基于主成分判别分析的全国主要城市空气质量评价

空气质量在国际上已是重点控制对象,利用主成分方法对影响各个城市的空气质量的指标进行分析,得出影响空气质量的主要因素.然后选取主成分进行费希尔(Fisher)判别分析,建立主成分的费希尔判别分析模型,对城市的空气质量进行判别,再利用判别式分别对重庆、成都、昆明、宝鸡4个城市的空气质量类别进行预测.     

基于BP神经网络的空气质量预测与分析

使用神经网络构造的算法,对秦皇岛市的空气质量进行预测。将秦皇岛市的气象监测数据与环境监测数据,按照季节关系分组,并进行相关性分析,从而确定出与空气质量呈强相关性的气象因子。并对其进行主成分分析,得出影响空气质量变化的主因子,以减少多种气象因子带来的数据处理难度。构建季节预测模型,并根据气象因子筛选结果,确定出神经网络模型需要输入的数据矩阵,从而通过气象参数变化对秦皇岛市的空气质量进行预测。并通过四个预测模型对季节空气质量的数值预测,得出了平均预测准确率,分别为81.18%,83.10%,81.72%,80.56%。结果表明,使用BP神经网络构建的秦皇岛市空气质量预测模型,可以成功预测该市四季的空气质量。     

基于灰色关联的洛阳市空气质量影响因素分析

以洛阳市2006年至2009年的市区空气质量为例,利用灰色关联分析法对影响空气质量的因素进行了分析。分析结果表明:洛阳市空气质量的首要污染物是可吸入颗粒物(PM₁₀),空气质量呈现煤烟型和尘污染的复合特征;烟尘排放总量、城市机动车辆总数、人均公园绿地面积和二氧化硫排放总量是影响洛阳市空气质量的主要因素。改善城市燃料结构、控制机动车辆的尾气排放和加强城市绿化建设是改善城市空气质量状况的最有效手段。     

高校寝室空气质量检测评价系统的研究

高校学生大部分时间生活在寝室里,空气质量的好坏直接影响他们的健康,该文利用模糊理论对寝室空气质量影响因素进行分析,建立了一套寝室空气质量评价体系,并设计一种自动检测室内空气质量评价系统,对主要异味进行实时测定并向寝室学生反馈空气质量状况,对于空气污染严重的给予报警提示,帮助他们及时改善室内环境,这对他们的健康成长具有重要的意义。     

基于AQI对京津冀地区空气污染的计量分析

针对京津冀地区空气污染来源和污染物造成空气质量的恶化,综合使用AQI、综合分析、回归分析和灰色预测等方法,分别建立扩散微分、回归分析、灰色预测和综合评价模型,运用EVIEWS,MATLAB,EXCEL软件求解.结果得出:以国标和美标为基准对京津冀地区的空气质量优劣程度进行划分,明确了主要污染源及空气质量的影响因素;结合污染源扩散模型进行分析并给出解决空气质量的建议.     

基于P-ARIMA的空气质量预测模型

文章提出了一种新的空气质量预测模型,可同时对空气质量指数AQI和6个污染指标进行预测.该模型通过主成分分析(PCA)提取空气质量矩阵的主要特征并进行压缩,然后将压缩矩阵与差分移动平均自回归模型(ARIMA)相结合,来预测未来的空气质量.最后在公开的空气质量数据集上进行了实验.实验结果表明,该文提出的P-ARIMA模型能够有效地提高预测精度并减少计算所需的时间.     

基于函数型数据的气温与空气质量的相关性分析

随着我国经济的快速发展,大气污染问题日益严重,旅游城市的空气质量问题也备受关注。本文基于2018年30座热门旅游城市的气温和空气质量数据,从气象条件的角度出发,研究了气温与空气质量之间的关系。采用函数型数据描述性分析的方法对空气质量和气温变化特征进行分析,用函数型回归分析研究气温对空气质量的影响。结果显示:函数型线性模型拟合优度R2=0.898 1,F=11.821 2大于临界值2.385 9,函数型检验统计量F～=8.723 3大于α=0. 05水平下的临界值1.705 8,说明气温与空气质量的函数型线性关系显著;气温对空气质量呈谐波正负影响交替出现,这与空气质量平均变化相似,在实际生活中是合理的。     

空调通风系统对商场空气质量的影响情况及其改进措施的分析

为了提升商场的空气质量,更好的满足人们的生活、工作需要,进行空调通风系统体系的优化是非常必要的。在该文中,首先对影响商场内部空气质量的因素进行分析,然后提出了对商场空调通风系统模块进行优化的相关措施,推荐应用新型的空调通风系统,以保证商场的空气质量满足使用需求。     

商丘市气象要素对空气质量的影响

利用商丘市环境监测站2015—2016年逐日空气质量监测数据,对空气质量总体状况、首要污染物变化特征等进行了分析,并利用商丘市多年逐日气象资料分析了气象要素对空气质量的影响.结果表明:商丘近两年占主导的首要污染物为PM2.5,出现频率为56%,空气质量优和良总体比率占51.6%,重度污染和严重污染总体比率为6.7%,连续3 d以上的重污染天气出现在11月到次年2月,AQI指数与平均气温、平均风速、降水量呈显著负相关,空气质量等级愈大,气象要素值愈小,降水频率愈高,空气质量愈好,降水量、降水日数、平均风速和大风日数的变化对空气质量有显著影响.     

基于类间距离的Logistic序贯多分类的成都空气质量污染分析

空气质量与人们的身体健康息息相关,分析影响空气质量的污染物是十分重要的工作。本文采用类间距离的序贯logistic多分类方法对成都市2019年5月至2020年4月的空气质量数据进行分析,该方法基于类间距离,把多分类问题转化为多个二分类问题,再基于序贯的原理使用二分类logistic,最后利用逐步回归后的正确率来分析影响空气质量的污染物。实验结果表明,PM2.5,PM10,NO2,O3这4类污染物的对成都市空气质量综合影响力最大,政府应该加强对这几类污染物的联合监控并制定相应的政策来减少污染物的排放。     

基于K-均值聚类和贝叶斯判别的城市空气质量等级分类及预测

为了研究城市的空气质量情况,对65个重点环保城市2018年的样本数据进行分析,在利用K-均值聚类将样本重点环保城市划分等级的基础上,进一步利用贝叶斯判别法建立了判断城市空气质量等级的判别函数,结果表明将K-均值聚类分析和贝叶斯判别分析用于判别城市空气质量等级的方法准确可靠,能够应用于我国城市空气质量等级预测,最后分析不...     

EGR涡轮增压柴油机的进气未燃空气质量分数估计

为解决车用EGR涡轮增压柴油机进气未燃空气质量分数无法直接测量的问题,提出了一种估计未燃空气质量分数的方法.在构建高压回路EGR涡轮增压柴油机动态模型的基础上,设计了EGR流量的高增益观测器,为进气歧管未燃空气质量分数的准确估计奠定基础;基于进排气歧管未燃空气质量分数的动态方程,设计了柴油机未燃空气质量分数的全维状态观测器,并基于李雅普诺夫稳定性理论,对设计的观测器进行了稳定性分析.分析结果表明,设计的观测器是一渐近稳定系统,可以用于对未燃空气质量分数进行估计.利用GT-Power仿真数据以及试验数据对设计的EGR流量观测器和未燃空气质量分数观测器进行验证.结果表明,设计的观测器能够对参数进行准确估计,估计误差在3%以内,满足柴油机控制系统的需求.      

我国空气质量影响因素的实证研究

针对长期存在的空气污染问题,提出将空气质量的污染指标和治理指标相结合来进行分析,在一定程度上对改善我国的空气质量有一定的现实意义;以2008-2019年我国31个主要城市的面板数据为基础,从分位数回归的角度将空气质量污染指标(NO2)、经济增长(人均GDP)以及公共交通(年末实有公共汽电车运营数)对我国空气质量的影响程...     

气象资料在空气质量预报中的应用

近年来,空气污染日渐严重,并影响了人类的生存环境。天气因素对空气质量有显著影响,准确利用气象资料对空气质量进行预报至关重要。该文结合具体空气质量预报个例,探讨如何利用气象资料中常见的高空分析图、单点时空剖面图和气象物理量数据对污染物浓度及浓度变化趋势进行分析,以便更准确地开展空气质量预报。     

江西省空气质量预报情况分析

总结了江西省过去1周的空气质量,对出现重度污染的九江市的空气质量进行简单的分析。根据模式预报、气象条件以及当天的空气质量实况,预报了未来5 d江西省的空气质量情况,研究结果可以为江西省空气污染防治提供技术支持。     

基于污染物浓度设计值和相对响应因子的空气质量达标控制情景预测方法——以四川省“十四五”规划为例

提出一种基于污染物浓度设计值和相对响应因子的空气质量达标规划预测方法。首先通过数值模拟, 评估最近5年年际气象条件差异对空气污染物浓度的影响, 筛选出最接近5年平均气象条件的一年作为基准年, 将该基准年气象场和各排放情景作为输入进行空气质量模拟, 降低气象条件年际差异对未来污染物浓度水平预测的影响。然后, 基于基准情景和控制情景在不同排放水平的空气质量模式模拟结果, 将控制情景相对于基准情景的污染物模拟浓度的变化比例(相对响应因子)与污染物浓度设计值相结合, 进行控制情景的空气质量水平预测和达标分析。以四川省为例, 围绕相关减排政策, 设计多个虚拟控制情景, 对全省城市未来空气质量进行情景预测和达标分析, 为“十四五”空气质量规划落地策略的制定提供科学支撑。     

基于API法的运城市空气质量评估及整治对策

根据山西省环境监测中心站提供的每日空气质量预报,对运城市的空气质量进行了评价,探讨了改善运城市空气质量的对策.     

基于模糊综合评判和灰色关联的成都空气质量分析

该文对成都市2010~2014年5年间的空气质量进行了科学评价及影响因素分析。以3种空气污染物PM_(10)、SO_2、NO_2的数据为基础,采用模糊综合评判法对成都市2010~2014年环境空气质量进行评价分级;应用灰色关联分析方法,计算出3种空气污染物与9项空气质量影响因素的关联度,定量判别影响空气质量的主要因素。结果表明,成都市空气质量呈恶化趋势,空气质量的主要影响因素是城市总人口、第二产业比重和工业烟粉尘排放,与上述3种污染物的关联度均大于0.8。     

基于聚类分析和因子分析对我国31个主要城市空气质量的研究

随着社会经济的发展,空气质量的优劣越来越受到人们的关注.根据可监测的空气质量指标利用聚类分析将我国主要的31个省、直辖市、自治区进行空气质量优劣分类,同时利用因子分析将影响空气质量的指标综合为少数指标,并对因子进行命名,综合得出影响空气质量的主要因素.     

重庆市空气质量特征分析

针对近年来空气质量问题,利用重庆市2013-12到2017-12的空气质量资料,提出采用Ridit分析法与描述性统计相结合的方法对重庆市空气质量的变化趋势进行特征分析。结果表明:近4年来,重庆市的空气质量有逐渐变好的趋势。其中,从月份变化的角度来看,空气质量以12个月为一个周期发生变化且有逐渐变好的趋势;从季节变化的角度来看,重庆市的空气质量存在比较明显的季节性差异,其中夏季的空气质量是全年中最好的,其次是秋季与春季,冬季的空气质量最差;从年度变化的角度来看,空气质量有逐年变好的趋势。