主成分分析法在合肥市空气质量评估中的应用

基于2019年1月1日至2020年12月31日地面国控站点的重要污染物日均浓度监测数据和气象数据,利用主成分分析法对合肥市城市空气质量进行了综合评估。其中污染物数据包括细颗粒物(PM_(2.5))、可吸入颗粒物(PM_(10))、二氧化氮(NO_(2))、二氧化硫(SO_(2))、一氧化碳(CO)和臭氧(O_(3))等重要大气污染物的日值数据;气象数据包括平均气温、平均风速、日照时数、20-20时累计降水量、平均本站气压和平均相对湿度。首先通过逐步回归法筛选出与空气质量指数有显著影响的指标,再通过主成分分析法对显著指标进行数据降维。根据主成分分析理论,从5个显著影响指标中提取出2个主成分,所提取的两个主成分累积方差贡献率达到82.9%。评估合肥市城区空气质量的第一主成分为PM_(2.5)、CO和PM_(10)组成的综合指标,表明合肥市空气质量受PM_(2.5)、CO和PM_(10)污染物的浓度变化影响最为显著;第二主成分为日照时数和O_(3)组成的综合指标,表明日照时数和O_(3)浓度的变化是影响空气质量的第二重要因素。主成分综合得分与空气质量指数具有较好的一致性(R^(2)=0.78),对比分析发现,主成分分析法对于优良空气质量及冬季的评估效果最好。研究结果表明,运用主成分分析法提取的主成分结合综合得分可对城区空气质量进行有效评估。

影响湖南省空气质量指数的主要气象因子分析

为了落实《湖南省大气污染防治攻坚行动工作方案》对空气质量预报精细化的要求,本研究基于湖南省主要城市2015—2022年间的空气质量数据和气象要素数据,采用统计分析、相关分析、主成分分析法(PCA)等方法,分析了湖南省空气质量指数(AQI)与气象条件之间的关系,提取了影响湖南省不同等级AQI的主要气象因子,并分析了不同等级污染天气的主要气象影响因子。结果显示:(1)在研究期内,湖南空气质量优良天数优于全国平均水平,污染天数分布存在显著的区域差异,部分城市没有出现过严重污染天气。(2)多个气象要素组合构成的气象因子共同对AQI产生影响,影响湖南省AQI的主要气象因子包括气温、水汽与日照组合、平均风速以及降水量;除严重污染天气外,气温因子是影响湖南AQI的首要因子。(3)单个气象要素与AQI之间的相关性较弱。(4)地形的影响使气象条件分布更复杂,而且主要影响AQI的气象因子存在区域差异,增加了AQI精细化预报的难度。

基于时空规律的PCA-LSTM-Attention空气质量预测研究

空气质量指数(AQI)是考量空气质量好坏的综合指标,由于各地区空气受风向影响不断流动,使传统预测模型难以从时间单一角度进行建模。针对此问题提出一种利用主成分分析(PCA)降维思想,考虑不同地区时空规律的模型。通过收集目标城市和周边几个城市的所需数据,使用PCA求解所有城市的综合空气得分作为空间信息,再输入LSTM提取时间规律,最后通过注意力模块输出AQI预测。通过对沧州、唐山、廊坊、保定和天津的大气污染物和气象数据的分析,证明该算法比只考虑时间因素的LSTM模型、RNN模型和ARIMA(1,1,1)模型精度更高,可以有助于提高AQI预测精度。

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。

影响教室空气环境卫生质量的主成分分析

目的：了解影响教室空气卫生质量的主要指标，为校址的设置和教室的建设提供理论依据。方法：应用主成分分析法对影响教室空气环境卫生质量的8项指标进行了分析。结果：风速、CO2、噪声是决定第一主成分的主要指标，尘埃颗粒数是决定第二主成分的主要指标，CO是决定第三主成分的主要指标。结论：学校的设置和建设应依据以上指标，从而可降低有害气体和颗粒含量。

空气环境质量评价分析的数学方法及应用

用空气污染指数法,进行空气质量评价;用主成分分析法进行污染因子分析;用秩相关系数检验法作污染趋势分析。并根据淮安市2004-2007年实测空气质量日报资料,说明上述方法的应用。

基于PCA的区域环境质量综合评价及应用实例研究

区域环境质量综合评价是"十二五"期间环境综合分析的发展方向。基于主成分分析理论,借助SPSS软件,对山东省某市2003—2008年空气环境质量进行综合评价。结果表明,该市的空气环境质量远优于二级标准,总体处于良好水平。对大汶河水质进行综合评价,结果表明,寨子桥、东周水库和王台大桥3个监测断面水质较好,角峪和大汶口监测断面的水质较差,有机污染物是造成大汶河水质污染的主要原因。以上结果均与实际拟合度较好,PCA法是环境质量综合评价中一种简单易行的有效方法。

主成分分析在大气质量监测优化布点中的应用

主成分分析法(PCA)以少数的综合变量取代原有的多维变量,在原始数据信息丢失最小的情况下,使数据结构得以简化。作者分析了合肥市新站区大气环境监测数据,采用主成分分析法建立空气质量污染特征因子与污染物之间的数学模型,再用该模型计算出各点位相对污染程度,并对监测布点进行分类。以此选出最佳监测点位,可为大气质量监测优化布点提供方法,为合肥市新站区环境质量的分区和分级治理提供理论依据。

武汉市机动车保有量及相关因素对空气质量的影响

[目的]研究武汉市机动车保有量及相关因素的变化情况,探索该市空气污染状况、变化趋势及影响空气质量的重要因素。[方法]收集武汉市1986～1995年间空气质量监测及城市建设方面的资料,利用简单相关、主成分回归、灰色关联分析进行统计处理。[结果]武汉市1986～1995年空气中主要的污染物为总悬浮颗粒物(TSP),浓度范围在0.211～0.356mg/m^3,超标率为40%。二氧化硫(SO_2)和氮氧化物(NO_x)均未超标,符合国家空气质量二级标准。NO_x浓度呈现上升趋势。主成分回归分析结果显示机动车保有量对NO_x的浓度影响最大。灰色关联分析显示机动车保有量与TSP、SO_2、NO_x浓度的灰色关联度系数分别为:0.6237、0.6235、0.7224,关联度排序为:NO_x>TSP>SO_2。[结论]城市NO_x浓度呈现上升趋势,机动车保有量增长是主要影响因素之一。尾气污染成为城市亟待解决的重大环境问题。

基于层次分析和主成分分析的城市空气质量评价——以徐州市为例

为评价城市空气质量,以徐州市为例,分别运用层次分析法和主成分分析法对大气监测数据进行了对比研究。层次分析表明:研究期间徐州市大气环境质量为一级时的权重为0.450 2,为二级时的权重为0.549 8,表明该市空气质量等级为二级;主要大气污染物的权重排序为PM_(2.5)>PM_(10)>NO_2>SO_2,说明首要大气污染物为PM_(2.5),表明徐州市大气污染表现为颗粒物污染。主成分分析表明:在特征值大于1的基础上,选取前两种污染物的总方差累计贡献率为78.804%的主成分作为综合性指标来反映徐州市大气环境质量;第一主成分的方差累计贡献率为59.562%,表明该市大气环境质量的主要影响因素依次为PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO,其中PM_(2.5)是首要大气污染物。层次分析和主成分分析结果均与《徐州市环境状况公报》发布的该市大气中首要污染物为细颗粒物(PM_(2.5))的结论相吻合,表明上述两种方法均可作为城市大气环境质量评价的方法。

基于径向基函数网络的宣城市空气质量预测

提出了一种应用人工神经网络进行空气质量预测的方法,即采用径向基函数神经网络进行短期的空气质量预测;并采用了主成分分析方法降低神经网络学习矩阵维数,浓缩预测信息,降维去噪.选取宣城市气象局2003年到2005年地面气象观测资料作为预测因子,宣城市环境保护监测中心提供的PM10、SO2浓度值作为预测对象,进行训练学习和预测验证.研究结果表明:将该方法应用于空气质量预测,效果良好,具有较强的实用性和推广能力.

多指标综合评价风干牛肉品质的研究

为综合评价不同风干牛肉的品质差异,从营养、滋味、口感、色泽、安全的角度对四种风干牛肉进行分析。多重比较分析结果发现:四种风干牛肉的L*差异不显著,脂肪含量、嫩度、a*和b*部分样品间差异显著,其余指标(p H、氯化钠含量、总酸)间均存在显著差异(p<0.05)。主成分分析可以实现多指标(13个参数)的降维,降维后前两个主成分就可有效区分不同风干牛肉,其区分结果图中样品点随钠含量、总酸等指标呈规律性分布,且表征风味、口感、常量成分、色泽等参数分布在loading图中不同区域。聚类分析实现了不同种类样品正确聚类。结合统计分析方法,从营养、滋味、色泽、安全等角度可以实现不同风干牛肉品质的综合分析与检测。

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。

哈尔滨市寒冷月份空气质量指数与空气污染物的相关性

以哈尔滨市环保局公布的2014年1—2月份市区内空气质量指数(AQI)实时监测数据为基础,每日对监测数据进行收集整理,得到了AQI的实时值以及PM2.5、PM10、CO、SO2、NO2质量浓度和臭氧1 h质量浓度(O3(1 h))、臭氧8 h质量浓度(O3(8 h));运用相关性分析、主成分回归分析及通径分析方法,分析各空气污染物对AQI的影响程度。结果表明:AQI与PM2.5、PM10、CO、SO2、NO2呈显著正相关,AQI与O3(1 h)、O3(8 h)呈显著负相关;空气污染物间存在严重的多重共线性。根据相关性分析结果,建立AQI与空气污染物的主成分回归模型,模型通过检验。通径分析结果表明:PM2.5对AQI的直接作用及总作用,均最大;PM2.5通过CO对AQI的间接作用,均大于其他污染物通过CO对AQI的间接作用;PM2.5对AQI的变化,起到了决定性的影响作用。

大学教室颗粒物PM_(10)化学组分特性及源解析

对位于长沙市中南大学教室空气中的可吸入颗粒物(PM10)进行3个月(2007年9～12月)的实时浓度监测与样本采集。颗粒物样本中的化学组分采用X射线荧光光谱仪(XRF)进行分析,并利用主成分分析法(PCA)对教室颗粒物进行源解析研究。研究结果表明:大学教室空气中颗粒物污染十分严重,平均质量浓度高达(176.56±57.63)μg/m3,明显高于我国环境空气中颗粒物质量浓度标准;教室颗粒物中的主要化学组分含量均比室外的高,尤其是对人体健康危害较大的过渡金属元素更为显著;教室颗粒物的主要来源按贡献量由大至小排列依次为土壤扬尘、煤燃烧、垃圾焚烧、工业排放、交通尾气。源解析结果为控制与降低教室颗粒物污染提供了科学依据与策略。

基于主成分分析和模糊综合评判的保定市空气质量评价

根据中华人民共和国国家环境保护标准HJ 633-2012,基于保定市6个环境空气质量监测点的数据,应用模糊综合评判法建立了2个保定市环境空气质量的综合评价模型;运用主成分分析法确定影响保定市环境空气质量的各因素的权重,同时利用主成分分析明确保定市各个监测点环境空气质量的主要影响因素,得到保定市影响环境空气质量的首要因素是PM10,其次是NO2和PM2.5。最后应用所建立的2个模型对保定市的环境空气质量进行综合评价,得到了空气质量为良的与实际一致的评价结果。模型的建立为保定市制订治理环境污染的决策有一定的指导意义。

雾霾灾害风险指数的构建与测度

近年来,雾霾天气的频繁出现给社会生产生活造成了严重的影响,要从根本上破解雾霾治理难题,必须科学测度我国雾霾灾害风险程度。文章运用主成分分析方法对空气质量、污染物排放等基础指标进行了降维,有效合成了雾霾灾害风险指数,并对指标有效性进行检验,结果显示该指标对雾霾灾害风险具有较好的预警作用。雾霾灾害风险指数的实证分析证明,雾霾灾害风险主要受空气质量和污染物排放的影响,在雾霾灾害的治理过程中应重视对空气中颗粒物的治理,加强对工业污染物和生活污染物排放的控制。

基于BP神经网络的空气质量预测与分析

使用神经网络构造的算法,对秦皇岛市的空气质量进行预测。将秦皇岛市的气象监测数据与环境监测数据,按照季节关系分组,并进行相关性分析,从而确定出与空气质量呈强相关性的气象因子。并对其进行主成分分析,得出影响空气质量变化的主因子,以减少多种气象因子带来的数据处理难度。构建季节预测模型,并根据气象因子筛选结果,确定出神经网络模型需要输入的数据矩阵,从而通过气象参数变化对秦皇岛市的空气质量进行预测。并通过四个预测模型对季节空气质量的数值预测,得出了平均预测准确率,分别为81.18%,83.10%,81.72%,80.56%。结果表明,使用BP神经网络构建的秦皇岛市空气质量预测模型,可以成功预测该市四季的空气质量。

高校课堂教学质量定量评价方法探索

根据当前高校教师劳动的自身特点,按照发展性评价的指导思想,注重教师专业水平的提高,使用主成分分析法对高校教师课堂教学质量进行综合评价,探索一套高校课堂教学质量评价的有效方法。该方法在实际应用中有一定的科学性和可行性。

2013年上海市空气质量时空特征分析

根据上海市2013年的空气监测数据,运用主成分分析法对上海市9个国控监测点所代表区域的6种污染物进行分析,以期得到6种污染物之间的关系和上海市空气质量的时空特征。通过主成分分析得出了两个主成分,第一个主成分主要代表了PM10、PM2.5、CO、SO2、NO2这5种污染物的信息,第二个主成分主要代表了O3这1种污染物的信息,且PM2.5、PM10、O3对空气质量起主导作用。通过计算各监测点各月平均每天主成分得分得出2013年上海市空气质量最差的是徐汇上师大、静安、杨浦四漂,空气质量最好的是浦东川沙和浦东张江;上海市冬季和春季空气质量比较差,而秋季和夏季空气质量比较好。