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真的只需要關心PM2.5?廣州空氣質量分析報告

更新時間: 2017-10-26 12:58 來源: 勒夫邁 編輯: PM2.5傳感器 閱覽: ? 新聞資訊
 

1. 背景介紹

本篇報告所采用的廣州市空氣質量歷史數據來自:

(1)中國環境保護部數據中心(http://datacenter.mep.gov.cn/index)

(2)中國空氣質量在線監測分析平臺(https://www.aqistudy.cn/historydata/index.php)

包含了AQI指數(空氣質量指數)、空氣質量等級、主要污染物,以及六項污染物質的濃度:其中PM2.5(粒徑小于等于2.5μm的顆粒物,也稱細顆粒物),PM10(粒徑小于等于10μm的顆粒物,也稱可吸入顆粒物),SO2(二氧化硫),NO2(二氧化氮)以及CO(一氧化碳)的濃度全部為24小時平均值,O3濃度值為8小時的滑動平均值。除CO的濃度單位為(mg/m³)外其他污染物的濃度單位均為(μg/m³)。不同來源的數據會存在少許出入,但是差別不大。

本篇報告所采用的廣州氣象數據來自:

(1)天氣后報網站數據(http://www.tianqihoubao.com/),包含廣州市每日的天氣狀況與氣溫信息。

本報告使用的數據的時間跨度為2015年1月1日至2017年6月30日,共有912條記錄。

根據我國于2012年2月29日發布并于2016年1月1日實施的《環境空氣質量標準》(GB3095-2012)(http://www.cshbj.gov.cn/upfiles/2013-3/2013327153015207.pdf),AQI指數取代了原有的API指數進行使用。

AQI的指數的取值范圍為0~500,其中0~50、51~100、101~200、201~300和大于300,分別對應國家空氣質量標準中日均值的I級、II級、III級、IV級和V級標準的污染物濃度限定數值。

· I級:空氣質量評估為優,對人體健康無影響;

· II級:空氣質量評估為良,對人體健康無顯著影響;

· III級:為輕度污染,健康人群出現刺激癥狀;

· IV級:中度污染,健康人群普遍出現刺激癥狀;

·V級:嚴重污染,健康人群出現嚴重刺激癥狀。

AQI指數的計算是取六中污染物的分指數(IAQI)最高值,因此具體計算方法為根據分指數對應各污染物的濃度限值計算各污染物的IAQI然后再取最大值作為當期的AQI值,而對應的該污染物也是當天的主要污染物。

二、探索性分析

首先對空氣質量的歷史數據進行探索性分析,了解2015年以來廣州市空氣質量的大致狀況,并挖掘空氣質量的各因素之間是否存在相互影響的潛在關系。

表1 空氣質量等級頻數及頻率統計表

空氣質量等級頻數及頻率統計表

各空氣質量等級所占比例

圖1 各空氣質量等級所占比例

從空氣質量等級的基本統計信息來看,廣州市的空氣質量級別大多數為良,其次為優。而輕、中、重度污染的天數在源數據的時間范圍內所占比重不超過15%。從下圖AQI指數分布上來看情況也基本與上述圖表吻合,兩年半的時間內超過600天的AQI指數值在40~80的范圍內。

AQI指數的頻數直方圖

圖2 AQI指數的頻數直方圖

根據廣東省環保廳公布的信息,2016年廣東省各地級市環境空氣綜合質量指數排名中,廣州在21個城市中排名倒數第一,然而相比于北京、上海,廣州市的空氣質量水平仍然要更好。

AQI指數密度曲線(分年度)

圖3 AQI指數密度曲線(分年度)

從三年的AQI指數的密度曲線來看,雖然2017年的密度曲線由于只有半年數據所以參考性不強,然而從2015年至2016年來看廣州的空氣質量似乎沒有在這段時間內有明顯的改善,可見空氣污染的治理仍需努力,空氣質量仍需進一步提高。

表2 主要污染物類別頻數統計表*

主要污染物類別頻數統計表

*注:部分記錄會出現多種污染物質同為該日的主要污染物,該情況在頻數統計上均予以記錄,同時也因此不再進行頻率統計。

**注:原則上當空氣質量級別為優時不計算出主要污染物類別,然而由于不同來源數據出入有部分級別為優的記錄記載了主要污染物類別,此類記錄共27條,其中的1條主要污染物為O3其他均為NO2。由于該類記錄數量較少因此將其保留,該現象對結論影響不大。

對每日的主要污染物進行頻數統計,可見出現次數最多的前三種污染物質類別依次為NO2,O3,PM2.5;CO和SO2基本上都不是主要污染物(日報次數為零)。

表4 不同空氣質量等級下主要污染物類別頻數統計***

不同空氣質量等級下主要污染物類別頻數統計

***注:此處不統計空氣質量記錄為優時的主要污染物。

從下圖來看,若按照不同空氣質量等級來看,當空氣質量較好時主要污染物多為NO2,然而當空氣污染情況較為嚴重時主要污染物多為O3,其次為PM2.5。由此可見相比于群眾更為關注的PM2.5,廣州市主要面臨的空氣污染問題更多是來自O3的污染,因此有必要重視O3污染的治理。

不同空氣質量等級下主要污染物類別統計條形圖

圖5 不同空氣質量等級下主要污染物類別統計條形圖

從下方的矩陣散點圖可見,與AQI指數相關關系最為顯著的污染物質是PM2.5和PM10。由于PM10中已包含PM2.5所以兩者也呈現高度相關,O3與其他污染物之間基本上不存在顯著的相關關系。

各污染物質與AQI指數的矩陣散點圖

圖6 各污染物質與AQI指數的矩陣散點圖

空氣質量等級分組復合條形圖(分是否下雨)

圖7 空氣質量等級分組復合條形圖(分是否下雨)

AQI密度曲線(分是否下雨)

圖8 AQI密度曲線(分是否下雨)

結合天氣狀況來看,下雨天的AQI指數有的更多比例集中在100以下,相比沒有下雨的時候總體水平明顯更低,從空氣質量等級的分組統計來看也可以看出下雨天的空氣污染程度更低??梢姅祿仓С至巳罕妼諝赓|量常見的一種主觀感受:下雨往往對空氣質量有改善的作用。

AQI指數關于日平均溫度的散點圖

圖9 AQI指數關于日平均溫度的散點圖

日平均溫度的分組箱線圖

圖10 日平均溫度的分組箱線圖

相比之下,溫度的高低對空氣質量的好壞并沒有顯著影響。散點圖(圖9)顯示AQI指數關于平均溫度的點是分散的,趨勢線也沒有明顯的增長或降低趨勢。雖然在高溫情況下出現了少量AQI值較高的點,但是根據箱線圖(圖10)顯示下雨天也更多集中在高溫時間,而下雨又有改善空氣質量的作用。再加上絕大多數的點仍集中在AQI值小于100的范圍內,所以認為溫度的高低對空氣質量的好壞沒有顯著影響。

各污染物質濃度關于日平均溫度的散點圖

圖11 各污染物質濃度關于日平均溫度的散點圖

雖然氣溫對整體空氣質量的影響較小,但細化到各類污染物質時,我們發現O3濃度在高溫天氣下會上升到較高水平,尤其是在溫度達到30℃以上的時候。而其他五種污染物質濃度不太受氣溫高低的影響。因此在高溫天氣下應特別注意高濃度的臭氧污染問題。

各污染物質濃度分組箱線圖(分是否下雨)

圖12 各污染物質濃度分組箱線圖(分是否下雨)

如圖12所示,每一種污染物質的濃度在下雨天都將有所降低,其中O3,PM2.5,PM10與SO2的降低更為顯著。

三、預測模型

空氣質量預測模型的建立使用了AQI值所為因變量,該變量為連續型??紤]到該預測任務下的時間因素,即不可能提前知道準確的未來空氣質量與污染物質濃度的相關信息,但是未來的天氣信息往往可以通過天氣預報提前得知,且大多數情況下準確度也較高。因此自變量的選取上包含了空氣質量信息的前1天滯后值和氣象信息的當天與前1天的滯后值,一共16個自變量進行預測模型的訓練與測試。具體的變量選取信息如下表所示:

表5 預測模型的所有變量說明表

使用IBMSPSS Modeler預處理數據并分區后進行多模型自動訓練與測試并以相對誤差為標準選取最優模型(單模型),訓練集與測試集樣本比為3:2。訓練的預測模型種類包括:線性回歸、廣義線性回歸、線性SVM、隨機森林、CART決策樹、CHAID決策樹、神經網絡等。最后選出的最優模型為線性回歸模型,模型的運行報告如下表6所示。

表6 回歸模型運行報告

回歸模型運行報告

模型擬合曲線與真實AQI曲線比較圖

圖13 模型擬合曲線與真實AQI曲線比較圖

可以看出相對于藍色的真實AQI歷史數據,預測模型的AQI預測值所形成的紅色曲線對其擬合效果較好,能夠大致預測出AQI值的每日波動。然而當AQI值在部分時間出現“尖峰”,即污染較為嚴重的日子里,模型估計值都會樂觀很多,無法預測到很高的AQI值,預測誤差會較大。

表7 空氣質量等級的預測值與實際值交叉表(訓練集)

空氣質量等級的預測值與實際值交叉表(訓練集)

表8 空氣質量等級的預測值與實際值交叉表(測試集)

空氣質量等級的預測值與實際值交叉表(測試集)

將預測出的AQI值換算成空氣質量等級后與真實空氣質量等級進行比較得到以上兩表,同樣可見嚴重污染的情況下模型的預測能力仍有欠缺,需要后續探索如何提高精度。

本文來自網絡

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