基于GM（11）的太原空气环境质量研究

1、    基于gm（1，1）的太原空气环境质量研究    摘 要：本文利用1999-2012年数据，通过gm（1，1）模型对太原空气主要污染物浓度作出预测，预测结果表明：太原空气中no2浓度将略呈上升趋势，而so2和可吸入颗粒物浓度呈下降趋势，但与其他省会城市相比污染仍比较严重。因此，太原应继续加大对空气污染的预防与治理。关键词： 空气环境质量；色预测模型；太原长期以来，太原工业主要是以煤炭高消费产业为主，工业废气排放对太原空气环境造成了重要的影响。同时，太原市区机动车数量与日俱增，尾气排放的增加，对太原空气环境也造成很大的压力。因此，本文选取so2、no

2、2和可吸入颗粒物作浓度为太原空气质量的主要研究对象。一、预测模型选择gm（1，1）模型是是以灰色模块为基础，以微分拟合法而建成的模型。首先对原始数据序列x（0）进行累加处理，得到数列x（1）；利用最小二乘法对灰色微分方程的解为：，其中a为发展灰数，称为内生控制灰数；然后求解灰色微分方程的白化方程的时间响应函数：，取x（1）（1）=x（0）（1），则gm（1，1）灰色微分方程的响应时间序列为： ，对序列做累减运算，得到预测值：；最后运用后差检验法对gm（1，1）预测结果进行精度检验。通常将模型的精度分为四个等级：当c0.35时为第1等级，当0.35<c0.5时为第2等级，当0.50.65时

3、为第4等级。二、太原空气主要污染物预测通过19992012年数据利用gm（1，1）模型依次对太原空气中可吸入颗粒物、so2以及no2浓度预测，运算结果显示上述三种污染物均通过后验差比值精度检验，建立的预测模型的精度均满足要求。通过gm（1，1）模型得到20152018年的太原空气中可吸入颗粒物、so2以及no2年均浓度的预测值，预测结果如下表：表1 太原空气中可吸入颗粒物、so2以及no2年均浓度的预测值2015年 2016年 2017年 2018年可吸入颗粒物浓度（mg/m3） 0.0546 0.0493 0.0446 0.0403so2浓度（mg/m3） 0.0539 0.0517 0.0

4、496 0.0475no2浓度（mg/m3） 0.0241 0.0243 0.0244 0.0246（一）20152018年，太原空气污染物可吸入颗粒物浓度将呈逐年下降趋势，到2018年太原空气可吸入颗粒物浓度将降到0.0403。参照国家空气环境质量标准（gb3095-1996），20152018年可吸入颗粒物浓度预测值均低于国家二级标准值（0.7mg/m3），平均值为0.0498mg/m3，是国家一级标准的1.246倍。（二）太原so2年均浓度变化将呈逐年下降趋势，到2018年so2浓度预测浓度为0.0475mg/m3，与目前so2年均浓度的变化趋势一致。参照国家空气环境质量标准（gb309

5、52012），20152018年so2浓度预测值均低于国家二级标准值（0.06mg/m3），平均值为0.0518mg/m3，是国家一级标准的2.59倍。（三） 20152018年，太原空气中no2年均浓度变化将呈逐年上升趋势，到2018年no2浓度预测浓度为0.0246mg/m3。参照国家空气环境质量标准（gb3095-2012），2014-2018年no2浓度预测值均低于国家一级标准值（0.04mg/m3），平均值为0.0243mg/m3。三、结论通过gm（1，1）模型对太原未来五年空气环境中so2、no2、可吸入颗粒物浓度预测发现，未来几年该市空气中so2、可吸入颗粒物的浓度呈下降趋势，n

6、o2浓度则呈上升趋势。与全国各省会城市相比，太原空气质量污染仍比较严重。因此，太原应继续加大对空气污染的预防与治理，具体做法如下：（1）加强冬季空气污染防治工作，加大资金支持力度，大力推进大口径集中供热管网建设，扩大集中供热管网覆盖率，减少市区冬季取暖燃煤污染。（2）调整产业结构，改造高污染、低效益的企业；加大清洁能源的开发利用，逐步取代现有以煤炭为主导能源的能源结构模式；加大高新技术产业和第三产业的投资，使经济向靠技术带动方向转变。（3）鼓励绿色出行实施公交优先战略，提高公共交通出行比例；鼓励出租车实施油改气，增加清洁能源机动车辆；根据城市发展规划和环境容量，合理控制机动车保有量等。参考文献：1高岗栓.太原大气污染现状及防治对策j研究与讨，2012（2）：58-60.2茆永锋，黄宇杰，侯春燕，杨治国.延安市城区大气污染特征及影响