空气质量预测采用灰色预测模型和模糊综合评价模型

摘 要

近年来工业发展与城市人口激增促使城市大气污染愈发严重，在这一年份国务院正式发布《打赢蓝天保卫战三年行动计划》，空气质量的好坏直接关系着人民群众的生活质量为此本研究致力于建立空气质量数学模型以改善空气环境状况并防治空气污染

针对问题一本研究通过网络获取西安市空气质量优良天数及重度及以上污染天数的数据并绘制相应的图表基于灰色预测方法开发了空气质量预测模型得出的结果表明预计到2020年西安市空气质量优良天数将达到全年总天数49%重度及以上污染天数占比8%但与预期目标相比仍存在差距

针对问题二本研究利用2013年12月至2018年12月期间西安市PM₂.₅月平均浓度数据为基础结合灰色理论知识开发了PM₂.₅月平均浓度变化规律模型计算出各月份PM₂.₅浓度值并通过对比发现所提出的下降18%的目标在7、8、9、10、11月份均得以实现

针对问题三本研究以六种主要污染物（PM₂.₅ PM₁₀ CO NO₂ SO₂ O₃）浓度为基础构建了空气质量模糊综合评价指标体系并运用模糊数学理论对污染物数据进行归一化处理最终开发出一种全面考量六种污染物影响程度的月度空气质量模糊综合评价模型

针对问题四本研究通过对实施机动车限行政策前后分别选取两个时间段内的空气质量数据进行分析发现限行政策的确使一氧化碳与二氧化硫污染物浓度出现显著下降现象表明这种措施有效提升了整体空气质量

关键词：空气质量预