北京空氣質(zhì)量的評價

北京市空氣質(zhì)量的評價主要內(nèi)容一、摘要二、模型的基本假設(shè)三、模型的建立以及求解四、模型的評價五、參考文獻(xiàn)一、摘要針對問題一：我們在北京市環(huán)保局、中國統(tǒng)計年鑒等地找到了需要的一些數(shù)據(jù)。針對問題二：我們用了因子分析和聚類分析分別定性定量的從時間、空間兩個維度探討北京空氣質(zhì)量的狀況。

針對問題三：針對北京環(huán)境空氣質(zhì)量監(jiān)測點個數(shù)不足的現(xiàn)狀，以順義區(qū)為例，用0-1規(guī)劃模型為新增監(jiān)測點選址。

針對問題四：用了灰色關(guān)聯(lián)性分析探討影響北京空氣質(zhì)量的一些因素并給出合理建議。

針對問題五：用了基于主成分分析的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對未來一周AQI指數(shù)進(jìn)行預(yù)測。

針對問題六：我們結(jié)合了上面的分析結(jié)果給出了合理的計劃和商業(yè)廣告。

二、基本假設(shè)1）從北京市環(huán)保局等地查到的數(shù)據(jù)值得相信，具有使用價值。2）不發(fā)生突發(fā)性的災(zāi)害等情況。3）NO2、SO2、PM10、PM2.5和AQI的濃度或者數(shù)值能反應(yīng)一個地方的空氣質(zhì)量。4）不考慮其他隨機(jī)因素對空氣質(zhì)量的影響。三、模型的建立以及求解問題1：查找數(shù)據(jù)

查詢地點：北京市環(huán)保局、中國統(tǒng)計年鑒、中央氣象局、世界天氣（243）、天氣后報等數(shù)據(jù)類型：平均溫度、大氣壓、濕度、風(fēng)速、PM2.5、PM10、AQI、SO2、NO2

等。發(fā)展趨勢圖數(shù)據(jù)處理：導(dǎo)入到excel表格問題2：分析北京空氣污染情況時間：1）PM10的濃度比NO2、SO2的濃度高。2）各個污染物質(zhì)平均濃度逐年的下降。每年空氣質(zhì)量指數(shù)達(dá)國家二級標(biāo)準(zhǔn)的天數(shù)慢慢上升，到了2009年趨于平穩(wěn)。空氣質(zhì)量的季節(jié)性規(guī)律2010年1月開始1256天的API指數(shù)各個污染物濃度隨著季節(jié)呈波動變化趨勢空間：1.定性分析直觀看出北京經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)和大興區(qū)的的污染物質(zhì)比較多而延慶縣的環(huán)境污染物質(zhì)比較少環(huán)境相對較好。2.定量分析A因子分析首先：進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后，各指標(biāo)均值都為0，標(biāo)準(zhǔn)差都為1。接著：檢查原有變量之間是否存在較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系得出KMO值為0.779，根據(jù)統(tǒng)計學(xué)家Kaiser給出的標(biāo)準(zhǔn)，KMO取值小于0.6，不太適合因子分析。

Bartlett球度檢驗給出的相伴概率為0.00，小于顯著性水平0.05，因此拒絕Bartlett球度檢驗的零假設(shè)，認(rèn)為適合于因子分析。然后：篩選出適合進(jìn)行因子分析的那些指標(biāo)本著得到85%以上的原信息的原則，最終提取1個主因子。其累計方差貢獻(xiàn)率為88.146%綜合評價函數(shù)：這個結(jié)果和定性分析的結(jié)果是一致的。北京的污染形勢在整體上呈現(xiàn)自北向南加重的趨勢，污染物濃度增加依次為北部<東北部<市區(qū)和東部<南部<西南部B聚類分析通過SPSS使用離差平和方法（Ward方法），計算樣本的歐氏距離。聚類結(jié)果將各個區(qū)縣分成四種空氣質(zhì)量類型。

空氣質(zhì)量從好到差依次分為四類，如圖，這個結(jié)果和上面的因子分析也是一致的。問題3：監(jiān)測點的布局新增質(zhì)量監(jiān)測點的約束條件

3人口約束為了使建成的監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)能最大限度地保護(hù)人口，根據(jù)分配到網(wǎng)格中的人口數(shù)量來確定備選的監(jiān)測站點網(wǎng)格，即通過設(shè)置監(jiān)測站所在網(wǎng)格的最低人口數(shù)Pmin，將人口數(shù)量大于或等于Pmin的網(wǎng)格作為備選網(wǎng)格。P〉=Pmin（P為網(wǎng)格的人口數(shù)量）通過順義區(qū)25個地方2013年的人口數(shù)資料，令Pmin=4.9萬，經(jīng)篩選，剩下5個備選網(wǎng)格，標(biāo)號為1南彩鎮(zhèn)，2光明街道，3李橋，4仁和，5石園4空間覆蓋度約束在實際設(shè)計中，由于受成本的限制，監(jiān)測點位的數(shù)量有限，為了使在有限的監(jiān)測點位下能夠最大地覆蓋監(jiān)測區(qū)域，本模型通過限制相鄰監(jiān)測站點之間的最小距離實現(xiàn)整個監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)的覆蓋效率最大化。DC（Xj+Xk）<=2*Djk(j≠k)Djk為網(wǎng)格j中心點到k中心點的距離，DC為相鄰監(jiān)測站之間距離的臨界值，根據(jù)網(wǎng)格之間的實際距離及規(guī)范要求，令DC=5km.通過Lingo求解，選擇南彩鎮(zhèn)和李橋鎮(zhèn)作為新增監(jiān)測點。綜上，對于現(xiàn)有監(jiān)測點個數(shù)相對較少的順義區(qū)，我們選擇了楊鎮(zhèn)地區(qū)，南彩鎮(zhèn)和李橋鎮(zhèn)作為新增監(jiān)測子站的網(wǎng)格。新增質(zhì)量監(jiān)測點的目標(biāo)函數(shù)為了滿足規(guī)范中對各級百分位誤差的限制，應(yīng)建立監(jiān)測點和所有網(wǎng)格備選點的污染物濃度的各級百分位貼近程度最大化目標(biāo)，但由于數(shù)據(jù)的限制，我們將此目標(biāo)改為新建監(jiān)測點與原來監(jiān)測點的距離最大化，以確保相對均勻分布，覆蓋全部建成區(qū)，減小誤差。問題4：定性北京的西部和北部為山脈，東南部為平原，吹偏南風(fēng)或偏東風(fēng)時，造成市區(qū)污染物累積而濃度升高。低空吹偏北風(fēng)，污染物濃度下降。空氣污染的主要成因及解決辦法定量X1--林業(yè)投資完成情況（萬元）X2--人均GDP（元）X3--治理廢氣完成投資（萬元）X4--能源消耗總量（噸標(biāo)準(zhǔn)煤）X5--汽車保有量(萬輛）X6--常住人口總量（萬人）X7--綠地覆蓋面積(公頃)Y1--PM10濃度(mg/dm3)Y2--SO2濃度(mg/dm3)Y3--NO2濃度(mg/dm3)Y4—CO濃度(mg/dm3)。由于我國環(huán)境數(shù)據(jù)的不完善，所得到數(shù)據(jù)的樣本量少而且灰度較大，所以考慮采用灰色關(guān)聯(lián)分析影響因素。結(jié)果空氣污染指標(biāo)與其影響因素之間的灰色關(guān)聯(lián)度均達(dá)到

0.7以上。控制主管原因，持續(xù)削減污染源、降低排放、加大治理污染投資力度、減少機(jī)動車輛、控制北京的人口總量、增加綠地覆蓋面積等才是北京空氣質(zhì)量改善的根本保證。1數(shù)據(jù)準(zhǔn)備大氣污染物的擴(kuò)散能力與氣象因素的變化密切相關(guān)，通過相關(guān)學(xué)習(xí)，我們選取了平均氣溫，平均風(fēng)速，平均氣壓，平均水汽壓，平均相對濕度和降水量六項指標(biāo)[。首先，從中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享網(wǎng)查閱去年（2013年）8月20日至9月5日各指標(biāo)值及每天AQI值，作為訓(xùn)練樣本。然后，查閱從2004年到2013年從9月8日到9月14日（即今年進(jìn)行預(yù)測的日期）每天的各指標(biāo)值，來預(yù)測今年9月8日到9月14日各指標(biāo)值，作為輸入向量，輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行AQI的預(yù)測。問題5：預(yù)測未來一周AQI指數(shù)2主成分分析預(yù)測因子有六個，樣本容量為17，記預(yù)測因子為z1,z2,z3,…,z6,由這六個變量線性組合成一新變量y=v1*z1+v2*z2+…v6*z6如果y滿足方差極大要求，則y為原6個變量主成分。我們用spss軟件，首先做了KMO和Bartlett的檢驗，選取了前兩個主成分，累計占總方差的百分率為71.269%。3徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)方法首先，我們算出2013年8月20日---9月5日通過線性組合的因子值，作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本，通過調(diào)試，我們令spread=0.5,結(jié)果在第15代時，誤差小于設(shè)定的0.01，至此，我們建立好了徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。2004-2013年9月8日至9月14日

各指標(biāo)值以相對濕度為例加權(quán)移步平均

預(yù)測9月8日—9月14日的AQI指數(shù)問題6：給出你的計劃及廣告詞

計劃：1經(jīng)營理念：引導(dǎo)消費者走上綠色消費之路，使人們的生活環(huán)境變得美好2經(jīng)營項目：與環(huán)保有關(guān)的行業(yè)，如新能源，與環(huán)保產(chǎn)品有關(guān)的商業(yè)活動3經(jīng)營行為：（1）生產(chǎn)過程以少產(chǎn)生污染為核心，如果不能避免，一定要達(dá)到國家標(biāo)準(zhǔn)才能排放（2）生產(chǎn)過程節(jié)約資源，達(dá)到資源最大利用率4個人行為：養(yǎng)成綠色生活的理念5經(jīng)營創(chuàng)新：通過一些有趣的環(huán)保教育講座或活動，擴(kuò)大公司的影響力，提高公司的名譽(yù)

廣告詞：

讓環(huán)保扎根現(xiàn)在，用綠色昭示未來關(guān)注環(huán)境，就是關(guān)注未來六、模型評價模型的優(yōu)點針對問題一

：從官方網(wǎng)站搜索原始數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)相對可靠。導(dǎo)入數(shù)據(jù)的處理辦法使得操作更快捷。針對問題二

：能夠很好地發(fā)現(xiàn)季節(jié)性規(guī)律、從定性和定量不同角度分析了空間、空間兩個維度的空氣質(zhì)量情況。恰到好處的運用了因子分析和聚類分析講北京的各個區(qū)縣分類，并且計算結(jié)果一致。針對問題三

：用優(yōu)化模型進(jìn)行監(jiān)測點選址在實際中經(jīng)常運用。針對問題四：巧妙的運用了灰色關(guān)聯(lián)性分析，得出與空氣質(zhì)量相關(guān)的因素并給出合理建議。針對問題五：基于徑向基函數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測比傳統(tǒng)線性回歸預(yù)測誤差小。用主成分分析進(jìn)行降維去燥，降低神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)矩陣維度。針對問題六：提出了合理的計劃和廣告詞。模型的缺點由于官方網(wǎng)站沒有公開全部數(shù)據(jù)，使得有些數(shù)據(jù)使用的還是比較2013年的，甚至是2012年以前的。沒有對空氣質(zhì)量與氣候因素做出更為具體的分析。雖然我們改進(jìn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，但是在一定程度上還是會存在一定的誤差。參考文獻(xiàn)[1]鄭子萍.數(shù)學(xué)建模教程.沈陽:東北大學(xué)出版社,2013年[2]趙靜，但琦.數(shù)學(xué)模型與數(shù)學(xué)實驗.北京：高等教育出版社，2004年[3]韓明，張積林.數(shù)學(xué)建模案例.上海: