城市空气污染程度的分析和预测模型
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。
城市空气质量综合评估与预测
城市空气质量综合评估与预测近年来，城市化进程加速，城市面积增加，人口数量增多，城市发展与环境保护的矛盾日益突出，其中空气污染问题成为城市环境管理的重点。
因此，如何综合评估和预测城市空气质量，显得至关重要。
一、城市空气质量综合评估城市空气质量综合评估是建立在大量数据的基础上，对城市空气质量进行分析和评估的过程。
衡量城市空气质量的标准是多元的，如PM2.5、PM10、SO2、NO2等空气污染物浓度、扩散条件、风向风速、气象条件等多种因素。
通过分析这些数据指标，可以评估城市环境的整体状况，给出科学合理的环境治理优化方案，为城市环境管理提供可靠的依据。
二、城市空气质量预测城市空气质量预测是建立在环境监测数据的基础上，综合运用气象、大气化学等学科的知识手段，对未来一段时间内城市空气质量进行预测。
城市空气质量的预测主要可以分为以下类别：1.短期预测短期预测主要指对当天甚至当时的空气质量情况进行分析，并发布到公众平台上供市民参考。
通过分析当天的大气化学成分、气象条件、人为活动等因素，可以综合判断今天的空气质量和明天的趋势，提醒市民关注自身健康状况，做好相应的防护措施。
2.中期预测中期预测指对未来数天的空气质量进行预测。
通过收集历史数据、环境监测数据、气象数据和人为活动数据，分析其相互关系，结合数据模型，可以预测未来几天的空气质量状况。
3.长期预测长期预测主要指对未来一段时间内空气质量形势进行预测。
通过综合考虑历史数据、大气环境动态、环境政策等多方面的因素，建立空气质量长期变化趋势的预测模型。
三、综合评估与预测在城市空气质量管理中的应用城市空气质量管理是综合性的，旨在确保城市空气质量达到污染物排放标准，在这个过程中，评估和预测是非常重要的工具。
综合评估可以帮助相关部门了解整个城市空气质量的状况，同时也能发现地点上存在的问题。
预测功能可以帮助部门及时采取必要的措施以控制空气污染，同时也可以为市民提供方便的环境展望。
大气污染现状分析及其预测模型研究
大气污染现状分析及其预测模型研究近年来，大气污染问题日益严重，已经成为人们关注的热点话题之一。
据统计，全球每年因空气污染而导致的早逝人数高达700万人，其中我国是空气污染问题最为突出的国家之一。
本文将从大气污染现状分析和预测模型研究两个方面来探讨这一问题。
一、大气污染现状分析1.1 污染物来源和种类大气污染的来源非常广泛，主要包括工业生产、交通运输、农业活动、城市建设等多个方面。
其中，二氧化硫、氮氧化物、颗粒物、臭氧、一氧化碳等是主要的污染物种类。
1.2 污染物的危害空气中的污染物对人类健康和环境产生的影响非常严重，包括呼吸系统病变、心血管疾病、免疫系统功能下降等，其中孕妇和儿童更容易受到影响。
1.3 污染现状据报道，我国大气污染问题十分突出，全国近半数城市空气质量达不到国家二级标准，其中京津冀、长三角等城市群污染严重。
另外，2019年污染物排放总量增加、季节性污染和区域性污染问题也日益凸显。
二、大气污染预测模型研究2.1 预测模型的作用预测模型是指通过数据统计和数学模型进行预测，能够对未来的污染情况进行预测。
这种方法能够帮助我们及时采取措施，预防和减少污染的发生。
2.2 现有的预测模型主要有基于统计学的时间序列分析模型、基于数学运算和人工神经网络的物理模型、基于地理信息技术的空间交互作用模型等。
2.3 预测模型的不足虽然现有的预测模型能够对未来的污染情况进行一定程度的预测，但是预测精度仍有很大的提高空间；同时涉及的因素也过于单一，不能全面反映污染源和环境的综合影响。
三、总结大气污染问题已经成为我们不容忽视的环境问题，急需制定更为严格的环保措施，加强大气污染治理工作。
同时，也需要进一步提高预测模型的精度和预测能力，提高信息的获取和传递效率，为治理工作提供更为准确可靠的数据支持。
空气质量预测模型的构建方法与预测精度分析
空气质量预测模型的构建方法与预测精度分析摘要：空气质量预测是保护公众健康、减少环境污染的重要任务。
本文介绍了空气质量预测模型的构建方法，并分析了不同方法对预测精度的影响。
引言：随着经济的快速发展和城市化进程的加速，大气污染成为了严重的环境问题。
空气质量预测可以提前预警，采取合适的控制策略，减少人们患病和环境污染的风险。
因此，构建准确高效的空气质量预测模型非常重要。
一、空气质量预测模型的构建方法1. 数据采集与预处理空气质量预测需要大量的气象和环境数据作为输入。
常见的数据包括温度、湿度、风向、风速等气象数据，以及PM2.5、PM10、NO2等环境数据。
数据的采集可以通过气象站和环保监测站等手段获得，然后对数据进行预处理，如去除异常值、缺失值补全等，确保数据的准确性和完整性。
2. 特征提取与选择在构建预测模型之前，需要从大量的数据中提取有意义的特征，以更好地描述空气质量的变化规律。
常用的特征提取方法包括统计特征、频谱特征、小波变换等。
此外，为了避免维度灾难和提高模型的拟合能力，还需要进行特征选择，选取与目标变量相关性高的特征。
3. 模型选择与构建目前常用的空气质量预测模型包括回归模型、时间序列模型和机器学习模型等。
回归模型适用于具有线性关系的数据，如线性回归、岭回归等。
时间序列模型适用于具有一定时序关系的数据，如ARIMA、SARIMA等。
机器学习模型适用于非线性关系的数据，如神经网络、支持向量机、随机森林等。
在选择模型时，需要考虑数据的特点、模型的复杂度和计算效率等因素。
4. 模型训练与优化模型的训练是指通过已有的数据样本，调整模型的参数，使其能够拟合数据的特征，并能够准确地预测未来的空气质量。
训练过程中可以使用各种优化算法如梯度下降、遗传算法等，以提高模型的性能和收敛速度。
二、预测精度分析预测模型的精度是衡量其优劣的重要指标。
常用的评价指标包括均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、决定系数（R2）等。
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。
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。
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。
空气质量指数预报模型讨论
空气质量指数预报模型讨论近年来，随着城市化进程的加速和工业生产的快速发展，环境污染问题越来越引起人们的关注。
空气质量成为了我们生活中不可忽视的一个重要因素。
为了更好地了解和预测空气质量状况，科研人员开发了各种各样的空气质量指数预报模型，这些模型可以帮助我们及时采取措施，减轻污染的影响。
一、常见的空气质量指数预报模型1.统计模型统计模型是一种基于历史数据的预测方法，通过分析历史数据的规律来推测未来的空气质量情况。
该方法主要通过回归分析等统计方法，利用过去的环境数据来预测未来的空气质量。
这种模型适用于短期预测，可以提供一定的准确度，但对于长期预测来说，预测结果可能会有一定的偏差。
2.物理模型物理模型是通过建立空气质量的数学模型，使用物理规律和数学方法来模拟和预测空气质量的变化。
这种方法的核心是通过建立气象非线性数学模型，模拟大气污染物的扩散和化学反应，从而预测未来的空气质量。
物理模型的准确性较高，但建模和计算难度较大，对计算资源和专业知识要求较高。
3.人工智能模型人工智能模型是近年来发展的一种新型预测方法，该方法通过机器学习和深度学习等算法，利用大量的历史数据进行自动学习和训练，形成一个能够预测未来空气质量的模型。
人工智能模型具有较高的准确性和预测能力，但在实际应用中需要大量的训练数据来提高模型的稳定性和可靠性。
二、空气质量指数预报模型的应用场景1.城市规划与环境管理空气质量指数预报模型可以帮助城市规划者和环境管理者评估城市的发展方向和环境政策的效果。
通过对不同城市和地区的空气质量进行预测，可以及时采取相应的政策和措施，减轻环境污染问题，提高居民的生活质量。
2.健康保护与疾病预防高空气污染对人体健康有着重要的影响，尤其是对呼吸系统和心血管系统的影响更为严重。
空气质量指数预报模型可以帮助医疗机构和公共卫生部门及时预警和预防相关疾病的发生，提供精确的空气质量预测数据，指导人们在高污染的环境下采取适当的防护措施。
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。
空气污染质量的模型建立及实时预测研究
空气污染质量的模型建立及实时预测研究一、背景随着工业化和城市化不断深入，空气污染问题也日益突出。
空气污染对人类健康和生态环境造成的危害不可忽视。
因此，掌握空气污染质量的情况和实时预测变得尤为必要。
二、空气污染质量模型空气污染质量模型是对空气污染物排放源、大气传输和化学转化机理等因素进行建模，以预测和评估大气污染物在空气中的浓度和分布情况。
现在，常见的空气污染质量模型主要包括统计模型和物理模型两种。
1、统计模型统计模型基于数据分析和统计方法，对空气污染物浓度进行预测。
该模型通常利用机器学习技术自动学习和预测问题，并能够适应不同地区、不同源的污染物排放情况。
统计模型的优点是易于实现，但其局限性在于无法反映污染源与大气的物理、化学过程等。
2、物理模型物理模型基于物理、化学原理，使用大气科学的数值模拟方法预测污染物的浓度。
该模型可以准确地反映污染源与大气之间的过程及其对气溶胶、气体等的传输、转化等。
但是，物理模型的建立需要大量的数据和细致的参数调节，且计算量巨大，计算得到的结果可能被不准确的输入数据所影响。
三、实时预测模型随着科技发展，空气污染实时预测技术的研究也越来越成熟。
实时预测模型是基于实时输入的数据，对未来一段时间内的空气污染状况进行预测和评估。
目前，常用的实时预测模型包括时间序列模型、人工神经网络模型、时间空间联合预测模型等。
1、时间序列模型时间序列模型是指基于时间序列的经验和规律，将时间序列中的数据作为基础进行污染浓度预测的模型。
该模型适用于稳定的气象环境和较单一的污染源，其准确性和可靠性较高。
2、人工神经网络模型人工神经网络模型是基于生物神经网络结构设计的一种拟合和预测模型。
该模型可以适应各种环境和复杂的污染源场景，并且可以动态调整参数，提高模型预测的准确性。
3、时间空间联合预测模型时间空间联合预测模型是结合污染源在空间上的分布和气象环境等因素，对空气污染质量进行预测的模型。
该模型的优点在于可以考虑污染源在空间上的影响，同时还可以分析气象环境对污染的影响，模型的预测准确性较高。
空气质量预测模型及其应用研究
空气质量预测模型及其应用研究空气污染已成为全球治理和环保的热点之一。
现代城市在发展的同时也面临空气质量下降的问题。
所以，空气质量预测成为重要的研究方向。
本文将介绍空气质量预测的模型和应用研究。
一、背景和意义空气质量预测是通过对大气各种因素的监测、分析和模拟，预测未来一段时间内大气污染物的污染程度和空气质量水平，为城市环保工作和民众生活提供参考。
其具有以下几个意义：1. 为环保治理提供依据。
通过空气质量预测，政府部门可以及时安排环保相关措施，控制污染物的排放，保护环境。
2. 提高公众意识。
空气质量预测的结果向公众公布，人们对空气质量的认识和意识会得到提高，人口也会选择不同的时段外出，减轻对空气环境的负担。
3. 促进科学研究。
空气质量预测是一个涉及大气科学、物理学、化学、数学等多个领域的复杂问题，它的研究和应用，推动了科学技术和社会发展。
二、空气质量预测模型1、多元线性回归模型多元线性回归模型是一种常用的预测模型，它基于监测数据，建立了大气污染物浓度的数学模型。
输入变量包括大气温度、湿度、风速、风向、气压、气溶胶和前一天的污染物浓度等，输出变量为当前的污染物浓度。
该模型可以快速地预测城市内部的空气质量，但是对于季节性变化等因素的影响并不考虑。
2、BP神经网络模型神经网络模型是近年来应用于各种预测问题的一种新型算法。
BP神经网络是其中的一种常用模型，它能够自主学习输入数据集，具有不同的拓扑结构和学习规则。
BP神经网络模型，对于非线性映射关系，能够处理得相对比较好。
其输入变量和输出变量与多元线性回归模型一致，通过BP神经网络的训练，预测准确率可以得到一定提高，但是当数据量较大时，训练速度将变得较为缓慢。
3、支持向量机模型支持向量机模型是经典的非线性分类器算法，其优点在于解决了过拟合的问题，通过核函数的选择，能够对非线性问题进行处理。
对于空气质量预测，支持向量机模型可以用于建立类似于回归的映射关系，但是涉及到模型对于实时性和数据异质性的处理，其优劣与BP神经网络则有一定竞争关系。
《呼和浩特市大气污染物SO2和NO2的分析与预测》范文
《呼和浩特市大气污染物SO2和NO2的分析与预测》篇一一、引言随着工业化的快速发展和城市化进程的加速，大气污染问题日益严重，特别是像呼和浩特市这样的北方城市。
硫氧化物（SO2）和氮氧化物（NO2）作为主要的空气污染物，对城市环境质量造成了严重影响。
因此，对呼和浩特市大气中SO2和NO2的污染情况进行分析和预测，是保障城市生态环境和人民健康的重要课题。
二、呼和浩特市大气污染物SO2和NO2的污染现状分析1. SO2污染现状呼和浩特市作为工业重镇，煤炭燃烧是SO2的主要来源。
在冬季，由于取暖需求大增，SO2排放量也相应增加。
据监测数据显示，呼和浩特市大气中SO2浓度普遍偏高，尤其在重工业区和城区中心区域，超标现象较为严重。
2. NO2污染现状机动车尾气排放是NO2的主要来源。
随着汽车保有量的不断增加，呼和浩特市NO2污染问题也日益突出。
尤其是交通主干道附近，NO2浓度普遍较高，对城市环境和居民健康构成了较大威胁。
三、呼和浩特市大气污染物SO2和NO2的来源及影响因素分析1. SO2来源及影响因素煤炭燃烧、工业生产、供暖等是SO2的主要来源。
此外，气象条件如风速、温度、湿度等也会影响SO2的扩散和浓度。
在不利的气象条件下，SO2容易在低空积累，导致浓度升高。
2. NO2来源及影响因素机动车尾气排放、工业生产、生活燃料燃烧等是NO2的主要来源。
此外，交通拥堵、汽车保有量、油品质量等也会影响NO2的排放量和浓度。
在交通主干道附近，由于车流量大，NO2浓度往往较高。
四、呼和浩特市大气污染物SO2和NO2的预测与应对措施1. 预测模型构建利用历史数据和气象数据，构建SO2和NO2的预测模型。
通过分析数据间的关系，预测未来一段时间内大气中SO2和NO2的浓度变化趋势。
2. 应对措施（1）加强工业污染治理，推动企业进行技术改造，减少煤炭消耗和污染物排放。
（2）推广清洁能源，鼓励居民使用天然气、电力等清洁能源，减少煤炭取暖的依赖。
空气污染监测数据的分析与模型建立
空气污染监测数据的分析与模型建立近年来，随着城市化的加快，环境污染的问题日益凸显。
其中最为关键的问题之一就是空气污染，尤其是大气颗粒物的问题。
为了解决这一问题，许多城市纷纷建立了相应的空气污染监测体系，并不断更新和完善监测数据，并进行相应的分析和模型建立以实现更准确的预测和控制。
本文就空气污染监测数据的分析与模型建立进行深入探讨。
一、空气污染监测数据的分析1. 监测数据的来源空气污染监测数据主要是来源于气象行业和环保行业的日常监测工作。
一般情况下，可以通过遥感技术或者传感器技术对空气颗粒物的浓度进行实时监测，并生成相应的数据文件。
这些数据文件一般会通过互联网上传到相关的数据中心进行存储和处理。
2. 监测数据的特点空气污染监测数据的特点是具有空间和时间的时变性，具有一定的不确定性和误差性。
因此，在进行数据分析时需要考虑这些特点，同时还需要结合历史数据和气象数据等其他相关数据进行综合分析，以得出更加准确的预测结果。
3. 数据分析方法在进行空气污染监测数据分析时，常见的方法有趋势分析、周期分析、相关性分析、回归分析、聚类分析等。
各种方法都有自己的适用场景和特点，需要综合考虑并进行合理选择。
二、空气污染模型建立1. 模型种类空气污染模型主要可以分为统计模型和机器学习模型两大类。
统计模型主要包括回归模型、时间序列模型、贝叶斯网络模型等；机器学习模型主要包括神经网络模型、决策树模型、支持向量机模型等。
选择何种模型需要根据具体问题进行考虑。
2. 模型建立方法在进行空气污染模型建立时，需要考虑数据预处理、特征工程、模型选择和模型评估等各个环节。
其中，数据预处理包括数据清洗、数据划分、数据归一化处理等；特征工程包括特征选择、特征提取等；模型选择需要综合考虑模型的准确性、复杂度和可解释性等；模型评估则需要考虑模型的精度、召回率、F1值等多个指标，以评估模型质量。
三、模型实验与分析在进行模型实验和分析时，需要考虑模型的可扩展性和实时性等问题。
空气质量监测及预测模型研究
空气质量监测及预测模型研究随着城市化的加剧和工业化的快速发展，空气污染已成为全球大都市面临的严重问题之一。
在这种情况下，监测和预测空气质量的能力变得至关重要。
本篇文章将介绍空气质量监测及预测模型的研究，探讨其方法和应用。
一、空气质量监测的重要性空气质量监测是评估和监测大气污染水平和趋势的过程。
它可以帮助政府和相关部门制定有效的环境政策和措施，以改善空气质量和保护公众健康。
同时，对于个人来说，了解和监测空气质量有助于我们采取适当的防护措施，并选择更清洁的交通方式，减少人为污染源的排放。
二、空气质量监测的方法1. 监测站点布局：监测站点的位置和布局对准确监测空气质量至关重要。
通常情况下，监测站点应在城市各个不同区域设置，包括城市中心、工业区域和居民区。
通过在不同环境条件下采集大量的数据，可以更全面地了解空气质量的变化趋势。
2. 监测参数：空气质量监测通常包括监测颗粒物、氮氧化物、二氧化硫、一氧化碳等主要污染物浓度。
此外，还需监测气象因素，如温度、湿度、风速和风向。
这些参数的监测有助于分析和预测污染源以及污染物的传播方式。
3. 监测设备：空气质量监测设备通常包括气体分析仪、颗粒物采样器和气象传感器等。
这些设备对于准确监测空气质量非常重要。
现代化的监测设备可以实时采集数据并提供准确的空气质量指数。
三、空气质量预测模型的研究1. 模型类型：目前，空气质量预测模型主要分为经验模型和数学模型两种类型。
经验模型是基于历史数据和经验法则进行预测，它能够提供一定程度的准确性，但对于复杂的环境情况往往效果不佳。
数学模型则是利用数学方法建立模型，可以更好地模拟和预测空气质量的变化情况。
2. 数据采集与处理：准确的数据是建立空气质量预测模型的基础。
通常情况下，需要采集大量的监测数据，并对其进行预处理，如去除异常值、填补缺失值和进行数据标准化等。
这些步骤有助于提高模型的准确性和鲁棒性。
3. 模型建立和评估：在建立空气质量预测模型时，需要选择适当的模型算法，并使用历史数据进行训练。
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。
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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； **i i X 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 。