重庆市空气质量的影响因素分析及预测

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改革开放以来,城镇化和工业化的飞速发展以及能源的大量消耗,加剧了可吸入颗粒物、二氧化硫、碳的化合物和氮氧化物等有害污染物的排放,使大气环境污染问题更加严重。因此,对于空气质量科学的预测及其影响因素分析显得极其重要。本文以空气质量为研究主题。研究内容可以分为以下三个方面:(1)空气质量的影响因素分析。分别从大气污染物和气象条件两方面讨论空气质量的影响因素,探索性分析大气污染物浓度的变化趋势,运用描述性统计分析首要污染物,并采用相关系数法确定对空气质量影响程度较大的因素。(2)空气质量的综合评价。基于六项污染物的年平均浓度数据,利用TOPSIS法对2019年—2021年重庆市的空气质量进行综合评价。(3)空气质量的预测研究。将空气质量的各影响因素作为输入变量,分别建立基于BP神经网络和随机森林的空气质量预测模型,利用RMSE、MAE和MRE评估和对比两个模型的预测效果,并选择预测效果较好的模型对未来十日的空气质量进行预测。本文利用重庆市2019年—2021年的大气污染物浓度数据和2021年的气象数据展开分析。研究发现:(1)其一,PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO在时间上有着冬季高、夏季低的季节变化规律;O3在时间上有着冬季低、夏季高的季节变化规律。其二,在2021年,影响重庆市空气质量的首要污染物是NO2、PM2.5和PM10。其三,在污染物因素中,PM10、SO2和PM2.5对空气质量影响程度较大;在气象因素中,温度和风速对空气质量影响程度较大。(2)对于2019年—2021年重庆市的空气质量,2021年最优,2020年居中,2019年最差。(3)基于随机森林对空气质量预测的RMSE、MAE和MRE均小于BP神经网络,利用随机森林预测未来十日的空气质量,每一天预测值和真实值的相对误差均小于0.06。
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