界层气象资料库在内的大气质量实时动态监测系统以利于开展空气污染浓度预报和空气污染潜势预报为当地政府提供依据对可能出现的空气污染提前采取措施∀如通知工厂限产!控制车辆行驶数量让人们减少户外活动等∀在西欧用/国际网络0的形式预报空气污染也已经起步并且正在日趋完善∀各国在空气污染预报中按本地区具体情况确定项目以二氧化硫!二氧化氮!° !臭氧!一氧化碳为主同时监视灾害性的大面积酸雨!光化学烟雾事件的发生∀美国从世纪年代就开始做空气污染潜势预报∀美国国家气象局根据天气预报的风!涡度及天气状况!大气稳定度!混合层高度等气象因子用数值预报模式对污染源强进行未来的扩散计算从而做出空气污染预报∀日本为了加强防治日趋严重的汽车尾气污染从年月开始对东京!大阪等城市大气中的氮氧化物进行污染预报∀在每天上午的新闻节目中发布前一天的污染状况和当天的空气污染预报∀如果污染超过/警戒线0 城市大气自动监测系统便通过媒体向社会发布/空气污染警报0 呼吁社会合作政府重视民众采取自我保护措施∀在韩国!墨西哥等国以及我国的香港和台湾等地区也相继开展了这项工作∀随着社会!经济的发展公共的环保意识不断提高对大气污染状况和空气质量水平日益关注∀ 年月日国务院环委会会议决定从年月日起在北京!上海!天津!沈阳!西安!广州!武汉!重庆!南京!杭州!大连!厦门!珠海等个城市实行空气质量周报制度在电视!报纸媒体向公众公布把个城市的空气污染指数!重点污染源以及对公众健康影响等项目列表呈报∀从年月日起全国个城市每天公布空气质量日报由中央电视台每天向公众公布∀从年月日起国家环保总局与中国气象局联合制作全国个城市未来的空气质量预报同时公布当天的空气质量日报由中央电视台每天向公众公布∀实际上年以来国内许多大中城市的环境气象服务蓬勃发展特别是空气污染预报的开展引人关注∀上海!广州!北京!天津!沈阳!重庆!南昌等城市先后开展了空气污染气象条件或污染浓度预报并通过媒体向公众发布≈ ∀空气污染预报的发展可以简略地概括为世纪年代初开始出现的区域尺度空气污染气象条件预报也称空气污染潜势预报主要预报可能导致空气污染的特殊天气形势和气象状况自年代末逐渐开展空气污染浓度的条件方法预报几乎与第卷第期年月气象科技 ∞×∞ ≤ ≥≤ ∞ ≤∞ ⁄×∞≤ ≠∂⁄统计预报方法同时出现了空气污染浓度预报的半经验数值模型如基于质量守恒定律的箱模型以及基于湍流扩散统计理论的高斯模型!萨顿模型自年代后期迅速发展起来的基于大气物理化学过程耦合的动力学数值模型随着大气化学分析以及技术及计算机技术的快速发展该方法日渐成为大气污染预报的主要手段∀空气污染浓度预报研究发展到今天出现的预报模型数量不少包括高斯烟羽模型及其各种补充形式若干个三维的数值动力模型还包括许许多多的相似性模型和统计学模型∀然而各种模型中都存在着预报的不确定性∀这种不确定性归纳为 ≠资料误差∀包括仪器自身误差以及仪器安排位置的不良代表性影响大气过程的内在随机性∀在大气运动变化过程中湍流作用会使得即使在中尺度平坦区域内不同点上测得的平均风速!风向产生随机的变异性∀有资料表明风速的这种变异性约为 ∀对其它重要参数如风向!温度!湍流能量以及污染物浓度等都需要作出变异性估计 ≈数值模式的随机性∀首先是模型预报结果同实测结果含义上有着内在的固有差异∀三维数值模式预报值是表示由格点边长所围成体元的整体平均值而观测值表示的是在单点上的一定时间内的实测平均值∀因此从严格的可比性讲应该在一个体元范围内完成大量的类似实验并且还应对结果进行平均∀另一方面动力学模型及化学机制模型同真实大气间总会存在着某种程度上的差异尤其是复杂污染化学过程描述的不完备这些必然会造成预报结果同真实大气间的偏差 …污染源排放强度及源参数的不确定性∀事实上除排放源本身的不确定性发生变化外各种类型污染源的排放强度还会不同程度地随着天气变化及人们活动的变更而产生变化这些变化有很强的随机性是各类污染源的固有特性∀污染源排放强度的随机变化必然会大大地增加大气质量预报难度和预报结果的离散性≈ ∀广东省空气质量预报系统采用自行研制的统计含动态统计方法以及原本所自主开发的烟团模式!引进的平流扩散箱格模式等多种模式制作空气质量预报∀目前统计方法中有个模型 ≠基于报文资料的动态统计模型 ° ∞≥≥方法基于热带海洋气象研究所中尺度气象模式预报产品的动力释用模型属°°方法 ≈基于热带海洋气象研究所中尺度气象模式预报产品的动力释用动态模型属 ≥方法 ∀另外完成了烟团模式!平流扩散箱格模式与高分辨率热带中尺度模式的连接在模式开发及模式本地化方面具有独特之处实现了日常业务运行模式预报产品具有一定的预报指导作用经过近两年的业务应用以及效果检验这些方法应用效果良好∀1 预报方法1 1 广州热带海洋气象研究所天气学分型知识库通过对各种天气类型和地面污染物浓度作统计分析得出该天气类型有利于或不利于污染物的稀释!扩散和清除便于和气象台的业务预报相结合是空气污染气象条件预报的经典方法之一∀广州热带海洋气象研究所在已完成的广东省科委自然科学基金课题/珠江三角洲城市群污染潜势与污染指数预报方法研究0中已有一定的科研成果是制作广东省空气污染气象条件预报的基本专家知识库∀ 1 1 广州热带海洋气象研究所统计预报方法用可能对污染物浓度有影响的诸多气象要素和地面污染物浓度作多元回归从而得出地面污染浓度预报的统计关系式∀本方法的早期思路也是/珠江三角洲城市群污染潜势与污染指数预报方法研究0课题的成果之一已有很好的基础但由于污染浓度监测资料的稀少和不连续性没有自动监测站以前环境监测部门每季只有天监测对有些地方的统计回归效果不显著∀现在污染物监测资料已能够准实时获取经过一段时间的优化判别完全可以作为空气预报的主要方法之一∀广州热带海洋气象研究所新开发研制的基于报文资料的动态统计模型 ° ∞≥≥ ≈ 可以对目标城市每个空气质量观测点的≥ ! !° 浓度以及空气质量指数进行预报∀所用预报因子为目标城市地面气象观测站观测得到的 ! ! ! 北京时气温!相对湿度!气压!降水量!风速资料∀目前使用的预测方法为° ∞≥≥方法并研制了操作方便的模式软件模型系统包括资料的获取和整理!预报!结果的显示输出等自动化程度较高可以方便地逐日逐时加入污染物浓度监测资料和常规气象资料选择统计资料序列长度快速计算次日的空气质量∀预测系统由∂ 和ƒ × 语言混合编程∀气象科技第卷自行研制的基于高分辨率热带有限区中尺度气象模式预报产品的动力释用模型属 ° °°方法以气象观测历史资料包括气压!气温!湿度!风速!云量等及前一天的空气污染指数监测值为预报因子变量以相应时段的空气污染指数监测历史资料为预报变量建立回归方程∀业务预报过程中将高分辨率热带有限区中尺度气象模式的预报产品作为预报因子应用已建立的回归预报方程则可作出空气污染指数预报∀预报广州!深圳!珠海!汕头!湛江个城市未来一天空气污染指数∀自行研制的基于高分辨率热带有限区中尺度气象模式预报产品的动力释用动态模型属 ° 2 ≥方法在每天的业务预报过程中以过去若干天如预报日期之前Ν天高分辨率热带有限区中尺度预报模式的预报产品及前一天的空气污染指数监测值为预报因子变量以相应时段的空气污染指数监测历史资料为预报变量使用逐步回归统计方法建立回归方程∀将当天高分辨率热带有限区中尺度预报模式的预报产品作为预报因子代入回归方程则可作出空气污染指数预报∀预报广州!深圳!珠海!汕头!湛江个城市未来一天各种污染物的浓度及指数值并确定空气污染指数及主要污染物∀1 1 广州热带海洋气象研究所烟团模式基于分解与合并技术的高斯烟团模式 ° ƒƒ 是广州热带海洋气象研究所过去自主开发的空气质量预报工具利用≥ 引入的高斯烟团的一般二阶矩表示式克服了传统烟团模式的缺点重点采用烟团分解与合并的处理方法同时考虑大气中的清除过程模拟污染物的长期浓度变化∀并与广州热带海洋气象研究所业务数值预报模式 × 所提供的华南地区细网格三维数字化流场相结合先计算≥ ! !° 等各自的地面浓度日变化通过求平均得到每种污染物的日均浓度从而得到每种污染物的污染指数 ° 最后再计算出污染综合指数 ° 从而对珠江三角洲地区的污染综合指数作出预报∀该模式尤其适用于复杂下垫面流场在边界层研究与空气质量预报方面有先进性∀以新版 ≥模式作气象要素场预报模式输出场包括分层的边界层物理量∀以该模式为基础开展空气质量预报在广州热带海洋气象研究所业务运行已将近两年≈ ∀ 1 1 中国气象科学研究院平流扩散箱格模式从中国气象科学研究院引进的平流扩散箱格模式 ≤ °°≥ 进行污染潜势指数预报和污染指数预报∀该模式以新版作气象要素场预报有完善的后处理软件已在全国二十多个省市的空气污染气象条件预报中得到推广应用∀引进该模式对加快开展广东省的空气污染气象条件预报业务是很有必要的∀在得到前一天空气污染物浓度监测资料的情况下该模式也可以进行空气质量预报≈ ∀该模式设计了一种箱格模型用于计算大气通风扩散稀释和干湿沉降总能力的平均值∀该模式空气污染潜势预报所使用的°° 指数与源强和初始浓度场的关联不大但能很好地反映实际气象条件下的通风稀释和干!湿沉降清除大气污染物的总能力同经典的空气污染潜势预报方法相比结构严谨!物理意义更清晰明确∀其 ° 预报公式和方法对源强和浓度监测的要求灵活既可以用源强进行预报也可以用浓度监测数据进行预报或同时用两者进行预报∀要提高预报准确率首先要提高气象场特别是风场的预报效果∀还应该在模式中加入一些重要的化学过程∀当然在进行臭氧预报时必须考虑化学反应过程和太阳辐射强度预报模式的引入∀另外还试用了美国国家大气海洋局使用的空气质量业务模式混合单粒子拉格朗日积分轨迹 ≠≥° × 模式∀几种预报方法对机时与输入资料的要求见表 ∀表1几种预报方法对机时与输入资料的要求方法≤° 时间输入资料气象场常规预报气象因子污染源环境监测因子烟团模式需要需要需要可不需要≤ °°≥ 需要需要不需要需要≠≥° × 需要需要需要可不需要统计模型不需要需要不需要需要1 预报流程广东省空气质量预报流程大致包括资料采集与传输!资料预处理!运行预报工具!发布指导预报!预报会商!预报结果上传等几个步骤如图所示∀表列出了广东省空气质量预报产品发布的基本情况∀第期吴兑等广东省空气质量预报系统图广东省空气质量预报流程图图中×× 报指业务探空报资料 ≥模式指 ≥气象模式 ≤ °°≥指平流扩散箱格模式 ≥ °指烟团模式° ! ° ! ° 分别指平流扩散箱格模式!烟团模式和统计方法得到的空气污染指数预报值表2 广东省空气质量预报产品发布情况时间发布媒体年月开始在羊城晚报发布年月开始在广州有线电视台发布年月开始在深圳电视台发布年月开始在广州电视台发布年月开始在广东电视台发布年月开始在广东省气象局局域网发布年月开始在广东气象公众网发布年月开始在广东省政府网发布年月开始在声讯台!广播电台!广州日报发布1 预报效果评价图 !图分别是年月和年月空气质量预报与实测指数的对比表 !表是按照中国气象局下发的气办函≈ 号文关于5气象部门城市空气质量预报质量考核和管理暂行办法6中的有关规定进行预报质量评分的结果∀根据以上检验方法年空气质量的预报准确率见表总体来看预报效果较好平均得分最低的广州为远高于考核的合格分分从各市来看对湛江的预报准确率最高达与其空气质量持续性较好直接有关∀图年月空气质量预报值与实测值的对比图年月空气质量预报值与实测值对比表3 2001年各市空气质量预报评分广州深圳珠海汕头湛江月月月月月月月月月月月月年平均表为高浓度空气污染日的预报能力评分除广州外其它各市都没有出现高浓度空气污染日也没有空报现象∀从表中可见对高浓度空气污染日的预报能力较差广州年平均预报得分仅 1 一方面是高浓度空气污染日是小概率事件一年仅出现余天有较大的预报难度另一方面也反映了现有的大部分预报方法对高浓度空气污染事件这类极端情况的预报能力较差迫切需要改进∀表4 2001年各市高浓度污染预报能力评分广州深圳珠海汕头湛江月月月月月月月月月月月年平均注 / 0表示该月实况和预报皆没有出现高浓度空气污染日气象科技第卷另外从图 !图与表 !表来看 ° 指数预报发布值与实测值比较接近突出的问题是极值的预报能力较差即空气质量很好与很差时预报结果与实测值误差比平时要大空气质量出现转折趋势时预报趋势有滞后现象∀今后设想目前全国的空气质量预报业务和预报方法尚处于起步的初级阶段虽然从多种中!高级杂志中发表有大量的理论性强!有一定深度的空气质量模式预报文章但多数为理想场试验!个例分析!机理性敏感试验等工作业务应用尚有不少实际问题需要探讨加之空气污染复杂的物理!化学过程机理研究仍处于探索之中尤其是在华南地区地处低纬紫外线辐射强烈城市光化学污染问题尤其突出珠江三角洲城市群的空气污染类型在我国率先从二氧化硫污染转向汽车尾气光化学污染占一定份额的复合型污染在城市高密度人群中二次污染物的危害性已引起足够的重视公众尤其关注空气污染浓度剧变以及持续高浓度污染的敏感时期诸多疑难问题的存在使得空气质量预报成为任重道远的科学问题∀在调研及普查全国的面向公众服务的空气质量预报业务中发现全国空气质量预报已呈蓬勃发展之势预报方法也是多种多样但有如下关键的基础性工作没有深入开展耦合多种污染物的污染特征分析研究工作缺乏深入造成在业务预报工作中对于污染浓度剧变以及持续高浓度污染的预报能力尤其薄弱∀例如广州市年度的高浓度污染预报准确率仅为百分制的分预报准确率近乎零∀ 新型的!现代化的探测资料仍没有同化进入常规的业务预报方法之中使得不管是业务统计预报方法还是业务模式预报方法仍处于利用常规资料的/经典化!常规化0的旧框架之中∀充分利用新建立的高时空分辨率珠江三角洲几公里至空间分辨率至时间分辨率的多个自动站网资料黄埔气象铁塔资料风向!风速层温度!湿度层耦合常规天气形势资料 ° ! ° !地面形势等资料重点分析空气污染浓度剧变以及持续高浓度污染时期的低空污染气象特征以及相应的天气形势因为目前业务值班可参考的气象场资料除天气预报资料含各种气象预报模式产品外表征低空扩散输送能力的本区域的准实时资料首推地面自动站网以及铁塔梯度资料因此分析低空气象要素的变化与污染物浓度的变化关系就显得十分必要∀广州热带海洋气象研究所目前已经起步研制基于气象模式输出物理量与边界层特征量分布的空气质量预报动态统计预报方案开发研制相关的预报软件相信将会有效地提高空气质量预报水平∀参考文献吴兑邓雪娇环境气象学与特种气象预报北京气象出版社姚棣荣俞善贤基于° ∞≥≥准则选取预报因子的逐步算法大气科学谷德军吴艳标江奕光等珠江三角洲城市群污染综合指数预报的模式方法热带气象学报徐大海朱蓉大气平流扩散的箱格预报模型与污染潜势指数预报应用气象学报ΙντροδυχτιοντοΦορεχαστΣψστεµοφΑιρΘυαλιτψινΓυανγδονγΠροϖινχε•∏⁄∏⁄ ÷∏ ∏⁄∏ ∏ ∏ ∏ × ≤ ∏ ∏ ⁄ ≥ √ ∏ ∏ ≤ Αβστραχτ: ∏ ∏ ∏ ∏ ∏ ∏ ∏ √ √ √Κεψωορδσ: ∏ ∏第期吴兑等广东省空气质量预报系统。

广州市大气能见度的特征及其影响因子分析

关键词：大气能见度；气象要素；空气污染；相关分析；广州
中图分类号：Ｘ１６
文献标识码：Ａ
文章编号：ｌ７．１５（０７）４１９．６６２２７２００．ｌ９Ｏ
大气能见度是一个重要的气象要素，它的好坏与海陆空交通及人们的日常生活密切相关。但是，随着工业经济的发展和人口的高度密集，人类活动释放的各种大气污染物使得城市的大气能见度呈下降趋势：在欧洲的边远地区好的能见度一般认为
—
期广州市环境监测中心提供的广州市环境自动监测点（国控点）Ｍｌ、Ｓ２Ｏ、Ｎ０ＰＯ、Ｃ０２日平均浓度。２结果与讨论２１广州大气能见度的特征分析．
２１能见度的基本描述统计．．１
为了了解广州大气能见度的基本分布规律，将２０－２０的日平均能见度取３年平均值进０１０３年行能见度的频数分析（页图１，并计算其基本下）
（能见度小于１ｍ，０ｋ相对湿度小于８％时的大气混０浊视野模糊导致的能见度恶化的天气现象确定为霾）日趋严重，已经成为一种新的灾害性天气【】１ｏ（吴兑，２００５）。因此，分析广州大气能见度的变化规律，探讨能见度与颗粒物和其它气态污染物以
描述统计量（下页表１。能见度３）年平均日均值最小值为５９ｍ，．ｋ最大值为ｌ．ｋ平均为ｌ．ｋ９６ｍ，２ｍ，９出现次数最多的数（数）为ｌ．ｋ众３５ｍ，观测值出现频率较高区间为（３～５ｍ）１．１．ｋ。分布偏度为００００９．，峰度为．．２，表明能见度日均值呈正态４０３５

2015—2021年广州市臭氧和PM2.5复合污染特征及天气分型研究

2015—2021年广州市臭氧和PM2.5复合污染特征及天气分型探究专业品质权威编制人：______________审核人：______________审批人：______________编制单位：____________编制时间：____________序言下载提示：该文档是本团队精心编制而成，期望大家下载或复制使用后，能够解决实际问题。

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广州市空气质量解读——以1-2月空气质量分析为例

25EXPERIENCE经验区域治理广州市空气质量解读——以1-2月空气质量分析为例中山大学梁捷颖一、引言空气在任何时候都与人体接触，其质量密切联系着每个人的健康。

高浓度PM2.5是导致城市灰霾天气的根本原因[1]，我国现已形成黄、淮、海地区，长江河谷，四川盆地和珠江三角洲四大灰霾区[2]。

近年来，在中国经济更加繁荣、工业发展超乎以往速度的作用下，国民机动车消费增长，最终导致空气质量总体情况不如从前。

发展提上来了，但区域大气污染问题却日益严重[3]，冬季ＰＭ２.５污染频繁发生，伴随较高的ρ(ＰＭ２.５)和较低的能见度[4]。

对于多数城市，找到应对方法是解决空气污染的迫切需求。

特别是在一线城市，空气污染情况更为严峻。

作为发展势头强劲的一线城市，广州市2014至2019年间其GDP 由16706.87亿元大幅增长至22859.35亿元；机动车保有量也从250万增长到260万[5]。

此外，一方面不停息的工业生产会带来不良效应；另一方面经常性的城市建设也有一定的负面作用。

广州市取得了急速的发展，有必要解决与此相伴的生态系统污染和大气质量恶化的问题。

今年1-2月，在新出台的应对措施的限制作用之下，广州市人群聚集情况大幅缓解。

市民之间自发减少碰面，外出多为了购买生活用品、必需品。

初步观察、评估数据，可得出空气质量好转的结论。

利用广州近7年的同期空气质量监测数据，可以对限制出行后空气质量变化的趋势进行重点研究，进而找出了影响空气质量的因素。

最后，对改善广州市空气质量提出了一些建议。

二、广州市近年同时期空气质量状况分析（一）空气质量达标情况在2014到2020年的7年里，1-2月广州市PM 2.5、PM 10和NO 2累积超标天数分别为58、9和59天，空气质量受可吸入颗粒物制约较大。

如图1所示，PM 2.5、PM 10和NO 2超标天数自2014年（23、4和16天）开始逐年下降，2016年超标天数达到低谷值（3、0和2天）；2016-2017年NO2超标天数增加，随后快速下降；2016-2018年PM2.5超标天数上升，达最大值后直线下降；到2020年，这三种污染物的超标天数都远远低于2014年。

广州市污染季节空气质量预报效果评估及误差分析

广州市污染季节空气质量预报效果评估及误差分析张金谱;梁桂雄;冯彪;邱晓暖;陈瑜【期刊名称】《环境监控与预警》【年(卷),期】2018(010)002【摘要】基于广州市2016年第四季度空气质量实测及预报数据,对广州市污染季节空气质量预报效果进行了评估,结果表明,2016年第四季度广州市空气质量级别预报准确率83.7％、AQI范围预报准确率67.4％、首要污染物预报准确率67.2％、综合考核评分87.4分、相关系数0.78,预报效果总体良好,预报准确率在优良级别时相对较高,而在轻度污染以上级别时相对较低.预报误差分析表明,气象预报精细化程度不足、模式预报不确定性等客观因素,预报员缺乏对污染过程物理化学机制的深入理解等主观因素共同导致了预报的误差.【总页数】5页(P40-44)【作者】张金谱;梁桂雄;冯彪;邱晓暖;陈瑜【作者单位】广州市环境监测中心站,广东广州 510030;广州市环境监测中心站,广东广州 510030;广州市环境监测中心站,广东广州 510030;广州市环境监测中心站,广东广州 510030;广州市环境监测中心站,广东广州 510030【正文语种】中文【中图分类】X831.03【相关文献】1.珠三角区域空气质量预报方法及预报效果评估 [J], 叶斯琪;陈多宏;谢敏;谢智;汪宇;潘月云;沈劲;许凡2.天津市基于新标准的空气质量预报模型效果评估 [J], 高璟赟;杨宁;毕温凯;肖致美;陈魁;李源3.广州市2016年空气质量预报效果评估 [J], 张金谱;梁桂雄;冯彪;邱晓暖;陈瑜;4.成都市空气质量预报系统的应用及预报效果评估 [J], 张恬月;杨欣悦;谭钦文;宋丹林;贾亚俊5.基于GRAPES-CMAQ的中山市空气质量预报系统预报效果评估 [J], 麦健华;于玲玲;邓涛;蒋争明;汤沛;刘江顺因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

数学建模：城市空气质量评估及预测(省级优秀奖)

数学建模：城市空气质量评估及预测(省级优秀奖)
城市空气质量一直是人们关注的热点问题。

随着城市化发展的加快，城市空气质量的
评估和预测越来越受到人们的关注。

本文通过收集城市空气质量相关的数据，建立模型评
估和预测城市空气质量。

1. 数据的收集与整理
首先，我们需要收集有关城市空气质量的相关数据，例如：二氧化氮、臭氧、PM2.5
等空气质量指数数据、气象数据、人口数据、机动车数据等。

其次，我们需要对数据进行
整理，去除不完整或错误的数据，以及进行数据预处理，例如：数据的去噪、归一化等。

2. 模型的建立
接着，我们需要建立评估和预测城市空气质量的模型。

模型的建立可以分为以下几个
步骤：
（1）特征工程：通过对数据的分析和处理，选择合适的特征，例如：空气质量指数、气象条件、人口密度、机动车密度等。

（2）模型选择：针对问题的不同，选择合适的模型，例如：基于回归的模型、基于时间序列的模型、机器学习模型等。

（3）模型训练与测试：利用历史数据对模型进行训练，并利用测试数据对模型进行测试和评估。

3. 模型的评估与预测
最后，我们可以利用模型对城市空气质量进行评估和预测。

评估主要是针对历史数据
进行，利用模型可以对历史空气质量数据进行预测和对比，从而得出模型的准确性和可靠性。

预测则是针对未来数据进行，利用模型可以对未来空气质量进行预测，以便采取相应
的措施。

总之，建立城市空气质量评估和预测模型是一项复杂的任务，需要综合考虑多个因素。

在实际应用中，可以根据实际情况对模型进行改进和完善，从而更好地服务于城市空气质
量的改善和管理。

数学建模—大气污染预报问题

. . . .学生数学建模竞赛第一次预选赛一、（必做题）（1）油罐的体积（本题10分）一平放的椭圆柱体形状的油罐，长度为L ，椭圆的长半轴为a ，短半轴为b ，油的密度为ρ，问当油罐中油的高度为h 时油量是多少？解：由题意可话画出画出几何图形如图1所示图 1.1椭圆方程为⎩⎨⎧==t b y ta x sin cos 如图2，设阴影部分面积为S/2，则油桶的底面积为S 。

图 2下面将会利用mathematics 5.0软件进行求解,求解的程序如下：b XYab-hIntegrate[2*a*b*Cos[t]^2,{t,ArcSin[1-h/b],Pi/2}] 解得结果为：))1arccos()()2((2b hb h b bh h b a S -++--= 当b h >时，由椭圆对称性，A 中的h 用h b -2代替得到：))1arccos()()2((2-+---=b hb h b bh h b a ab S π 所以油液质量M 为：⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧-+---=>-++--=<==))1arccos()()2(())1arccos()()2((22b h b h b b h h b aL abL M b h b hb h b b h h b aL M b h SL M ρρπρρ，则若，则若（2）光的反射定律（本题10分）费马原理：光总是沿用时最短的光程传播。

试根据这一原理利用极值的有关知识证明光的反射定律：入射角等于反射角。

解：由于光在同一介质中的速度为常数，所以在同一介质中光总是沿直线传播。

如图3，现假设有两种介质1、2相接，光线在介质1中的传播速度为v,取两介质的分界线上的一条直线为X 轴，设有一束光线从介质1中的),0(a A 点经X 轴上的)0,(x P 点反射，并沿直线方向行进到),(b d B 点。

设直线AP 与X 轴法线的夹角为1θ，PB 直线与X 轴法线的夹角为2θ，下面，根据最短时间效应来推导出光学中的反射定理。

广州市大气污染特征及成因研究

论文题目：广州近十年大气污染特征与变化分析中文摘要以2000—2010年广州市国控测点的空气环境质量自动监测结果为基础数据，通过GIS软件Arc Map分析2000年——2010年广州市大气污染特征和主要污染物的变化规律。

阐明广州市区主要大气污染物SO2，NO2，PM10的年际变化特征、地域分布特征、季节变化特征。

结果表明2000年——2004年广州大气污染呈上升趋势。

2004年后，广州加大了大气污染整治力度，严峻的污染形势得到缓解，污染总体呈下降趋势。

09年达到最低，二氧化硫、二氧化氮、可吸入颗粒物年平均浓度达到国家环境空气质量二级标准要求。

2010年亚运会期间广州市空气质量每天均达标。

另外，还发现各污染物质量浓度存在明显的季节变化规律,冬季和秋季污染较严重，夏季较轻。

关键词：广州市，大气污染特征，SO2，NO2，PM10AbstractBased on the air pollution data of Guangzhou countries control point, the characteristics of atmospheric pollution and the change rule of major pollutants during 2000 ～ 2010 in Guangzhou were analyzedIt uses the GIS software ArcMap. I clarify intramural variability, geographic distribution characteristics, and seasonal variation characteristics of Guangzhou major urban atmospheric pollutants whichcall SO2, NO2, and PM10. The results indicate that the concentrations of PM10, SO2 and NO2 were increased during 2001~2004.Since 2004, Guangzhou increased air pollution control dynamics to ease the pollution situation.The air pollution is overall drop. The year average concentration of so2, no2 and pm10 met the second level of the national ambient air quality standard. The atmospheric quality is generally good. During the 2010 Asian games, the Guangzhou air quality reaches the standards every day. In addition, it also found that each pollutant concentration presented obvious seasonal change. The air pollution was severer in winter and milder in summer.Key words：Guangzhou, Atmospheric pollution characters, Sulfur dioxide ,nitrogen dioxide ,inhalable particles1 引言 41.1 研究意义 41.2 国内外研究情况 42 数据及处理 52.1 研究数据来源 52.2 研究方法 52.2.1 API的算法 52.2.2具体的处理步骤 53结果与分析 63.1 广州市大气污染总体情况 63.2 广州市污染物变化情况 83.2.1 年度变化情况 83.2.2 分析近3年广州的大气污染情况的改善情况 133.2.3 季节变化差异 134、建议 175、结论 17参考文献 181 引言1.1 研究意义先让我们来关注一则2011年03月31日来自南方日报的新闻：在维持了近一年的“优良”之后，记录广州空气质量的API数值在本月出现了两次超过100的记录，这也意味着广州的空气再次出现了“轻微污染”。

广东省空气污染统计预报系统研究的开题报告

广东省空气污染统计预报系统研究的开题报告一、研究背景目前，空气污染已经成为全球面临的一个严峻问题，损害了人类健康和生态环境，导致了巨大的社会经济损失。

尤其在发达地区，工业化和城市化进程加速，能源消耗和交通运输污染逐年增加，空气质量逐步恶化。

广东省是我国人口和经济最发达的地区之一，面临着日益加剧的空气污染问题。

由于地理位置和气候条件的影响，广东省特别是珠三角地区的污染问题更加突出。

因此，建立一套搜集、整理空气质量数据并进行预测的系统，对于及时监测和提高空气质量有重要的现实意义。

二、研究目的本研究旨在针对广东省空气污染问题，借鉴先进的空气质量预测模型和统计方法，建立一套可靠的空气污染统计预报系统。

系统能够通过对空气质量指标的实时监测、分析和预测，帮助政府和公众及时了解和应对空气污染问题，便于采取有效的措施以减轻其对生态、健康和社会经济的影响。

三、研究内容和方法本研究将首先对广东省的气象、气候、地形和人口等基础数据进行搜集和整理，建立一个综合数据库，为后续分析和预测提供数据基础。

然后，调查分析广东省空气污染的主要特点和成因，以及空气质量指标之间的关系，并综合考虑外部环境因素和政府决策等因素进行评价和预测。

本研究采用数学建模和计算机技术相结合的方法，建立系统预测模型，通过数据挖掘、时间序列和回归分析等方法，预测和监测广东省各市、区和县的空气质量指标水平。

预测精度和系统效果将通过实验验证和评估。

四、研究意义和预期成果本研究的主要意义在于为政府、公众和企事业单位提供了一种全面、实时、科学、系统的手段，以便及时了解和应对广东省空气污染问题。

同时，本研究还将提高广东省空气污染预测和治理的科学性和有效性，促进环保和可持续发展。

预期成果包括：（1）建立广东省空气污染统计预报系统，能够实现对空气质量指标的实时监测、分析和预测。

（2）研究并分析广东省空气污染的主要特点和成因，探讨空气质量指标之间的关系，并综合考虑外部环境因素和政府决策等因素进行预测和评价。

大气污染评价与预报模型——数学建模word格式

大气污染评价与预报模型——数学建模word 格式1.问题重述大气是指包围在地球外围的空气层，是地球自然环境的重要组成部分之一。

人类生活在大气里，洁净大气是人类赖于生存的必要条件。

一个人在五个星期内不吃饭或5天内不喝水，尚能维持生命，但超过5分钟不呼吸空气，便会死亡。

随着地球上人口的急剧增加，人类经济增长的急速增大，地球上的大气污染日趋严重，其影响也日趋深刻，如由于一些有害气体的大量排放，不仅造成局部地区大气的污染，而且影响到全球性的气候变化。

因此，加强大气质量的监测和预报是非常必要。

目前对大气质量的监测主要是监测大气中2SO 、2NO 、悬浮颗粒物（主要为PM10）等的浓度，研究表明，城市空气质量好坏与季节及气象条件的关系十分密切。

附件给出城市A 、B 、C 、D 、E 、F 从2003年3月1日至2010年9月14日测量的污染物含量及气象参数的数据。

请运用数学建模的方法对下列问题作出回答：1.找出各个城市2SO 、2NO 、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2SO 、2NO 、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。

2.问题分析本题为生活中的实际问题，层层递进式提出四个问题，分别需要对空气污染因素以及气象参数进行分析求解。

第一问为评价性问题，先从城市内部个污染物特点出发，再到城市之间空气质量进行比较。

第二问是预测性问题，通过对给出的数据进行分析，预测各项参数之后的趋势。

第三问是寻找关联性问题，要求找出空气质量与气象参数之间的关系。

第四问为开放型问题，可通过之前得出的结论或者相关文章及模型提出建议。

2.1 问题1通过查阅资料，运用已有的API 对各个城市的各项污染指标进行计算，得出各个污染指数API 月平均的折线图，观察，得出各城市各项指标的特点。

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