數(shù)?？諝赓|(zhì)量分析預(yù)測(cè)-資料下載頁(yè)
2025-06-25 07:27本頁(yè)面
【正文】 云晴陰良553輕度污染210225中度污染1061重度污染284嚴(yán)重污染341從圖表可以看出，天氣晴朗的時(shí)候污染程度比較嚴(yán)重，在棗莊地區(qū)下雨的時(shí)候?qū)諝馕廴居幸欢ǖ木徑猓珹QI呈下降的趨勢(shì)，說明雨天是空氣質(zhì)量一個(gè)影響因素。因?yàn)榻涤陮?duì)于空氣污染物能夠起到清除和沖刷的作用。在風(fēng)利比較大的季節(jié)如秋冬季節(jié)，AQI的數(shù)值呈上升趨勢(shì)，且風(fēng)力的大小與空氣質(zhì)量成負(fù)相關(guān)的關(guān)系，究其原因，我們認(rèn)為由于棗莊的地理環(huán)境所決定的，棗莊空氣比較干燥，有沙塵，所以風(fēng)速使空氣質(zhì)量下降。分析溫度與空氣質(zhì)量的關(guān)系，我們發(fā)現(xiàn)之間并沒有明顯的關(guān)系。綜上所訴，季節(jié)和天氣對(duì)空氣質(zhì)量有一定的影響，其中風(fēng)速和降雨量是重要影響因素，對(duì)于棗莊而言，風(fēng)速與空氣質(zhì)量成負(fù)相關(guān)，降雨成正相關(guān)。，當(dāng)無(wú)持續(xù)風(fēng)時(shí)輕度污染占了一半,重度污染次之，然后是中度污染，良只占百分之九，所以無(wú)持續(xù)風(fēng)向時(shí)污染時(shí)空氣相對(duì)好點(diǎn)。，我們可以知道，南風(fēng)的時(shí)候雖然輕度污染占得比重是最多，但是相比較無(wú)持續(xù)風(fēng)向時(shí)，污染程度還是低一點(diǎn)。重度污染次之，然而南風(fēng)時(shí)良的時(shí)間是最多的，所以當(dāng)是南風(fēng)時(shí)空氣質(zhì)量最好。 ,我們可以知道，北風(fēng)的時(shí)候輕度污染沒有前兩個(gè)比重大，但是重度污染占得比重是三個(gè)中最大的，而且嚴(yán)重污染程度也是比較嚴(yán)重的，所以當(dāng)是北風(fēng)時(shí)空氣質(zhì)量最差。 圖表分別對(duì)北風(fēng)、東南風(fēng)、南風(fēng)、無(wú)持續(xù)風(fēng)四種情況下的空氣質(zhì)量進(jìn)行了比例統(tǒng)計(jì)，從中可以很清晰地看出，南風(fēng)條件下空氣質(zhì)量較為好，無(wú)持續(xù)風(fēng)時(shí)次之，而北風(fēng)時(shí)，空氣質(zhì)量較差。 棗莊市出現(xiàn)較多的北風(fēng)會(huì)對(duì)環(huán)境質(zhì)量造成不良影響，而南風(fēng)情況下環(huán)境質(zhì)量一般較好。 11月是冬季溫度相對(duì)來說比較低的月份，在不考慮其他條件的的影響下，隨著溫度的升高，AQI的指數(shù)會(huì)不斷升高。這是由于冬季天氣比較干燥，溫度越高空氣中的污染物越多。 1月份是春季相對(duì)來說溫度中等，在不考慮其他因素的影響下，AQI也隨著溫度的增加而增加。 4月份是春夏交替的時(shí)間，溫度普遍適中，溫度越低空氣中的濕度就越高，空氣中的污染物就越多，所以AQI就越高。 根據(jù)以上三個(gè)折線圖，我們分別分析了11月、1月、4月的溫度和AQI之間的關(guān)系，通過折線圖我們很容易看出AQI的指數(shù)會(huì)伴隨著溫度的變化而變化，所以對(duì)于棗莊市具有代表性的三個(gè)月我們做出了分析，11月和1月AQI指數(shù)都會(huì)伴隨著溫度的升高而升高，具有遞增性；而4月份的AQI指數(shù)都會(huì)伴隨著溫度的升高而降低，具有遞減性。 我們也從中得出另一個(gè)結(jié)論，AQI不僅和溫度有關(guān)系，而且還和空氣的濕度緊密相連，空氣的濕度越高，空氣中的污染物越多，相應(yīng)的AQI的指數(shù)就會(huì)越高，當(dāng)溫度越高時(shí)，空氣就越干燥，相應(yīng)的也會(huì)使AQI得指數(shù)上升。六 模型的評(píng)價(jià)在數(shù)據(jù)少的情況下，灰色模型可以有一定的誤差，可以調(diào)整灰色模型中的參數(shù)，盡量使誤差減到最小。但是由于灰色模型本身固有的模型參數(shù)少、容錯(cuò)性小的特點(diǎn)，而且灰色模型有快速衰減和遞增的屬性，所以它的時(shí)效性有限，不適合做長(zhǎng)期的預(yù)測(cè)或分析。把它用作本題模型，優(yōu)勢(shì)在于找到的可用數(shù)據(jù)少，時(shí)間點(diǎn)不多，不確定因素較多。但缺陷在無(wú)法體現(xiàn)出增長(zhǎng)趨于緩慢，無(wú)法體現(xiàn)出隨著時(shí)間增加增長(zhǎng)率會(huì)變小。而且本模型預(yù)測(cè)出的結(jié)果的相對(duì)誤差還是比較大，因此該灰色模型還有比較大的改進(jìn)的空間，比如說把灰色模型改成雙指數(shù)模型，誤差應(yīng)該會(huì)減少。還可以考慮利用更多的數(shù)據(jù)來進(jìn)行預(yù)測(cè)，比如對(duì)歷屆的數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，去除社會(huì)因素影響的奇異數(shù)據(jù)，再把它們進(jìn)行擬合，利用得出的數(shù)據(jù)再進(jìn)行預(yù)測(cè)。七 參考文獻(xiàn)[1][M].武漢：武漢大學(xué)出版社，2006. [2]王庚，[M].北京:科學(xué)出版社,2006. [3]趙靜,[M].北京:高等教育出版社,2007[4]龔純 王正林 精通MATLAB最優(yōu)化計(jì)算 電子工業(yè)出版社第二版 2012 [5]百度百科 AQI [6]空氣質(zhì)量
范文總結(jié)相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1