西工大数模西安市环境空气质量问题.doc

一：问题提出与重述大气环境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。近年来，随着我国经济社会的快速发展，以煤炭为主的能源消耗大幅攀升，机动车保有量急剧增加，经济发达地区氮氧化物（NOx）和挥发性有机物（VOCs）排放量显著增长，臭氧（O3）和细颗粒物（PM2.5）污染加剧，在可吸入颗粒物（PM10）和总悬浮颗粒物（TSP）污染还未全面解决的情况下，京津冀、长江三角洲、珠江三角洲等区域PM2.5和O3污染加重，灰霾现象频繁发生，能见度降低，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。2012年2月29日，国家环保部发布了新修订的环境空气质量标准（GB3095-2012），其中增加污染物监测项目，加严部分污染物限值，以客观反映我国环境空气质量状况，推动大气污染防治；而之前的评判则以GB3095-1996（附件1）为依据，通过空气污染指数（API）判断空气质量。目前新标准中对大气质量的监测主要是监测大气中二氧化硫（SO2）、二氧化氮（NO2）、一氧化碳（CO）、臭氧（O3）、可吸入颗粒物（PM10，粒子直径小于等于10m）以及细颗粒物（PM2.5，粒子直径小于等于2.5m）等六类基本项目和总悬浮颗粒物（TSP）、氮氧化物（NOx）、铅（Pb）、苯并a芘（BaP）四类其他项目的浓度。研究表明，城市环境空气质量好坏与季节、城市能源消费结构等因素的关系十分密切。附件中给出了西安市13个监测点从2010年1月1日至2013年4月28日污染物浓度监测数据，请利用附件数据回答以下问题：(1) 请分别使用使用空气污染指数（API）（旧标准）和环境空气质量指数（AQI）对西安市的空气质量进行评价（新标准），并对评价结果进行对比、分析；(2) 分析影响西安市空气质量的原因；(3) 对未来一周（取2013年4月30日至5月6日）西安市空气质量状况进行预测； (4) 试就环境空气质量的监测与控制对西安市环保部门提出建议。二：问题分析2.1:题目一是要求运用API、AQI两种评价标准对西安市的空气空气质量进行评价，并对评价结果进行对比、分析。也就是通过这两种不同的评价机制对西安市的空气质量进行评价，由此得到两种不同的结果，进而得出两种评价机制的优劣所在。但是传统的API指数评价制度具有较大的局限性，其主要原因是API空气质量分级制具有跨度较大的特点，而新的评价机制（AQI）考虑到对信息的最大程度利用与对空气质量的综合客观分析。为了更清晰地体现出这两种机制的差异，我们选用分型模型来对两者进行对比和分析。2.2：影响一个地区空气质量的因素包括很多需要从多方面考虑。空气环境系统是一个比较复杂的系统，所以，空气污染现象也一定是一个多因素共同作用的结果，不同的因素对污染程度的影响的大小不同，其中，对空气污染程度影响最大的作用因素，我们称之为“主要因素”。而“影响”这个概念是一个模糊的，定性的概念。因此，欲确定空气环境污染的“主要因素”就应该收集不同作用因素的数据，对数据进行分析处理，引入量化指标对其影响程度进行评估，并根据这个量化指标，最终确定其对空气污染程度影度大小。根据相关的大气科学资料，我们确定了对城市空气污染程度影响较大的七个因素：1.工业发展程度，2.人口密度，3.交通发达程度，4.城市生活用煤气总量，5.绿化覆盖率，6.年均降水量7.环境治理投入额。其中工业发展程度用工业增加值来衡量，交通发达程度以城市年运输总量来衡量。由以上几种因素综合考虑，综合对比由数据处理，拟合等一系列数据处理得到相应的各自对空气质量影响的比重，进而得到最主要的影响因素。2.3：预测未来一周的空气质量，应该基于一个成型的由近段时间西安市空气质量变化的统计、处理、分析得到的模型。由于是预测空气质量所以我们选用并优化灰色模型对其进行处理与预测。2.4：通过对西安市空气质量各项数据的处理、分析与研究，可以看出西安市主要影响空气质量的大气污染物以及产生的主要原因；并发现西安市监测站布局与分布的不够合理之处。由此得到了一些建议。三：符号说明空气质量指数空气质量分指数P污染项目污染物项目P的空气质量污染物项目P的质量浓度值与相近的污染物浓度限值的高位值与相近的污染物浓度限值的低位值与对应的空气质量分指数与对应的空气质量分指数t各年份对应的编号综合空气质量指数的参考数列AGO生成数列符号符号意义Ii第i种污染物的污染指数Ci第i种污染物的浓度(mg/m3)Co标准限度的上限Cu标准限度的下限Io标准污染指数的上限(mg/m3)Iu标准污染指数的下限(mg/m3)A常数四：模型假设4.1 假设所给数据均有效；4.2 假设在较近一段时间内，不发生重大工业事故；4.3 假设在未来一段时间内，城市自然环境稳定，不发生一些较大的自然灾害，经济发展相对稳； 4.4 西安未来一段时间内，政府没有出台关于大规模工业的迁入迁出政策；4.5 假设在较近的一段时间内，国家政治、自然环境稳定。4.6 假设评价空气质量的各指标间相互作用关系忽略不计；4.7假设影响空气质量的因素只有、,，PM2.5其他影响因素忽略不计；五：模型的建立5.1 问题一分型模型的建立：（1）运用API机制对西安市空气进行分析评价，根据附件中所给数据在相应全市平均的浓度值对比中可得到相应的结论进而可详细分析；（2）同样运用AQI机制根据附件中所给数据在相应的全市平均值的前提下运用所给公式算出各主要污染物的指数AQI所用的计算公式如下:IAQIp=(IAQIhi-IAQIlo)/(BPhi-BPlo)*(Cp-BPlo)+IAQIlo 1AQI=maxIAQI1,IAQI2，IAQIn 2式中：IAQI为空气质量分指数； n为污染物项目；IAQI大于50时，IAQI最大的污染物是首要污染物。若IAQI最大的污染物为两项或两项以上时，并列为首要污染物。IAQI 大于 100 的污染物为超标污染物。（3）要建立大气环境各项污染物的分形求和统计模型,首先根据不同的浓度值 (r1, r2 L rm ) 来获取大于相应浓度值的总和( N1 ,N2，2 L N m ) ,将这些数据代入分形模型(3)中,在双对数坐标系中运用最小二乘法拟合出分形模型,最后根据最优的拟合结果分别确定 SO2、NO2、PM10 的环境背景值和标准值.其基本思想是:根据污染物浓度分布状况找到合适的两个分界点 r、r2 使 3 个区间的拟合值和原始数据点之间的差值平方和最小,即: 式中: D1 、 D2 、 D3 分别表示污染物浓度在不同分布状况下的分维数,根据上述思想一般有: D1 D2 1 x1(k)=x1(k-1)+x(k); %累加生成 z1(k-1)=-0.5*(x1(k)+x1(k-1); %z1维数减1，用于计算B yn1(k-1)=x(k); else x1(k)=x(k); endend%x1,z1,k,yn1sizez1=size(z1,2);%size(yn1);z2 = z1;z3 = ones(1,sizez1);YN = yn1; %转置%YNB=z2 z3;au0=inv(B*B)*B*YN;au = au0;%B,au0,auafor = au(1);ufor = au(2);ua = au(2)./au(1);%afor,ufor,ua %输出预测的 a u 和 u/a的值constant1 = x(1)-ua;afor1 = -afor;x1t1 = x1(t+1);estr = exp;tstr = t;leftbra = (;rightbra = );%constant1,afor1,x1t1,estr,tstr,leftbra,rightbrastrcat(x1t1,=,num2str(constant1),estr,leftbra,num2str(afor1),tstr,rightbra,+,leftbra,num2str(ua),rightbra)%输出时间响应方程%*%二次拟合k2 = 0;for y2 = x1 k2 = k2 + 1; if k2 k else ze1(k2) = exp(-(k2-1)*afor); endend%ze1sizeze1 = size(ze1,2);z4 = ones(1,sizeze1);G=ze1 z4;X1 = x1;au20=inv(G*G)*G*X1;au2 = au20;%z4,X1,G,au20Aval = au2(1);Bval = au2(2);%Aval,Bval%输出预测的 A,B的值strcat(x1t1,=,num2str(Aval),estr,leftbra,num2str(afor1),tstr,rightbra,+,leftbra,num2str(Bval),rightbra)%输出时间响应方程nfinal = sizexd2-1 + 1;%决定预测的步骤数5 这个步骤可以通过函数传入%nfinal = sizexd2 - 1 + 1;%预测的步骤数 1for k3=1:nfinal x3fcast(k3) = constant1*exp(afor1*k3)+ua;end%x3fcast%一次拟合累加值for k31=nfinal:-1:0 if k311 x31fcast(k31+1) = x3fcast(k31)-x3fcast(k31-1); else if k310 x31fcast(k31+1) = x3fcast(k31)-x(1); else x31fcast(k31+1) = x(1); end end endx31fcast3）6.2中判断矩阵求解的MATLAB程序a=input(input matrix a=)m,n=size(a);for i=1:nx(i,:)=a(i)./aend4)6.3求解的lingo程序model:min=(79*w1+155/2*w2+66667/1000*w3+96*w4+7943/100*w5+33587/500*w6-64.27)/64.27)2+(5372991387936699/70368744177664*w1+97621/1250*w2+16863/250*w3+3787/50*w4+641/10*w5+8753041424520105/140737488355328*w6-66.19)/66.19)2+(1205347978237811/17592186044416*w1+5504651308293109/70368744177664*w2+3847/50*w3+127/2*w4+237/4*w5+4432421642634789/70368744177664*w6-63.25)/63.25)2+(5690488124791901/70368744177664*w1+5181482850657187/70368744177664*w2+7933/100*w3+