大气污染预报问题

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1、大气污染预报问题摘要本文针对不同城市的大气污染评价与预测问题，分别建立了基于动态加权的Borda数排序模型，时间序列模型，对大气污染进行了合理的评价与预测。考虑到现实生活中气象参数对空气质量的影响，建立了偏最小二乘回归模型，并对空气质量与气象参数之间的关系进行了深入分析研究。针对问题一，首先从首要污染物，异常点分析，长期趋势三个角度对各个城市、、PM10之间的特点分别进行讨论，得到可吸入颗粒物为首要污染物，空气污染情况逐年减轻等结论。其次，为了体现污染物不同浓度的权值差别，利用动态加权法确定权值函数，通过对3种污染物的检测数据进行分析，得到每个城市的空气质量

2、评价值。运用决策论中的Borda数法对各个城市的空气质量进行排序，根据Borda数大小确定最终城市排名从好到差依次为：F、C、B、A、D、E。针对问题二，首先根据问题一中的Borda数确定各城市污染物的权重比。再利用同期其余城市的污染物观测值，对过去45天中各城市数据中出现统计值为0的异常点进行处理。然后利用时间序列模型对未来一周内19个指标进行预测，得到预测结果后对预测的误差项进行Q检验。针对F城市的预测，由于数据的局限性，本文只对其进行了定性分析。针对问题三，建立了偏最小二乘回归模型，得到当抽取两个成分时，回归方程的复测度达到了96.49%。在选取两个成

3、分的基础上进行求解，给出了各污染物与气象参数间的回归方程。对回归方程的参数进行分析发现，与风速呈严重负相关性，而PM10与风速却呈正相关性，即风对可吸入颗粒物具有扩散作用。最后文章根据模型的分析结果，对解决大气污染问题提出了切实可行的建议，对每个模型都做出了客观评价。关键词：动态加权综合评价指标Board数法时间序列偏最小二乘回归一、问题重述1.1问题背景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。

4、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非常必要。目前对大气质量的监测主要是监测大气中、、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。1.2问题的提出1.找出各个城市、、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、、PM10以及各气象参数作出预测。3.分析空气质量与气象参数

5、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。二、问题分析随着人口的增加及经济发展，随之而来的大气污染问题日益严重，引起了人们的广泛关注。该问题旨在解决大气污染的防治与预报，对空气质量的评价与预测提出了四个相关性问题。问题一为评价性问题，要求先分析空气中各指标的特点，并从特点出发，给出空气质量的综合评价指标，并对不同城市的空气质量进行排序。问题二为预测问题，要求根据现有的数据，对未来短期趋势进行预测。问题三为关联性分析问题，要求找出空气质量与气象参数之间的关系，对日常生活有着重要的现实意义。问题四为开放性问题，要求在前三问的基础上对空气质量的控制提

6、出合理的建议。针对问题一，为了尽可能全面地分析各城市各空气指标间的特点，应从首要污染物，异常点分析及长期趋势三个方面分别对其进行分析。通过查阅资料，首要污染物的计算方法可根据最大污染指数（API）进行求解。而针对空气质量排序问题，首先构造一个对应于空气质量的综合评价指标。为了体现不同污染物浓度对空气质量的不同影响，可采用动态加权的方法，构造一个权值函数，对影响大的给予较大的权值。然后对空气质量进行综合评价，评价值的高低从数值上就反映了空气质量的好坏。最后根据评价值的高低对各城市进行排名。针对问题二，要求对未来一周内的数据进行预测。常用的预测方法有时间序列，回

7、归预测，灰色预测和神经网络等。灰色预测适用于中长期预测的研究，而神经网络虽然可以准确预测，但却存在操作复杂等特点，故采用简单且适用于短期预测的时间序列模型进行研究。通过观察题中所给数据发现，F城市的数据存在大量缺失，无法对其进行准确预测，故只能做出定性分析。针对问题三，要求分析空气质量与气象参数间的关系。空气质量的好坏就表现为三中污染物、、PM10浓度的大小，故分别研究三者与气象参数间的关系。根据日常生活经验，各气象参数之间存在相关性，若采用简单的回归方程对各空气指标分别进行研究会导致回归准确性降低等问题的出现，故采用偏最小二乘回归模型解决变量之间的相关性问

8、题。由于题目只给出了一组气象参数，而并未说明该气象参