B题：西安市环境空气质量问题数模论文DOC

1、装订线本文对西安市的空气污染程度、影响空气质量的主要因素以及对西安市未 来一周空气污染情况的预测进行了分析研究。利用空气污染指数API对西安市大气环境进行了评测，同时也利用空气质量指数AQI对相应大气环境进行了进一步分析并将两者作比较。利用模糊数学评价模型建立合理的综合评价，对空 气污染原因进行研究。通过平滑指数法对西安市的空气污染趋势进行分析，预 测未来一周的空气污染情况。根据研究分析结果提出较为客观的合理化建议。问题一使用Excel对西安市大气污染物浓度监测数据、各区县规模以上工 业增加值以及气象数据等多方面数据进行分类、总结。本文结合气象数据，首 先通过各区县API指数趋势、西安市API

2、指数因素趋势、API与生产总值相关 性分析对西安市空气质量从API指数角度进行评价，然后通过各区县 AQI指数 趋势、西安市AQI指数因素趋势对西安市空气质量从 AQI指数角度进行评价， 最后对API指数与AQI指数评价结果进行对比、分析。问题二采用模糊数学综合评价模型方法分析影响西安市空气质量的因素， 本文主要考虑二氧化硫、二氧化氮、可吸入颗粒物 (PMo)，以及细颗粒物(PM2.5) 四个主要污染因子。将大气环境质量按照最大隶属原则，划分三个污染等级； 根据污染等级利用降半阶梯型求出隶属函数；对西安市四个代表区域的大气污 染物监测数据进行评价，结合隶属函数得到模糊关系矩阵R;计算这四大因素

3、所占的权重得到权重矩阵A;在此基础上，得到模糊综合评价矩阵B,反应出主要 影响因子及其对各个污染等级的隶属度。问题三采用指数平滑法模型，结合相关数据运用Excel软件进行数据统计，考虑到污染级别不同和首要污染物的种类两个因素来对西安市未来一周(2013年4月30日至5月6日)的空气质量状况进行预测。最后本文根据以上研究分析得出的结论，结合西安市具体情况、主要环境 污染因子等，对西安市环保部门提出有关环境空气质量检测与控制方面的合理 性意见。并就当下倡导建设环境友好型和资源节约型社会出发，对如何兼顾经 济发展与环境保护给出指导性建议。最后就西安市未来一周的空气质量预测给 出出行和生活方面的建议。

4、关键词：空气质量指数AQI，空气污染指数API,模糊数学法，隶属度，相对权 重，指数平滑法，可吸入颗粒，细颗粒物，二氧化硫，二氧化氮14、问题的提出1.1 背景介绍1.2 问题概述二、基本假设三、 问题的分析四、符号说明五、模型的建立及求解5.1 问题一模型建立与求解目录5.1.1 使用空气污染指数（ API ）进行评价5.1.2使用环境空气质量指数（AQI）进行评价5.2 问题二模型建立与求解115.2.1 评价标准115.2.2 评价步骤125.3 问题三模型的建立于求解185.4 问题四的分析解决22六、模型评价，改进及推广236.1 模糊数学评价模型236.2 指数平滑的方法模型23七

5、、参考文献24八、附录25、问题的提出1.1 背景介绍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（ N0x 和挥发性有机物（ V0Cs 排放量显著增长，臭氧（ 03 和细颗粒物（ PM7820849752.5 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03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。目

6、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（N02、一氧化碳（CO、臭氧（03、可吸入颗粒物（PM10粒子直 径小于等于10卩m以及细颗粒物（PM2.5,粒子直径小于等于2.5卩m等六类 基本项目和总悬浮颗粒物（ TSP 、氮氧化物（ N0x 、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。1.2 问题概述本文主要针对以下几个问题进行相关分析：1)根据西安市的 13个监测点（从 2010年 1月 1日至 4月 28日）污染物浓度 监测数据，使用空气污染指数（API）和环境空气质

7、量指数（AQI）对西安 市的空气质量进行评价，对评价结果进行对比、分析；2)根据分析结果得出影响西安市空气质量的原因；3)然后对未来一周（ 2013年 4月30日至 5月6 日）西安市的空气质量进行 预；4)就环境空气质量的监测与控制对西安市环保部门提出意见。1.、基本假设假设表格中已有的数据具有权威性，值得相信，具有使用价值。2.假设空气质量相同等级的污染程度相同3.不考虑突发事件即人为因素（如工业事故）造成的空气质量突变。4.假设各种因素对环境的影响最终主要表现在二氧化硫、二氧化氮 / 可吸入颗 粒PMo、细颗粒物PM5上,其他影响因素忽略掉。5.假设影响大气环境的各项因素不会出现非预期的

8、剧烈变化。6.在分析西安市各个区域的空气质量情况时，取四个具有代表性的地方，假设其能基本反映西安市的大气环境情况。7.假设PM2.5可根据其浓度及等级划分，分到相对应的 API的三个污染等级 中作分析。8.分析主要污染因素时，假设忽略季节、天气以及人为的影响问题。三、问题的分析1）问题一要求分别使用空气污染指数（API）和环境空气质量指数（AQI） 对西安市的空气质量进行评价，并对评价结果进行对比、分析。本文结合气象 数据，首先通过各区县 API 指数趋势、西安市 API 指数因素趋势、 API 与生产 总值相关性分析对西安市空气质量从 API 指数角度进行评价，然后通过各区县 AQI指数趋势

9、、西安市AQI指数因素趋势对西安市空气质量从 AQI指数角度进 行评价，最后对API指数与AQI指数评价结果进行对比、分析。2） 问题二是要求分析影响西安市空气质量的因素，本文主要考虑空气污染 指数的三个指标：二氧化硫、二氧化氮、可吸入颗粒物（ PM10，以及细颗粒 物（PM2.5四个主要因素。采用模糊数学综合评价模型方法，首先对西安市 四个代表区域的大气污染物监测数据进行评价，求出西安市不同区域主要大气 污染物综合污染程度；然后考虑这四大因素在总体中的地位配以适当权重，并 将大气环境质量按照最大隶属原则，划分不同环境空气质量等级，在此基础上 用模糊概念进行推理，经过运算得出评价结果。3） 问

10、题三要求对西安市未来一周空气质量做出预测分析。本文采用指数平 滑法进行分析预测，指数平滑法是在移动平均法基础上发展起来的一种时间序 列分析预测法，它是通过计算指数平滑值，配合一定的时间序列预测模型对现 象的未来进行预测。其原理是任一期的指数平滑值都是本期实际观察值与前一 期指数平滑值的加权平均。基本模型如下： Ft+仁a . Yt + （1-a）Ft 。4）问题四主要是根据上述的计算分析结果，结合西安市的实际情况以及季 节、天气等因素，就环境空气质量的监测与控制对西安市环保部门提出意见。四、符号说明API空气污染指数AQI空气质量指数Ft+1第t+1时期的时间序列预测值Yt第t时间的时间序列的

11、实际值Ft第t时间的时间序列的预测值a为平滑系数，其取值范围为0,1U模糊数学模型中评价因子矩阵，u表示各污染物的实测值V模糊数学模型中评价标准集合，V表示各污染因子相应的空气 质量分级标准值A权重模糊矩阵R模糊关系矩阵B模糊综合评价矩阵五、模型的建立及求解5.1问题一模型建立与求解分别使用空气污染指数（AP 1）（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。5.1.1使用空气污染指数（API）进行评价。1）结合西安地区近几年来的气象数据，从如上西安市20102012年的API趋势图可得，由于西安作为一供暖城市，每年11月至次年3月，大

12、量的供暖锅炉向空气中排放废气，又由于西安的冬季干燥少雨雪，无法及时消除空气中的可吸入颗粒物，很大程度上使每年的第一季度API季度平均值徘徊在100左 右，常常是该年内最高峰，空气质量状况为n或m级。而后，随着降雨量的增大，西安的API指数逐渐好转，空气质量状况维持在n级。但2013年冬季的西 安，由于长时间没有降雨，API的平均指数创下了几年最高，接近于 120的值 是西安一直处于轻微污染的情况下。由各个检测点的数据比较发现，以围绕西 安市市中心的几个区的 API值较高，然后逐渐向郊区递减。西安市2010-2012年API指数趋势图140120100SO60a：<4020P 7季 度季

13、度201 季0年度李 度201季度1年季 度度201H-度2年T-髙压开关厂莲湖区95SS841011007867S6977468117-兴庆小区碑林区93S7789310S7465S5S87164111亠纺织城繍桥区S773759311579G6S30170'63108小寨雁塔区9777741061107969S7927365114+市人民体育场新城区9777741061107969S79273es114高新西区高新区9石8473951088074S4927164IIZ+经开区经幵区8391701041107963S2S97565116长安区枝安区sa9177103107796S79

14、927565106阎良区阎良区91SS70101loe7666S4927466106T-l临潼区临滝区93967990loe83717991706S110-曲江文化集团曲江新区49916S62105-一广运潭沪踊区475979SS676199草滩未央区909731105109S473S3907564742） 现就检测API指数时所监测的各项数据发展趋势分析西安空气质量。季度其浓度最高，第四季度次之，第三季度最低，这与采暖期污染源增加 和非采暖期污染源减少相对应。每年的 SO污染浓度最大值与当年的最冷月相对应。B. NQ:主要来源是汽车尾气的排放。分析 NQ的趋势线可知，每年第一季度 其浓度最高

15、，第四季度次之，第三季度最低。其随着西安市车辆密度的增加而增加，呈正相关。C. PMo：主要来源是汽车尾气的排放、不合格烟尘排放。每年第一季度其浓度最高，第四季度次之，第三季度最低。由于可吸入颗粒物的浓度与绿化植被覆盖率、最近降雨量相关，所以在降雨量最大的夏天，P M1（值最低,在春秋季较高。每年的P M1C最大值与当年的降雨量相对应。比较三者数据可发现，在用 API指数评价西安空气质量时，PM1（是决定因 素，NO的浓度随着车辆的增多已逐渐超过 SQ的浓度，SO也由于西安市对锅炉 供暖的加强管理而逐渐减低。3）现结合西安市各区县生产总值与 API指数的比较，分析API指数与生产总值 的关系。

16、结合西安各区县生产总值分布图与西安各区县API指数趋势图分析可得,在以设备制造、纺织、石化、电力等污染较重的工业作为支柱产业的地区，如 莲湖区等，其API指数明显高于相对于经济较落后、产业规模小的地区，如灞 桥区等，说明在API指数往往随着当地工业化程度变化，呈正相关。生产总值与API的比较1SOO1600140012001000S00600400200季二季 度度201'三季 度0年四季 度-季度生产总值588.6730.2S96.11127673.9-API 指数 93887599107二季 度2011 年三季四季-季二季三季度度度度度2012 年四季 度849.11198766.

17、8673292S74J7993315616-6111974372120100SO6040200结合生成总值与API的比较图分析可得，工业化程度是 API指数的一个关 键因素之一，不是唯一决定因素。在每年供暖期间的API指数，由供暖、工业、车辆等因素共同决定。随着西安产业结构的优化与管理，第三服务业的产 值增长，其在生产总值中所占的比例越来越多，工业生产总值在总生产总值中所占比重减少，这导致生产总值的增长与 API指数的关系逐渐变小，两者之间 的相关性逐渐减低。5.1.2使用环境空气质量指数（AQI）进行评价。1)由于我国是从2013年起开始正式检测AQI，所以结合西安地区2013年来的气象数据

18、与西安市2013年的AQI趋势图可得，由于西安作为一供暖城市，大量的供暖锅炉向空气中排放废气，又由于西安的 2013年后干燥少雨雪，导致西安的PM1（与PM2.5值居高不下，使AQI指数在1、2月份保持在200以上，空气质量状况为五级重度污染，长期的雾霾天气不宜 出门，医院患者明显增多。而后，随着 3月的几场降雨，西安的AQI指数逐渐好转，空气质量状况有一定改善。随着供暖期的结束，西安的AQI指数出现明显下降，空气质量以改善为四级轻度污染。西安市2013年AQ1指数趋势图5001月份2月份3月份2013 年4月份平均T一高压开关厂莲湖区246252180129221-兴庆小区碑林区246252

19、ISO129202T纺织城瀟桥区Z17225203120191FJ小寨雁塔区22423620512519S市人民体育场新城区Z5S225232122209高新西区高新区261267222136221经幵区经幵区2S3104ISOIOS191-长安区按安区195241211113190阎良区阎良区227251183135199一一临潼区临潼区237180136104164-曲江文化集团曲江新区252207181119190=广运潭沪踊区231ZSZZ19130210一草滩未央区252Z61ZOS13221320010001月2月2013月3年4月PM2.523225S20514ST-03呂小时1

20、7223336CG1小时231S272979966263-A-PM1017S109210139-N026082S237<50270135B392)现就检测AQI指数时所监测的各项数据发展趋势分析西安空气质量。A.SO:主要来源是集中供暖产生的废气。分析 SQ的趋势线可知，本年1月份至4月份，SQ污染浓度逐渐降低，尤其是3月份停止供暖之后，西安四 月份的SQ污染浓度下降了 35%这与采暖期污染源增加和非采暖期污染源减少相对应。预计，每年的SQ污染浓度最大值与当年的最冷月相对应。B.NQ:主要来源是汽车尾气的排放。分析 NQ的趋势线可知，本年1月份至4 月份，NQ污染浓度逐渐降低。其随着西安

21、市车辆密度的增加而增加，呈正相关。C.PM0:主要来源是汽车尾气的排放、不合格烟尘排放。本年1月份至4月份，PM1（污染浓度逐渐降低。由于可吸入颗粒物的浓度与绿化植被覆盖率、最近降雨量相关，所以在4月几场大的降雨量后，PM1（值降低了43%预计，每年的PM1C最小值与当年的降雨量相对应。西安市AQI指数各项因素趋势300700300600500400D.CQ主要来源是汽车尾气的排放、集中供暖产生的废气。本年1月份至4月份，CO亏染浓度逐渐降低。在车流量大、住宅区密集的地方，CO污染浓度明显高于其他地区。E.F.3)O:主要来源是汽车尾气的排放、不合格废气排放。本年1月份至4月份，随着温度的不断

22、升高，O污染浓度逐渐上升。汽车废气和工业排放物会释 放出一系列氮氧化物气体和挥发性有机化合物。在春末、夏季和初秋阳光 灿烂的高温天气条件下，NO和VOC与氧发生化学反应，形成臭氧。 与温度 和日照存在正相关，湿度存在负相关。PM5 :主要来源是汽车尾气的排放、集中供暖产生的废气。判断雾霾天气的 主要指标。由于可吸入颗粒物的浓度与绿化植被覆盖率、最近降雨量相 关，所以在4月几场大的降雨量后，PM2.5值降低了 25%预计，每年的 P M2.5最小值与当年的降雨量相对应。API、AQI评价结果对比分析：由于AQI参与评价的污染物为细颗粒物(PM2.5)、可吸入颗粒物(PM10)、二氧化硫(S02)

23、、二氧化氮(N02)、臭氧(O3)、一氧化碳(CO)6项， 每小时发布一次；而 API评价的污染物仅为SO2 NO2和 PM103项，每天发 布一次，而雾霾的主因 P M2.5并未纳入其中。观察API与AQI的趋势图可以明显看到，因为关注到了细颗粒物，在 供暖期12月份内，AQI指数要么比API高，要么等于API;在非供暖其 3、4月份后，AQI与API指数一般相同。就数据的准确性而言，由于 AQI采用的标准更严、污染物指标更多、 发布频次更高，其评价结果也更加接近公众的真实感受、更准确。5.2问题二模型建立与求解521评价标准评价标准采用中华人民共和国国家标准环境空气质量标准(GB3095-

24、1996)，并将AQI中新增的计算因素PM2.5控制标准日平均，指数级别转换为API指数级别：一级、二级、三级，对应空气质量指数的一二级、三四级、五 六级。表1大气质量评价标准(日平均)(单位：mg/m3污染物名称一级标准二级标准三级标准二氧化硫(SO)0.050.150.25二氧化氮（NQ）0.080.080.12可吸入颗粒物（PMo）0.050.150.25细颗粒物（PM5）0.0750.150.5522评价步骤1)2)确定被评价污染物各因子的集合：U=u（SO2）,u（NO2）,u（ PM10）,u（ PM 2.5） 确定评价集：根据表1的大气质量评价标准设定评价集：V=v（ 一级），v

25、（二级），v（三级）3)污染物隶属关系的确定- I)15隶属度是描述污染物的啊哈能量与各个污染物等级之间的相关程度的参 数。由于确定空气污染程度是一个模糊的概念，空气分级标准也是模糊 的，所以采用隶属度（rj ）来划分分级界限是科学的。在计算污染物的隶属度时，需要选择一个隶属度函数，本文采用降半阶 梯型隶属函数，其计算公式如下：X01 -n-XLILJIIXj 茎"i ij - 1，M 5 y * ilj + MSL jj + H0-沐门其中:j表示污染的等级，j=1,2,3;280.15 -XU1（X）= S 0.150.050.05 <= x<=0.15（1）i表示换

26、江中的第I种污染物的实测值;ij表示第I种污染物的第j级标准值;ij表示第I种污染物对第j级的隶属度。根据SO的三级标准可做出其三个级别的隶属函数:一级标准:X <= 0.05X >= 0.15二级标准:0.15 -X0.05 <= x<=0.150.15-0.050.25 -X0.25-0.150.15 <= x<= 0.25X <= 0.05，x>= 0.25三级标准:X <= 0.15X0.150.15 < x< 0.250.25-0.15X >= 0.25同理，其他各项指标可按相同的方法求出隶属函数，从而可以得到模

27、糊 关系矩阵R.表 西安市各地区大气污染物监测数据（注：由附件 5数据转换而得）区域SO2NO2PM10PM2.5咼压开关厂0.1540.1810.2640.610兴庆小区0.1420.1640.2760.240纺织城0.0860.1720.2600.362临潼区0.1400.1690.4600.45812«14«15%4）西安市大气环境质量评定的监测情况（2013 年）:5）建立模糊关系矩阵先用全部污染物建立一个 m*n的隶属度矩阵，本文考虑的污染物项目 数为m=4类表标准为n=3,即可建立一个各个地区的4*3的隶属度矩阵。将各个地区的相应数据代入上面确定的隶属度函数中，

28、就可以得到其 隶属度，并建立各个地区的模糊评价矩阵，模糊评价矩阵R是评价各级隶r11r12r13SO2r21r22r23NO2r31r32r33PM 10r41r42r43PM 2.5即:R=属度的一种转化关系。根据以上求得的隶属函数和西安市各地区大气污染物监测数据计算模 糊关系矩阵，利用MATLA工具计算得到各个矩阵的值（具体见附录）。为方便表示和研究分析，将其填入如以下的表格。西安市的四个地区的模糊矩 阵见下表：区域因素级别级别级别一级二级三级咼压幵关厂SO200.450.55NO200.020.98P M100011P M2.5001兴庆小区SO20.080.920NO200.120.8

29、8P M10001P M2.500.250.75纺织城SO20.640.360NO200.240.76P M10001P M2.500.620.38临潼区SO20.10.90NO2001P M10001P M2.500.880.12以临潼区为例，二氧化硫的浓度为二级的标准达 90%勺程度，二氧化氮 的浓度为三级的标准达到100%勺程度，同时，P M1（的浓度为三级的标准也 达到100%勺程度，P M2.5的浓度达到二级的标准达到 88%勺程度。6）确定权重矩阵A为突出西安市不同地区主要污染区在评价中的作用，本文采用超标加权法 计算各污染因子权重，计算公式如下：U31=1上式中，V取第i个污染因

30、子三个指标的平均值，Aj为西安市上述所选的 四个区域的第j个区域i个污染物权重，对A进行归一化处理后，组成如下权 重矩阵A具体得到的是一个1*4的权重值矩阵A,具体结果如下:权重矩阵A区域SO2NO2PM10PM2.5咼压开关厂0.1270.1500.2180.505兴庆小区0.1730.2020.3330.292纺织城0.0980.1960.2960.411临潼区0.1140.1380.3750.3737)计算模糊综合评价矩阵BB=A R,得到一个一维向量即1*3的矩阵，包含3个元素，一句最大 隶属度原则可以由结果矩阵得出评价对象的污染等级，即结果矩阵的3个元素对应着3个污染等级，结果矩阵三

31、个元素中哪一个数职最大，评价对象的污染 等级就是哪一级。本文主要是采用先乘后并的方法，以便获得比较清晰的结果 矩阵，准确的得出评价对象的污染等级，从而对评价对象做出较为准确的分 析。对于二氧化硫:Bi=AiRi =0.127,0.173 , 0.098 , 0.114-(00.450.55、111 0.080.920 1'0.6410.360.00'110.100.900.00 丿=0, 0.061, 0.451对于二氧化氮：B2=A.2R2= 0.150,0.202,0.169.0.138<00.020.98、1|00.1210.88 1'010.240.76&

32、#39;1i00.001.00 丿=0, 0.068, 0.591对于PM0:B3=A 3R3=0.218, 0.333 , 0.296 , 0.375-(001、11 00111'0101 '1V 001丿=0 , 0, 0.998对于PM2.5 :B4=A4R4=0.505, 0.292 , 0.411 , 0.373-0101 、|00.2510.75 1'010.620.38 '1100.880.12 丿=0,0.175,0.0.8258)模型求解得出评价结果由上面各个因素的综合矩阵可以得出初步结论：各因子环境质量存在 一定的差异，SQ对一级，二级，三级

33、的隶属度分别为 0,0.061,0.451 ，属 于二级标准（中度污染）；NQ对一级，二级，三级的隶属度分别为 0,0.068,0.591 ，属于二级标准（中度污染）；PM0对一级，二级，三级的 隶属度分别为0，0，0.998，属于三级标准（重度污染）；PM5对一级，二 级，三级的隶属度分别为0,0.175,0.0.825 ，属于三级标准（重度污染）； 也就是说，对于西安市，可吸入颗粒物PMq对空气质量的影响最大，紧接着是细颗粒物PM5,两者对空气污染等级的最高级的隶属度都是三个等级 中最高的。相对来说，二氧化硫和二氧化氮对西安市空气质量的影响较前 两者小。根据以上数据结果说明，影响西安市空气

34、质量的原因主要是可吸入颗 粒物PM0和细颗粒物PMs,其次是二氧化硫和二氧化氮的影响。各个影响因 子对高污染等级的隶属度处于增长的趋势，表明西安市大气污染已经比较 严重，提高大气环境质量是当务之急。同时，根据结果可基本得出，防治 风沙、治理沙尘气候是今后西安市政府在环境保护方面的意向重要任务。5.3问题三模型的建立于求解预测西安市未来一周的空气质量状况主要采用指数平滑的方法来建立数学 模型。531用excel统计出西安市2010年到2012年的空气污染指数，如 下表所示：西安20102012空气污染指数统计优良轻微轻度中度中度重重度2010142885460012011352714614000

35、2012222844653412013014027270485.3.2根据上表，做出统计表，然后做出分布图。如下所示:空气污染指数统计表占全年空气污染 百分比/%、指数年份0100100200>200201083.216.50.3201183.616.40.0201283.814.81.4201312.014.841.4 0100 100200 >200空气污染指数分布图533.分析2010年到2013年的空气污染指数根据这个分布图可以看出西安空气污染指数的大体情况，结合2013年每月的空气污染指数，本文对西安下个星期(2013-4-30至5-6)的空气污染指数进 行预测。运用指数

36、平滑法进行计算。分析：为了预测西安下个星期(2013-4-30至5-6 )的空气污染指数，不仅 要知道前面几个月的实际空气污染指数，还需要知道前面几个月的预测空气污 染指数。举例：假设已经知道了西安4月27日至4月29日的空气污染指数，F仁丫1。空 气污染指数虽然有波动，但长期变化趋势不大时，可选稍大的a值，常在0.10.4之间取值；取a=0.3进行计算，则F2=0.3Y1+0.7F1，F3=0.3Y2+0.7F2 取 a=0.3日期空气污染指数(Yt)移动平均法预测值(Ft)预测偏差偏差平方值2013/04/271692013/04/2886169-8368892013/04/2961144

37、.1-83.16905.61119.17合计6897.31解得2013/04/30的空气污染指数为F6=0.3Y5+0.7F5=0.3X 61+0.7 X 145.47=119.17第六日(4月30)的预测偏差的平方值为=(6897.31.12)/4=6897.31 不同的a取值对第六日的预测值和预测偏差的平方值的影响，公式写为Ft+1=a .Yt+(1-a)Ft =a .Yt+Ft-aFt =Ft+a(Yt-Ft)选取不同的值获得结果如下表所示：取a不同值的预测偏差的平方值a第6日预测值第6日预测偏差平方估 计平均值01696897.310.1150.736714.550.2129.6166

38、64.960.3119.176897.310.4108.996014.510.594.255655.630.684.285139.120.775.974689.510.869.814306.680.964.404012.661.0613757当a取1.0时，用指数平滑法取得的第6日的预测值为61，预测偏差的平方估 计平均值最小为3757。因此，1.0为a的最合适取值，61为第6日最精确的预 测值。其他日子的空气污染指数计算方法如上一样。最终对西安市下个星期的空气质量状况预测情况如下:西安市下个星期的空气质量状况预测详细列表日期污染指 数首要污染物空气质量级别空气质量状 况2013-04-307

39、4可吸入颗粒物2013-05-0172可吸入颗粒物2013-05-0251可吸入颗粒物2013-05-0368可吸入颗粒物2013-05-0484可吸入颗粒物n优2013-05-0581可吸入颗粒物n良2013-05-0677可吸入颗粒物n良5.4问题四的分析解决就环境空气质量的监测与控制对西安市环保部门提出意见 1、必须加强环境空气质量监测能力建设。推进环境质量检测与评估考核体系建 设，优化西安市的环境空气质量监测点位，提高西安市总体的环境空气质量检 测水平，提升区域特征污染监测能力，推进典型农村地区空气背景站或者区域 站建设，对于促使环境空气质量评价结果更加符合实际状况，更加接近人民切 身

40、感受具有重要意思。2、根据以上的研究分析可以知道，西安市的空气质量处于一个急需治理的状 态，污染情况不容乐观。主要污染物呈现为可吸入颗粒物P M10和细颗粒物PM2.5,同时二氧化硫与二氧化氮的影响依然没有减弱。对此，环保部门应针对 这两个主要污染源进行监测控制。3、加快建设先进的环境空气质量监测预警体系，按照新颁布的环境空气质量 标准，对细颗粒物（PM2.5）、臭氧（03、一氧化碳（CO等监测指标， 2012年在京津冀、长二角、珠二角等重点区域以及直辖市、省会城市和计划单 列市开展监测，2013年在113个环境保护重点城市和环保模范城市开展监测， 2015年在所有地级以上城市开展监测。自 2

41、016年1月1日起，以上各地均按 照新标准监测和评价环境空气质量状况，并向社会逐点实时发布监测结果。西 安市环保部门应加强这方面的关注力度。4、建议建立城市空气质量达标规划制度。国家环境空气质量标准是要达到的目 标，所有不达标的城市必须提出空气质量达标规划。环保部门负责对这些规划 进行审核批准。该规划必须科学、可行，分阶段滚动实施。规划内容全部公 开，对规划执行情况进行年度评估和问责。5.及时开展基于问卷的城市公众空气质量满意度调查评估居民是空气质量效果的直接“测量者”，因此，通过问卷的方法了解城市居民在日常生活和工作 中对空气质量的真实感受、调查居民对空气质量管理的信息公开的满意度、了 解公

42、众参与意识、参与意愿及参与现状等，是客观、全面评价城市空气质量管 理绩效的重要工作之一。问卷调查是测量环境政策“回应性”基本工具。居民空气质量满意度评估不仅能够反映市民的感受，补充现有环境统计信息的不 足，还能帮助政府改进环境管理工作，提高服务水平。&对污染源进行综合治理。向存在污染的工地下发停工整改通知，并处以行政 处罚，由环保、规划和城管部门监督其完成冲洗设备的更新，安排专人负责对 施工工地道路硬化、冲洗设备、黄土覆盖、车辆装载及出入、道路保洁等，各 项要求必须整改达标 ; 不达标者将不允许继续施工，并进行严厉处罚。7、加强环卫保洁。对秋冬季落叶量大的区域加强扫地车机扫作业，对建筑

43、工地 密集和土方车辆通过路线加强冲洗和降尘作业，同时，对全区内人行道花砖、 盲道、道沿等处进行多次集中冲洗，提高道路环境和空气质量。六、模型评价、改进及推广6.1 模糊数学评价模型6.1.1 模型评价：采用模糊数学模型对西安市的空气质量进行一个全面客观的综合评价。因 为大气环境质量评价是一项复杂的工作，且影响空气质量的因素较多，由于大 气环境质量评价中存在着不确定性即模糊性，因此用模糊综合评价方法更为合 理。模糊综合评价不仅考虑多因素的影响，而且评价结果包含较多的信息，利 用级别特征值就可以判定评价结果的等级。模糊数学评价法语其他计算综合评 定方法相比，其特点是用隶属度刻画环境质量分级的界限，

44、突出了各污染因子 对各监测点的影响，其隶属函数度清晰、合理、计算过程简单易懂。其优点在 于： 用隶属函数描述空气质量等级分界线，使评价结果接近客观； 可对各参数进行分别得评价分析； 可虑了各项参数在总体污染中的作用差异给以不同的权重。6.1.2 模型改进与推广由以上分析可知模糊数学评价模型，可用于多因子多监测点的空气环 境质量单因子评价或综合评价工作中都是可行的。同时，模糊数学法作为一种 综合评价决策模型，在其他方面也有很多应用。比如，在对方案、人才、成果 的评价时，人们考虑的因素很多，畏怯有些描述很难给出确切的表达，这时就 可以采用模糊数学评价方法。它可对人、事、物进行比较全面而又定量化的评 价，是提高领导决策能力和管理水平的一种有效方法。6.2 指数平滑的方法模型6.2.1 模型评价