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1、大气污染的数学模型探析及预测摘要本文针对大气污染问题,利用模糊综合评价、数理统计、冋归、时间序列分析等方面的知识,,建立了模糊综合评价模型、灰色预测模型和多元线性冋归模型。对人气污染进行定量的分析和定性的模拟,并加以分析,较好的解决这一问题。模型I建立模糊综合评价模型。我们引入空气污染指数来评价各个城市的大气污染状况。利用EXCE厶对数据进行处理,得出六个城市的评价值,依次是0.10245、0.10125、0.0964、0.104167、0.0484、0.0679,因此六个城市的空气质量排名依次是E、F、C
2、、B、A、Do模型II建立灰色预测模型,通过对已有的数据进行选取,釆HlMATLAB软件编程,预测出一周内空气污染指标和气象参数的变化。由结果可知,其中城市B的SO?含量为-0.0052、0.0062、0.0072、0.0082、0.0092、-0.0102、-0.0113,属于异常现象。经分析,是由于政府采取了管制措施。而其他各地参数值波动较小,呈现稳态。模型in建立多元线性冋归模型,利用ems软件进行处理,把每个季度的SO?,WO?和PM10的浓度与气彖参数mmhg(大气压),tem(温度),rh(湿度
3、),W5(风速)做多元线性冋归,求得12个多元线性回归方程。每个方程的可决系数分别为0.945,0.946,0.885,0.957,0.956,0.895,0.991,0.956,0.809,0.999,0.939,0.881,表明拟合虽有误差,但相对较小。在模型改进中,我们建立时间序列模型对模型II进行改进,HlSPSS软件建立了A/?/MA(l,3,6)模型。以2010年7月1日至2010年9月14日的数据来预测2010年9月15日至9月21H的数据。以预测气象参数+mmhg为例。测出的结果校好,未来7
4、天的数据分别为679.37,680.25,681.62,682.43,683.48,684.36,685.46。平稳的R方0.859,预测的精确度相对较高。最后结合实际,就人气污染问题向有关部门提出合理建议。关健词:空气污染指数;模糊综合评价;灰色预测;时间序列预测;MATLAB§1问题的重述一、背景知识1、问题概况人气是指包围在地球外围的空气层,是地球口然环境的重要组成部分之一。人气是地球体系中动量、热量与物质循环的关键。人气层随地球系的演变而经历了不同的人气演化阶段,生命圈出现使人气从还原性变化成为现代
5、的氧化人气,它乂对生态活动起着关键影响。大气总质量约为5.3x1018^,约占•地球总质量的百万分之一。低层大气以氮、氧为主,有少量惰性气体,以及水汽、臭氧、二氧化碳、其它痕量气体和悬浮的固体、液体颗粒物,这些物质的浓度与大气污染状况有关。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。人体每天要吸10.12m的空气。2、问题原因随着工业的迅速发展和人口急剧增长,人量燃烧煤炭、石油所产生的化学物质以废气和烟尘等形式排
6、放到人气中,超过了人气环境的容许量,给人类的生活、生产和身体健康带来有害影响。人口的急剧増加,人类经济增长的急速增大,地球上的大气污染口趋严重,其影响也口趋深刻,如曲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。3、现状与对策H前对大气质量的监测主要是监测大气中SO"NO"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彖件的关系十分密切。因此我们应该加强对大气中SO“NO“悬浮颗粒物(主要为PM10)
7、等的浓度的检测,研究其浓度的变化情况,从而选取合适的方法对大气污染物的变化和发展趋势进行分析和预测,采取恰当的措施降低污染程度。二、相关数据我们给出了从2003年3刀1H至2010年9月14H,城市A、B、C、D、E、F测量的污染物含量及气象参数的数据。1、城市A、13、C、D、E、F污染物含量数据(见附录三表1)2、城市A、B、C、D、E、F气象参数的数据(见附录三表2)三、要解决的问题根据2003年3月1日至2010年9月14日,A、B、C、D、E、F测虽的污染物含量及气象参数的数据,我们要研究下面四个
8、问题:PM Z间的特点,并将儿个城1、问题一:根据数据,找出各个城市SO?、NO?、市的空气质量进行排序;2、问题二预测未来一周即2010年9月15口至9月21日各个城市的SQ、NO“PM10以及各气象参数;3、问题三:分析空气质星与气象参数之间的关系;4、问题四:根据模型所得出的结论,就空气质量的控制对和关部门提出建议。§2问题的分析一、问题的总体分析按照国际标准化组织(ISO)的定义,“大气污染通常是指由于