基于灰色系统的空气质量变化及影响因子分析

论文摘要

空气污染是自然环境和人为条件相互作用的结果。但一般来说,天然源所造成的污染经一定时间的自然净化作用会得到恢复,大气污染主要是人为活动的结果。在全面分析了关于空气现状的评价、污染指标预测、以及影响因子的研究现状的基础上,分析并掌握了灰色系统的基本原理、研究内容、研究方法和运算方式,并在空气污染现状及污染指标趋势预测和因子分析方面进行了一些探索性的研究工作,将灰色系统理论中的灰色聚类模型、灰色关联分析及灰色动态模型群法全面的应用到了空气污染指标的分析中,为改善空气环境现状并对空气污染总量的控制与消减提供可靠依据做出了努力。研究了灰色聚类模型的建模方式,包括白化函数的建立、聚类权及聚类系数的确定等,并将聚类模型与天津市空气污染指标实际值相对应,以天津市2001-2010年空气状况作为10个聚类对象,以SO2、NO2、PM10年均浓度值作为聚类指标,将污染物分为4个灰类进行聚类分析。聚类模型表明,天津市空气污染评价指标在向好的方向发展。同时采用空气综合污染指数与聚类结果进行对比,二者变化趋势相符,在拐点处及大幅度升降处所反应的空气污染指标变化方向一致,因此采用灰色聚类法进行的空气污染指标评价有较高准确性和可信度。概述了灰色关联分析的基本原理及应用特点,针对不同的灰色关联度进行了使用条件、计算方法、优势和不足等方面的分析。采用综合灰色关联法,选取5个类别30项相关社会经济指标作为影响因子,对天津市2001-2009年的PM10、SO2、NO2和空气质量达标率进行关联分析并排序。结果表明,影响天津市污染水平的主要社会经济因素是工业污染的排放和生活生产能源消耗,城市绿化因素也会造成较大影响,而地区产值因素、城市集中供热、环保投资、汽车总数等也在不同程度起作用。在分析灰色预测模型建模原理,GM（1,1）建模条件、建模步骤、适用范围以及精度检验方法、灰色动态模型群优势的基础上,对天津市2001-2010年空气污染指标原始值进行灰色动态模型群拟合,检验精度较好,进而预测未来趋势,到2015年,PM10、SO2、NO2浓度均明显下降。

论文目录

• 中文摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题研究背景
• 1.2 国内外研究现状与发展动态
• 1.2.1 空气质量评价研究进展
• 1.2.2 空气质量预测研究进展
• 1.2.3 空气质量影响因子研究进展
• 1.3 空气质量评价预测及影响因子分析的常规方法
• 1.3.1 空气质量评价常规方法
• 1.3.2 空气质量预测常规方法
• 1.3.3 空气质量影响因素分析常规方法
• 1.4 研究目的与意义
• 1.5 研究内容
• 第二章 基于灰色聚类的空气污染指标评价模型
• 2.1 灰色系统理论
• 2.1.1 灰色系统的基本概念
• 2.1.2 灰色系统的基本原理
• 2.1.3 灰色系统的研究内容
• 2.1.4 灰色系统的基本运算
• 2.2 灰色聚类模型
• 2.2.1 灰色聚类的基本概念
• 2.2.2 白化权函数的建立
• 2.2.3 聚类权的确定
• 2.2.4 聚类系数的确定
• 2.2.5 其它形式的灰色聚类
• 2.3 基于灰色聚类的城市空气污染指标评价模型的建立
• 2.3.1 评价区域空气质量概况
• 2.3.2 聚类参数选取
• 2.3.3 污染物白化函数确定
• 2.4 评价结果与分析
• 2.4.1 聚类结果
• 2.4.2 准确性检验
• 2.5 小结
• 第三章 基于灰色关联分析的空气污染指标影响因素研究
• 3.1 灰色关联分析
• 3.1.1 灰色关联分析的基本原理
• 3.1.2 常用的灰色关联度
• 3.1.3 优势分析
• 3.2 城市空气污染指标影响因素的灰色关联分析
• 3.2.1 数据准备
• 3.2.2 灰色关联计算结果
• 3.2.3 结果符合性分析
• 3.2.4 对策建议
• 3.3 小结
• 第四章 基于灰色预测模型的空气污染指标预测
• 4.1 灰色预测模型
• 4.1.1 灰色预测模型的建模机理
• 4.1.2 GM（1，1）模型的建立
• 4.1.3 GM（1，1）模型的使用条件
• 4.1.4 灰色系统预测的精度检验
• 4.1.5 灰色动态模型群
• 4.2 城市空气污染指标的灰色预测
• 4.2.1 原始数据准光滑性和准指数规律检验
• 4.2.2 建立空气污染指标预测灰色模型群
• 4.2.3 原始数据拟合及精度检验
• 4.2.4 预测结果
• 4.3 小结
• 第五章 结论与建议
• 5.1 结论
• 5.2 存在的问题及建议
• 参考文献
• 发表论文和科研情况说明
• 致谢