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运用空气污染指数和环境空气质量指数对西安市空气质量进行评价,分析了西安市空气质量的影响因素并对西安市未来一周空气质量进行预测。综合使用了对比分析方法、模糊评价法、微分拟合法等方法,分别建立了模糊综合评价模型和灰色预测模型。得到了西安市空气质量水平和运用API、AQI评价时的对比分析结果。地理位置、季节、产业种类、工业发展速度和规模等因素均对西安市的空气质量产生影响。 相似文献
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高赛男 《西安文理学院学报》2018,(1)
根据2006年1月~2015年1月西安市的空气质量指数(AQI)逐日监测数据,分析了西安市近10年的空气质量,并分析其与降水、气压、风速风向、温度等气象要素的相关性.分析表明该地十年内空气的质量较好,且等级是以Ⅱ级和Ⅲ级为主,首要污染物为可吸入颗粒物(PM10);空气质量变化的季节变化比年变化幅度大,并大致呈单峰型波动;除去2013—2015年的不完全数据,从2006年开始,AQI值呈下降趋势.西安市十年间AQI均值为86,状况良好;AQI月均值冬季变化最大,秋季变化最小.空气质量与平均相对湿度、日照时数、平均本站气压呈负相关,与温度、风速都呈显著的正相关,与最大风速的风向有不明显的相关性. 相似文献
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针对西安市环境空气质量,使用显著性分析、t检验、灰色关联度分析、灰色预测等方法,建立t检验、灰色关联度分析、灰色预测及Markov链等模型,利用Excel、Matlab等软件对数据进行处理及函数编程,得到以AQI进行空气质量检测结果更为严格的结论以及季节、降雨量、可吸入颗粒物等多种因素与西安市环境空气质量的关系,最后预测出2013年4月30日至5月6日西安市的空气质量状况。 相似文献
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《赤峰学院学报(自然科学版)》2017,(7)
本文针对城市空气污染数据的真实性判别及分析问题,以多元线性回归、主成分分析、参数估计、相关分析为研究手段与方法,通过建立多元线性回归模型、各城市群气象数据真实性判定模型、双变量相关分析等模型,得出以下结论:(1)东部三大城市群中,京津冀城市群空气污染数据的准确度低于珠三角与长三角,这可能是由于京津冀极端天气情况较多造成的后果;(2)工业产值与空气质量指标AQI指数、PM2.5、PM10较强的相关性. 相似文献
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空气质量预报 我国对城市的空气质量预报采用了空气污染指数进行评价,空气污染指数是根据环境空气质量标准和各项污染物对人体健康的影响来确定污染指数的分级及相应的污染物浓度值.我国目前采用的空气污染指数(API)为五个等级,API值小于50,说明空气质量为优,相当于国家空气质量一级标准,符合自然保护区、风景名胜区和其它需要保护地区的空气质量要求;API值大于50小于等于100,表明空气质量良好,相当于国家空气质量二级标准;API值大于100小于等于200,表明空气质量为轻度污染,相当于国家空气质量三级标准;API值大于200表明空气质量差,称为中等污染,为国家空气质量四级标准;API值大于300表明空气质量极差,已严重污染. 相似文献
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《中学生数理化(高中版)》2017,(9)
近几年来,北京雾霾天气频频发生,严重影响了人们的身体健康和生产生活,雾霾天气已经成为北京最重要的气象灾害。本文针对北京雾霾天气,通过查阅大量资料数据和深入研究,概述了雾霾产生的原因、危害及其重要因子PM_(2.5),分析了空气质量指数AQI、PM_(2.5)的变化特征、并进行了PM_(2.5)的相关性分析。研究结果表明:PM_(2.5)和空气质量指数AQI呈现相似的走势,有很强的相关性,PM_(2.5)与CO、NO_2高度相关、与SO_2中等相关;据此研究结果作为治理雾霾的一个依据和突破口,提出了相应的建议和措施,希望能对治理北京雾霾有所裨益。 相似文献
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根据郑州市2015-2019年的空气质量逐时数据,分析了空气质量的主要变化特征,并探讨了空气质量与气象要素之间的关系.结果表明:近五年来郑州市的空气质量有明显的改善,空气质量指数(AQI)由2015年的134.94降低到了2019年的97.55,降幅达27.71％,在六种主要污染物中,PM25、PM10、SO2、CO和... 相似文献
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基于晋城市历年空气污染指数(API)统计数据建立综合评价模型,对晋城市6县(市、区)近7年的空气质量进行了综合评价。7年间,2009年空气质量最好,2013年最差。按地区比较,空气质量由高到底分别是泽州县、城区、阳城县、陵川县、高平市、沁水县。同时空气质量状况具有明显的季节性效应,每年9-10月份空气质量最好,12-次年1月份空气质量最差。 相似文献
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《西安文理学院学报》2021,(4)
大气混合层高度是影响大气扩散的主要因子之一,其对大气质量评估和污染物的存储量及分布起着重要作用,也是空气污染数值模式实际应用中的重要参数.利用2014-2018年间逐日的气象资料,通过程水源等研究的公式计算得出咸阳市的混合层高度,并研究其时间变化规律及其与AQI指数之间的关系.研究发现,2014-2018年间咸阳市年平均混合层高度呈现逐年下降的趋势,混合层高度在12月至次年7月间逐渐增大,在7月至11月逐渐减小.年平均混合层高度、月平均混合层高度与AQI指数之间整体上均呈现负相关关系,但是在不同时段内存在变化.在空气污染较重的时段,咸阳市的混合层高度与AQI指数呈对数负相关关系;而在空气质量较好的时段,咸阳市的混合层高度对空气污染没有明显的影响. 相似文献
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利用北京市气溶胶光学厚度(aerosol optical depth,AOD)数据与空气污染指数(air pollution index,API)数据,运用统计回归分析方法,建立AOD与API之间的数学模型,并分季节进行了分析,建立各个季节的模型.在此基础上,验证其拟合精度和预测精度.结果表明,AOD和城市API指数的相关性在一定程度上可以反映地面大气的污染状况.用该模型来预测API值,全年模型的预测精度达到77.42%. 相似文献
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徐星娜 《昆明师范高等专科学校学报》2009,31(6):139-142
以空气质量指标、窄气质量等级、空气污染指数为依据,分析了昆明市城区近8a来环境空气质量变化特征,并采用模糊综合评判模型方法,对该市城区空气质量作了综合评价．其结果表明：近8a来,昆明市城区SO2,NO2,PM10下降趋势明显,空气质量优良率保持在95％以上,年内变化中雨季的空气质量为优良,API月均值为59,而旱季则相对较差,API月均值达67,环境空气质量隶属为二级,空气污染状况已得到明显改善． 相似文献
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使用综合污染指数与API指数评价方法,对近五年乌鲁木齐市大气污染特征进行了分析．结果表明,环境空气中二氧化硫、可吸入颗粒物年均浓度均超过国家二级标准,二氧化氮年均浓度尚能达标,但总体呈上升趋势;乌鲁木齐首要污染物为可吸入颗粒物,其次为二氧化硫;采暖期环境空气污染严重,非采暖期空气质量良好． 相似文献
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空气质量直接关系到人类的身体健康以及自然界其他生物的生存状况.在人们越来越重视自身的生存环境的情况下,对于空气质量的关注也就越来越多.对于空气质量的研究有助于了解空气污染的主要原因,从而利用自然条件以及建设环保设施来改善空气质量.该文以西昌市的空气质量为例,建立了变系数模型,并使用局部线性估计方法拟合模型,定量分析西昌市气象因素随季节变换对当地空气质量影响程度的变化. 相似文献
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针对城市空气污染数据的真实性问题,调研搜集京津冀、长三角、珠三角等地区的空气污染数据,综合使用多元线性回归、相关性分析、灰色关联度分析、双变量相关性分析等方法,分别构建多元线性回归、相关性分析、灰色关联度分析、空气质量和社会因素双变量相关性分析等模型,使用MATLAB、SPSS等软件编程求解,并结合不同城市的发展状况,进一步分析数据不真实的原因、类型及其对经济的影响,最终为环境保护和政策制定提供支撑. 相似文献
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安徽省空气质量时空演变特征研究 总被引：1，自引：0，他引：1
王传兵 《合肥师范学院学报》2015,(5):69-75
空气质量是影响居民生活的重要因素,根据空气质量指数可以把空气质量分成不同等级.基于2007-2014年安徽省环境保护厅和合肥市环境保护局提供的全省16个地市每月空气质量达标的天数,分别算出各市空气质量优良率(％)、空气质量距平数(A)、空气年际变异系数(Cv)和季节变动指数(S)等指标.研究发现:(1)全省空气质量优良率空间格局是皖南、皖北高,江淮地区低,呈"U"形分布.时间演变呈现近两年下降趋势,夏秋季节好于冬春季节;(2)池州、黄山空气质量稳定,一直处在全省最高水平,年际、季节变化最小.合肥空气质量年际、季节变化大,且质量较低.其它地市年际、季节变化呈增大趋势;(3)自然因素是导致各地空气质量差异的基础,但是人为因素,如产业结构、秸秆焚烧、尾气排放等进一步增强了空气质量的时空复杂性. 相似文献
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吴凤琳 《商情·科学教育家》2013,(30)
本文基于Markov链的预测模型,利用武汉市2012年秋季9、10月份的API数据,计算了武汉市秋季空气质量变化的转移概率,利用计算的转移概率矩阵可以预测武汉市短期内空气污染指数状况,同时对武汉市未来空气质量状况趋势进行预测并对全年空气质量状况进行相应探究. 相似文献
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PM2.5对空气质量和能见度等有重要的影响,了解其变化趋势,对制定合理的治理机制具有现实意义.在传统的GM(1,1)模型的基础上,提高数据的光滑度,建立了改进的GM(1,1)模型,并利用MATLAB实现GM(1,1)模型算法.以石家庄市PM2.5浓度作为研究对象,以历史数据预测未来数据,并检验其精度.结果显示,石家庄市PM2.5浓度,在短期内仍将保持较高值,采取措施控制PM2.5浓度不容忽视. 相似文献
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对学习者网络学习行为记录的标准是在线学习个性化研究和应用的基础。目前,SCORM标准结构的复杂性以及数据传递单一性等问题导致其无法获取完整的自身学习行为记录,特别是对于移动学习和个性化学习无法进行充分有效地支持。本文对x API(Experience API)规范下的网络学习模型进行了详细分析,对相关模型要素进行了语义成分分解,并针对学习管理系统(LMS)不同搭载源架构提出了基于x API学习记录的LMS网络系统三种架构的重构模式,从而支持x API规范下将LMS学习行为记录完整精确地传输到学习记录系统,实现跨学习环境的学习记录多维度分析,更好地支持数字化学习环境中的移动学习和个性化学习研究。 相似文献