基于机器学习方法的空气质量预测与影响因素识别

空气质量指数(AQI)的精准预测及影响因素识别,对空气污染防护和治理具有重要现实意义。选取北京市2014年第一季度至2022年第二季度AQI作为研究对象,探究六大污染物、五个气象因子和十四个经济变量对空气质量影响。选用DT,RF,GBDT和XGBoost模型对AQI进行预测,并使用稳定性选择方法定量分析各个变量对AQI的贡献。结果表明:四种模型方法均有良好的预测效果,其中XGBoost和RF的预测效果最优;六大污染物中PM2.5,PM10浓度和气象因素中的风速和气压对AQI影响较大;十四个经济变量对AQI的影响差异较大,其中城镇居民人均可支配收入、第三产业GDP和规模以上工业总产值等对AQI影响较大,而第一产业GDP和公路货物运输量等影响较小。

基于PCA的汉中市中心城区空气质量影响因素研究

根据2022年汉中市中心城区环境空气质量监测数据和气象数据,运用主成分分析法(PCA)研究了影响空气质量的主要因素和重要因素,并对比分析了气象指标和各污染物浓度之间的关系。结果表明:主成分分析法提取的3个主成分方差贡献率为79.388%,达到了预期效果。主成分1的方差贡献率为51.745%,其中PM_(2.5)、CO、NO_(2)、PM_(10)权重较高,说明PM_(2.5)、CO、NO_(2)、PM_(10)是影响空气质量的主要因素,且它们高度正相关,相关系数最高为0.905(PM_(2.5)-CO),最低为0.751(PM_(10)-CO),分析表明加强对工业源、移动源CO、NOx以及颗粒物排放管控是改善空气质量的有效途径。主成分2、主成分3的方差贡献率合计为27.643%,主要包含了风向、O_(3)、风级、气温等信息,是影响空气质量的重要因素。气温对各污染物浓度影响最明显,与O_(3)显著正相关,与其他污染物负相关,影响程度大小依次为CO>O_(3)>NO_(2)>PM_(2.5)>PM_(10)>SO_(2),在7℃时,PM_(2.5)、PM_(10)、NO_(2)、CO、SO_(2)浓度相对较高;在偏东北风时PM_(2.5)、PM_(10)、CO平均浓度较高,O_(3)平均浓度较低,偏西南风时具有相反特征;风级增大污染物浓度降低,但O_(3)浓度在1级~2级风时较高。

济南市空气质量变化特征及影响因素分析

城市空气污染问题受到了社会的广泛关注,研究济南市空气质量变化趋势对济南市未来的大气污染防治具有重要意义。基于济南市2018—2022年空气常规污染物质量浓度的监测数据,采用Sen’s斜率估计、MK检验分析、灰色关联分析等方法对济南市空气质量变化趋势和影响因素进行了分析。结果表明:1)近五年来,济南市各项空气污染物质量浓度显著性下降,空气质量总体变好,并且自2021年下半年,空气质量整体变化趋势更加显著;2)空气污染物质量浓度季节性变化特征明显,除O_(3)质量浓度随时间变化呈倒“V”型,夏季最高外,其他污染物质量浓度随时间变化呈“V”型,春冬高,夏秋低;3)在冬季供暖时期,除O_(3)外,其他空气常规污染物质量浓度均有明显升高,其中PM_(2.5)的质量浓度变化最显著;4)通过灰色关联分析可知,对济南市空气质量影响较大的气象因素和经济因素分别为年平均气温、第二产业占比。

基于熵权灰色关联法的北京空气质量影响因素分析

利用熵权法计算权重并与灰色关联分析法相结合构建新模型,对北京市2001-2012年空气质量的影响因素进行分析。熵权灰色关联分析的结果表明:空气污染的影响因素复杂多变,是经济社会诸多因素相互作用形成的;产业结构、工业污染源排放和气象要素与北京的空气质量之间具有密切联系,其中,第二产业占比、平均气温、工业SO2排放量、能源消耗量和平均风速是主要的影响因素。为此,应优化产业结构、推广清洁能源、创新环境规制手段、科学规划城市以及构建多元协同治理和区域合作治理模式以改善北京市空气质量。

基于主成分分析的呼和浩特市空气质量影响因素研究

空气质量指数是一种评价大气环境质量状况简单而直观的指标,可用于大气环境质量评价以及污染控制和管理。利用呼和浩特市城区PM2.5监测点数据和气象数据,以空气质量指数法为依据,采用主成分分析法对影响呼和浩特市城区空气质量的主要因素进行分析,并利用方差分析法分析了气象因素对空气质量的影响。结果表明:影响呼和浩特市城区空气质量的主要因素是PM10、CO和SO2;天气寒冷、空气相对干燥、风大以及季节变化对该市空气质量会产生显著性的影响。

1233名学龄前儿童气质测定相关因素分析

目的:了解不同年龄儿童气质特点,为儿童社会适应能力的培养提供依据。方法:对1233例7岁以下儿童采用不同年龄的气质问卷。结果:被调查儿童中,易养型占29.52%,难养型占14.60%,启动缓慢型占5.27%,中间偏易养型占42.74%,中间偏难养型占7.87%。结论:不同性别儿童气质纬度无明显差异,不同气质类型的儿童有不同的行为表现。

影响围术期手术室空气质量因素分析

目的:探讨影响围术期手术室空气质量的因素。方法:监测分析200台手术围术期手术室空气细菌数与手术面积、手术时间、手术无菌物品及器械储运方式、台上人数、台下人数、手术间物体表面消毒、进入手术区域过程换鞋次数7个因素的相关性。结果:围术期手术室空气菌落数主要影响因素由大到小依次为台下人数、进入手术区域过程换鞋次数、手术间面积、手术间物体表面消毒、手术无菌物品及器械储运方式5个因素。结论:通过分析影响围术期手术室空气质量的因素,可制定并采取相应措施有效降低围术期手术前空气中菌落数、控制院内感染。

昆明市空气质量影响因素的灰色关联分析

应用灰色关联分析方法,对昆明市2007—2012年空气质量数据与空气质量影响因素数据进行关联度计算,定量识别影响空气质量的主要因素。结果表明:PM10与7项空气质量影响因素的关联度均>0.8,属高关联;SO2排放总量与SO2浓度的关联最大,其余影响因素与SO2浓度的关联程度分别属于高关联与较高关联;与NO2浓度关联最密切的为城区人口、SO2排放总量、人均公园绿地面积和建成区面积;要总体提高昆明市空气质量可以优先从减少城区人口、增加人均公园绿地面积和减少SO2排放总量等方面做起。

2013—2017年间京津冀地区空气质量及影响因素分析

基于统计学和GIS方法对京津冀地区2013—2017年间空气质量指数(AQI)分布情况及影响因素进行分析,探究城市发展对空气质量的影响。结果表明:京津冀地区空气质量大体趋势由北向南逐渐恶化,可宏观对比5年的变化,污染程度逐年减弱;PM_(10)为首要污染物所占的天数比例最高,O_3为首要污染物所占的天数比例逐年增加;气温、风速与AQI呈负相关,而相对湿度、气压与AQI不同地区正负关系不同;空气质量与经济增长的环境库兹涅茨曲线为倒N型。

桂林市区空气质量影响因素的统计学分析与对策

本文对桂林市区空气质量影响因素进行研究,利用多元统计方法分析了影响大气PM2.5的污染因素与气象因素,并根据结论提供了相应治理对策。

基于聚类和主成分分析的城市空气质量影响因素研究

文章首先运用K均值聚类分析法对全国主要城市2016年的空气质量进行分类,将113个城市分为三类;其次,运用主成分分析对每一类城市影响空气质量的主要因素进行分析,研究表明城市空气质量主要是受两个方面不同程度的影响,分别为粉尘污染(如;居民生活排放的烟尘、建筑垃圾扬尘等)和气体污染(如:汽车尾气、化石燃料燃烧产物等)。

环境空气质量评价及影响因素分析

随着我国经济实力与科技水平的高速发展,各地城市化进程逐渐加快,城市地区人口密度越来越大,产业消耗与能源需求量日益增大,人类生存环境的空气质量成为人们普遍关注的话题。本文以西北某城市2014~2018年五年期间的环境空气质量为列,以当地的《环境质量公报》为文章依据,分析了当前城市空气质量具体情况和五年来城市空气质量的变化特点,从四个方面探究了影响环境空气质量的因素,并根据个人经验提出了改善空气质量的有效举措。

城市环境空气质量状况及影响因素与污染防治对策分析

随着经济社会的快速发展,城市规模的不断扩大和人口的不断增加,城市环境空气污染已经成为影响城市发展和居民身心健康的重要因素之一。空气污染是一个复杂的人类和自然因素之间的相互作用的结果。分析城市空气质量的主要影响因素,对城市空气污染的治理具有十分重要的指导意义。根据国家环保局发布的数据,通过回归分析研究了环境污染的主要因素。研究表明,城市污染控制的主要因素包括城市的特征因素,排放因子和气象因素,这与空气质量显著相关。其中,住宅建筑面积、民用汽车拥有量、工业二氧化硫总量和烟气排放量与城市环境控制质量显著正相关。绿地面积、气温、降水量与空气质量呈显著负相关。在相关实证结果的基础上,提出了提高城市控制质量的政策建议。

广东省佛山市高明区空气质量因素与呼吸系统疾病死亡的时间序列分析

目的分析广东省佛山市高明区空气质量对呼吸系统疾病死亡的影响,为开展疾病气象预警服务提供相关方法。方法对2015年1月1日至2020年6月30日广东省佛山市高明区居民呼吸系统疾病每日死亡人数、日均气温和湿度,以及该地区空气中二氧化硫、二氧化氮、一氧化碳、臭氧浓度和细颗粒物(PM2.5)、PM10等变化情况进行描述,利用分布滞后非线性模型对各类空气污染物浓度与呼吸系统疾病死亡进行时间序列分析。结果高温、高湿能增加居民呼吸系统疾病短期死亡风险;低温、低湿能增加居民呼吸系统疾病死亡风险并且存在滞后效应,且女性高于男性,≥65岁居民高于小于65岁居民。综合空气污染物二氧化硫、臭氧浓度,PM2.5、PM10因素后高温能增加呼吸系统疾病短期死亡风险。结论当广东省佛山市高明区日均气温骤升或持续低温时建议居民尽量避免外出活动并做好健康防护,同时,有关部门应强化风险预报,提供防病防害指引。

万寿西宫子站周边空气质量影响因素的灰色关联分析

根据灰色系统理论,编制了灰色关联分析软件,分析了2003-2004年18个月北京市全部24个大气自动监测站所获得的月平均空气污染指数,考察了万寿西宫子站与其它子站周边空气质量的相互依赖性和相互影响。结果表明:天坛子站与东四子站与万寿西宫子站的时间序列关联度最大,表明城四区的空气质量存在同步特征。同时灰色关联分析结果与古城周边存在的工业污染源影响城四区空气质量的事实也是一致的。

城市轨道交通室内空气质量影响因素分析

地铁作为现今大部分城市交通建设的选择,其建设的质量和水平是交通建设的关键。但我国大多数城市的地铁,由于大部分建于地下,内部空气不流通,导致其室内的空气质量差,进而影响出行人员的身体健康。本文从城市轨道交通空气品质、空气参数指标以及改善城市轨道交通空气品质的切入点等方面进行分析,为解决城市轨道交通室内空气质量提供参考性的意见和建议,进而提高城市轨道交通的室内空气质量。

7岁儿童语言表达的影响因素分析

通过对64名7岁北京市儿童的实验室观察来了解他们气质特点和语言表达发展状况,并对儿童家长进行教养方式和家庭社会经济地位的调查。研究发现家庭收入对儿童的语言表达发展有一定的影响;父母教养方式尤其是父亲的严格教养方式,与儿童的语言表达发展有密切联系;儿童的气质与其语言表达发展的关系在个别维度上显著;儿童气质与父母教养方式的相互作用对语言表达水平存在着影响。

章丘区空气污染特征及气象因素相关分析

利用济南市章丘区2016年3月至2017年2月空气污染指数(AQI)和6种污染物(PM_(10)、PM_(2.5)、NO_2、SO_2、CO、O_3)数据,结合章丘区气象因子(温度、湿度、风速),运用统计分析、相关分析等方法,对该地区污染特征变化及与气象因子的相关性进行了研究.结果表明:章丘区主要污染物有PM_(10)、PM_(2.5)、O_3三项,分别占全年总天数的46%、44%、10%;章丘区全年空气质量较好的时间段集中在夏秋季节,冬春季节空气质量较差,但O_3变化趋势与总体趋势相反;全年温度变化成抛物线状,相对湿度变化不大,春旱现象明显,全年风速起伏变化较小,冬季风速较小;AQI与温度相关系数为-0.329,P<0.01,具有显著的负相关性;AQI与湿度相关系数为0.150,P<0.01,具有比较显著的正相关性;AQI与风速相关系数为-0.051,P>0.01,相关性不显著.