空气质量分析
空气质量监测数据的质量评估与分析方法
空气质量监测数据的质量评估与分析方法为了评估和分析空气质量监测数据的质量，确保数据准确可靠并为环境保护决策提供科学依据，科学家们开发了一系列方法和指标。
本文将介绍一些常用的空气质量监测数据质量评估方法和分析方法。
一、空气质量监测数据质量评估方法1. 数据质量控制数据质量控制是保证数据质量的基本要求。
它包括数据传输过程中的监测，确保数据采集设备正常工作以及压力和温度的定期检查。
定期校准仪器和设备也是确保数据准确性的关键。
2. 数据缺失和异常情况处理在空气质量监测过程中，可能会出现数据缺失和异常情况。
对于缺失数据，可以采用插值法来填补缺失值，以保证数据的连续性。
对于异常数据，应该进行排除或修复，以避免对后续数据分析和评估的影响。
3. 数据可靠性评估数据可靠性评估是一种评估数据质量的方法，可以确定数据的准确性和可靠性。
常用的方法包括对数据的重复性和一致性进行检查，比较仪器的稳定性和精确性等。
4. 数据一致性检验数据一致性是指在同一空间和时间范围内，多个监测站点或监测指标的数据是否一致。
一致性检验可以通过比较不同监测站点或指标的数据差异来确定，常用的指标包括相关性分析、偏差分析以及回归分析等。
5. 数据需要满足的条件对于空气质量监测数据的质量评估，需要满足一些基本的条件。
例如，数据应该具有充分的采样和监测点覆盖，采样频率和时间范围应该足够长，同时数据应该包括空气污染物浓度值和监测参数的相关信息等。
二、空气质量监测数据分析方法1. 描述性统计分析描述性统计分析是对监测数据进行整体描述和总结的方法。
它可以通过计算数据的均值、标准差、最大值和最小值来了解数据的集中趋势和变异性。
此外，直方图和箱线图也是常用的描述性统计工具。
2. 污染物浓度分布分析污染物浓度分布分析是研究污染物在某一区域内的空间分布规律和浓度分布特征。
可以通过制作空气污染物浓度分布地图或使用地理信息系统（GIS）来实现，以便更直观地展示和分析数据。
环境空气质量现状分析及治理策略
环境空气质量现状分析及治理策略随着城市化进程的加快和工业发展规模的不断扩大，环境空气质量成为人们越来越关注的问题。
本文将对环境空气质量的现状进行分析，并提出相应的治理策略。
一、环境空气质量现状分析1. 污染源分析目前，环境空气质量的主要污染源可归纳为工业排放、机动车尾气、燃煤污染以及城市垃圾焚烧等。
工业排放和机动车尾气是主要的污染源，对空气质量的影响最为显著。
2. 主要污染物分析环境空气中主要存在的污染物包括颗粒物、二氧化硫、氮氧化物、挥发性有机物等。
这些污染物对人的健康产生不良影响，严重时甚至会引发呼吸系统疾病等。
3. 空气质量状况评估通过监测数据可以看出，许多城市的空气质量严重超标。
颗粒物、臭氧和二氧化氮等污染物的浓度持续上升，对居民的健康构成威胁。
二、环境空气质量治理策略1. 加强法律法规建设建立健全环境保护法律法规，明确空气质量治理的责任主体，加强对环境污染的监管与执法力度，提高违法成本，形成有效的处罚机制。
2. 推动产业升级推动传统高污染产业向清洁生产和绿色制造转型，加大对污染排放的治理力度，减少污染物排放，降低环境空气质量的污染程度。
3. 促进节能减排鼓励合理使用能源，提倡节能减排，推广清洁能源的利用。
同时，加强对机动车的尾气排放管理，推动汽车产业向新能源转型。
4. 强化城市规划管理加强对城市建设的规划和管理，合理布局工业区域、交通路网和绿化建设。
通过科学规划，减少污染物的排放与扩散，改善城市空气质量。
5. 提高公众环境意识加强环境教育，提高公众对环境空气质量的重视程度，培养环保意识，倡导低碳、绿色生活方式，共同参与环境保护和治理工作。
6. 加强国际合作加强与其他国家和国际组织的合作，共同应对空气污染问题。
在技术交流、经验借鉴和政策协调方面，加强国际合作，形成合力。
三、结语环境空气质量的问题关系到每个人的身体健康和生活质量，必须引起全社会的高度重视。
通过加强治理策略的实施，我相信我们能够改善环境空气质量，为人民提供一个更加清洁和健康的生活环境。
空气质量监测数据分析及其对健康影响评估
空气质量监测数据分析及其对健康影响评估空气质量是衡量一个地区环境健康状况的重要指标，不良的空气质量不仅对环境造成危害，还对人们的身体健康带来严重影响。
因此，对空气质量监测数据的分析及其对健康的影响评估至关重要。
本文将对空气质量监测数据的分析方法和对健康的影响进行详细阐述。
一、空气质量监测数据分析方法1. 数据搜集与整理空气质量监测数据可以通过各级监测站点收集获得，其中包括大气污染物的浓度和空气质量指数（AQI）等数据。
搜集到的数据需要经过整理与清洗，以确保数据的准确性和完整性。
2. 数据可视化分析通过数据可视化工具，如图表、统计图等方式展示数据，有助于我们更直观地了解空气质量的变化趋势和污染物的分布情况。
常见的数据可视化方法有折线图、柱状图、饼图等。
3. 数据统计分析通过数据统计分析方法对空气质量监测数据进行进一步的分析，可以揭示污染物的浓度分布规律、污染物间的相关性以及不同地点、不同时间段的空气污染情况。
常见的统计分析方法包括平均值、标准差、相关系数等。
4. 数据趋势预测利用历史的监测数据和趋势分析方法，可以对未来的空气质量进行预测。
这对政府决策部门和公众做出合理的预防措施具有重要意义，以减少空气污染的风险。
二、空气质量对健康的影响评估1. 大气污染物的危害空气中的大气污染物对人体健康产生直接和间接的影响。
其中，微小颗粒物（PM2.5和PM10）被认为是最具危害性的污染物，其细小尺寸使其容易进入呼吸道，直接影响肺部功能并引发呼吸系统疾病。
此外，空气中的臭氧、二氧化硫和氮氧化物等也会对健康产生不良影响。
2. 健康风险评估在空气质量监测数据的基础上，利用流行病学方法和健康风险评估模型，可以对不同污染物对健康的影响进行评估。
通过计算污染物的致死风险、潜在疾病负担和寿命缩短等指标，帮助政府和公众更好地认识到空气污染对健康的危害程度。
3. 区域性健康影响评估空气污染不仅对特定地点的居民健康造成危害，还会对整个区域范围内的人群产生影响。
环境空气质量现状分析及治理策略
环境空气质量现状分析及治理策略随着工业化和城市化的快速发展，环境污染已经成为全球各国面临的严重问题之一。
空气质量问题尤为突出，直接影响着人们的健康和生活质量。
而对于许多大城市来说，空气质量问题更是愈演愈烈，成为了严重的社会问题。
为了有效治理环境空气质量，保护人民的身体健康，必须对目前空气质量的现状进行深入分析，并提出有效的治理策略。
一、环境空气质量现状分析1. 空气质量污染严重目前，我国很多地区的空气质量一直处在严重污染的状态。
大气污染源主要包括工业排放、机动车尾气、生活燃烧以及扬尘等。
工业排放和机动车尾气是主要的污染源，特别是在大城市，车辆尾气排放极大的增加了大气中的有害物质含量，严重污染了空气质量。
根据相关数据显示，我国城市大气中PM2.5颗粒物的浓度多年来一直超标，甚至达到了危害人体健康的程度。
2. 空气中有害物质过多随着城市工业化的加快和车辆数目的增加，大气中有害物质的含量逐渐攀升。
除PM2.5外，二氧化硫、氮氧化物、一氧化碳等有害气体也在大气中大量释放。
这些有害物质一旦进入人体，会导致多种呼吸系统疾病，严重危害人们的健康和生命安全。
3. 城乡差距逐渐扩大空气质量问题在城市和农村地区有明显的差异。
在城市，机动车辆多、工厂密集，因此大气污染相对更为严重。
而在农村地区，农作物秸秆的焚烧、燃煤取暖等生活方式也增加了空气污染的程度。
由于城乡发展不平衡，城市空气质量明显比农村更差。
这种差距不仅影响了城乡居民的生活质量，也加剧了城乡发展的不平衡问题。
二、环境空气质量治理策略1. 加强监管和执法要加强对污染源的监管和执法力度。
尤其是对工业企业和机动车辆排放进行严格监管，对违法排放行为给予严厉处罚。
只有增加监管和执法的力度，才能有效地降低大气污染源的排放，改善空气质量。
2. 推动清洁能源发展应大力推动清洁能源的发展和利用。
清洁能源是减少大气污染的重要途径，可有效减少二氧化碳排放和改善大气环境。
可通过提高可再生能源的利用率，大力发展风能、光能等清洁能源，减少煤炭和石油的使用，从而减少污染物排放。
空气质量监测数据分析及分类预测策略
空气质量监测数据分析及分类预测策略概述：空气质量是现代社会所面临的一个重要环境问题。
通过监测大气中的污染物浓度并分析数据，可以及时预警和控制空气污染，保障人们的健康和环境的可持续发展。
本文将介绍空气质量监测数据的分析方法，并讨论分类预测策略，旨在提供一种有效的方法来预测空气质量改善或恶化的趋势。
一、空气质量监测数据分析方法1. 数据收集：在进行数据分析之前，首先需要收集空气质量监测数据。
这些数据通常包括大气中的各类污染物的浓度、气象条件（如温度、湿度和风速等）以及其他环境因素（如地理位置等）。
这些数据可通过气象站、空气质量监测站等渠道获取。
2. 数据清洗和预处理：收集到的数据可能存在缺失值、异常值或噪声等问题，需要进行数据清洗和预处理。
清洗过程包括删除缺失值、处理异常值和噪声等。
同时，对数据进行标准化或归一化处理，以消除不同数据之间的量纲差异，使其更适合进行后续的分析。
3. 数据分析方法：- 描述性统计分析：对清洗后的数据进行基本统计分析，如均值、标准差、中位数等。
这些统计量能够提供空气质量的概况和关键特征。
- 相关性分析：通过计算不同因素之间的相关系数，分析各个因素之间的相互关系。
例如，可以研究污染物浓度与气象因素之间的相关性。
- 趋势分析：利用时间序列分析方法，分析空气质量趋势的变化。
例如，可以使用ARIMA模型预测未来几个月或几年的空气质量。
- 空间分析：利用地理信息系统（GIS）等方法，分析不同地区的空气质量差异。
通过绘制空气质量热图或散点图，可以展示地理位置和空气质量之间的关系。
二、分类预测策略空气质量的预测对决策和规划具有重要意义，能够帮助采取及时的空气质量改善措施。
以下是一些常用的分类预测策略：1. 机器学习方法：- 决策树：通过构建基于特征的决策树模型，预测空气质量的类别。
此模型具有直观的解释性和较好的可解释性。
- 支持向量机（SVM）：通过找到一个最优的超平面，将不同类别的空气质量实例分开。
国内外环境空气质量指数分析和比较
国内外环境空气质量指数分析和比较一、本文概述随着工业化和城市化的快速发展，环境空气质量日益成为全球关注的焦点。
空气质量的好坏直接关系到人类的健康和生活质量，因此，对国内外环境空气质量指数进行深入的分析和比较具有重要的现实意义。
本文旨在通过收集和分析国内外环境空气质量指数的相关数据，探讨国内外空气质量的变化趋势、主要污染物及其来源，以及环境空气质量管理的政策与实践。
通过对比分析，本文旨在揭示国内外在环境空气质量管理方面的成功经验与不足，为提升我国环境空气质量提供有益的借鉴和参考。
本文还将探讨未来环境空气质量管理的挑战与机遇，以期为我国的环境保护事业贡献智慧和力量。
二、国内环境空气质量指数分析在中国，环境空气质量指数（AQI）是衡量空气质量的重要标准，其编制和发布由我国环境保护部负责。
AQI采用了分级的方式，将空气质量分为六级，从优到差分别为：优、良、轻度污染、中度污染、重度污染和严重污染。
这种分级方式使得公众能更直观地了解当前空气质量状况，采取相应的防护措施。
近年来，随着环保政策的加强和公众环保意识的提升，我国的环境空气质量有了显著的改善。
但是，受工业发展、城市化进程、机动车数量增加等因素影响，部分地区的空气质量仍然不容乐观。
特别是北方地区的冬季，由于采暖期燃煤排放的增加，容易出现重度污染甚至严重污染的情况。
从AQI的具体数据来看，我国大部分城市的空气质量指数在良到轻度污染之间波动。
其中，一些经济发达、工业集中的城市，如京津冀、长三角、珠三角等地区的城市，空气质量指数相对较高，中度污染和重度污染的情况也时有发生。
而一些经济相对落后、工业污染较少的地区，如西部地区的一些城市，空气质量指数则相对较低，优良天气占比较高。
为了改善空气质量，我国政府采取了一系列措施，如加强工业污染治理、推广清洁能源、提高机动车排放标准等。
公众也积极参与到环保行动中来，如减少私家车使用、选择公共交通、骑行或步行出行等。
这些措施的实施和公众的参与，共同推动了我国环境空气质量的改善。
空气质量污染因素的分析及治理措施研究
空气质量污染因素的分析及治理措施研究一、空气质量污染因素的分析空气质量是指大气中的气体、颗粒物等物质的种类、浓度和分布等特征。
空气质量的恶化会直接影响人们的身体健康和社会经济发展。
空气质量污染因素主要包括以下几个方面：1. 汽车尾气汽车尾气是城市空气污染的主要来源之一。
随着车辆数量的增加，汽车尾气排放问题越来越严重。
汽车尾气中含有大量的尘埃、氮氧化物和挥发性有机物等，对人体健康产生严重影响。
2. 工业排放工业排放是另一种重要的空气污染源。
这些排放物包括气体、颗粒物、废水等。
工业企业一般位于城市的郊区附近，但由于风向、高温和稳定的气压等天气条件的原因，这些排放物有时会扩散到城市中心区域，导致空气污染。
3. 建筑施工建筑施工过程中会产生大量的粉尘、噪音等。
施工工地周围的居民也会受到严重的影响。
施工工地周围的空气中含有大量的有害颗粒物，对人体健康产生直接影响。
4. 家庭生活家庭生活也是一个重要的空气污染源。
居民日常生活中使用的油烟机、清洁剂、芳香剂等，都可能会产生污染。
此外，在冬季使用燃煤取暖，也会使空气污染程度加剧。
二、治理措施1. 汽车尾气治理限制汽车的数量、增加公共交通的服务频率和改善道路设计，是治理汽车尾气排放的有效手段。
推广使用燃气车、电动车等新能源汽车也是一个重要的方向。
此外，可以采用路网改造、建立环保标志、加强排放检测等方法来治理车辆尾气排放问题。
2. 工业污染治理政府应加强对工业企业的监管，对违规排放者进行处罚。
同时，推广清洁生产技术，提高企业的环保宣传意识，减少工业污染物的排放。
对于一些瘫痪的污染行业，应推动其关停，以降低污染的强度。
3. 建筑施工治理对建筑施工过程中产生的扬尘、噪声等污染物，应采取各种技术手段进行治理。
例如喷洒水雾、覆盖施工现场、限制施工时段等方法。
施工现场周围的居民可以通过封闭门窗、佩戴PM2.5防护口罩等方式降低空气污染对身体的影响。
4. 家庭生活治理家庭生活中应尽量减少有害物质的排放。
空气质量的测量和分析方法
空气质量的测量和分析方法空气质量是现代城市发展中一个比较重要的问题，而空气质量的测量和分析方法也是相应工作中不可或缺的一部分。
那么，关于空气质量的测量和分析方法有哪些呢？一、测量方法1. 室内空气质量测量室内空气质量测量可以通过一些常用的仪器来完成，如气体检测仪、颗粒物测量仪等。
这些仪器能够检测室内空气中的各种污染物，如二氧化碳、甲醛、苯等，以及室内PM2.5等颗粒物的浓度，从而判断室内空气质量的好坏。
2. 户外空气质量测量户外空气质量测量需要使用专门的空气质量监测仪器，如空气质量自动监测站、大气降尘采样器等。
这些仪器可以测量空气中各种污染物的浓度，如PM2.5、PM10、二氧化氮、臭氧等，以及大气气溶胶、气溶胶元素等。
二、分析方法1. 统计学方法统计学方法是对不同时间、不同地点、不同污染物浓度的数据进行统计分析，以反映空气质量状况的方法。
常见的统计学方法有百分位数、平均数、标准差等。
这些指标可以反映出某个污染物在一段时间内的浓度水平、浓度分布状态等。
2. 空间分析方法空间分析方法是将污染物浓度随时间的变化和地点的变化综合起来进行分析，从而判断空气污染的扩散范围和污染物来源。
常见的空间分析方法有Kriging插值方法、地统计方法、空间状态分析等。
这些方法可以给出空气质量状况的空间分布图、空气污染源的位置和污染程度等信息。
3. 多元统计学方法多元统计学方法是将多个指标综合起来分析，以反映不同因素对空气质量影响的综合作用。
常见的多元统计学方法有主成分分析、因子分析等。
这些方法可以反映不同因素（如人口密度、交通情况、工业排放等）对空气质量状况的贡献程度，从而提出相应的治理措施。
综上所述，空气质量的测量和分析方法是对空气污染问题进行科学研究和治理的重要手段。
不同的测量方法和分析方法可以从不同角度反映空气质量的状况，为制定相应的治理措施提供经验依据。
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工业大学数学建模培训模拟题题目：空气质量分析（填写A或B题）组号：（如果有的话）论文题目：空气质量分析摘要随着经济社会的高速发展，工业等发展迅速，这导致了空气质量的污染。
空气污染问题越来越受到人们的重视。
本文通过对相关数据的查阅，整理，作图比较四个城市的空气质量状况，并建立模型通过层次分析法以及一致性检验对不同年度月度各个城市的质量状况进行排序。
最后通过查阅权威机构的数据资料等对所作的排序结果进行判定以及做出相应的解释。
针对问题一，先要把缺失的数据通过查阅文献和互联网来进行补齐或者删除，保证数据的完整。
然后对数据进行预处理，通过各种分析剔除误差较大，独立的数据。
建立完整有效的数据表格，导入spss软件后，对数据进行标准化处理并进行有效正确的编码以便后期对数据的处理。
针对问题二，要分析各城市6年间的空气质量变化趋势，需要根据第一问所整理数据进行作图，从所做的图中观察分析不同城市的空气质量变化趋势。
根据图中的拐点等判断质量是向优转变还是向污染转变，达到对空气质量的检测目的。
针对问题三，先分别整理各城市的年度数据与月度数据，假设数据真实可靠，而且各指标等级对空气质量的影响因子对于不同城市来说是相同的。
然后依次按照污染指数、首要污染物、空气质量级别、空气质量状况分别与年份与月份做线性回归分析，画出散点图，得出相关系数，然后求得空气质量状况指数m与n,然后比较排序。
针对问题四，针对此问题，搜集与各城市空气质量状况相关的指数，经过查找，与各城市空气质量状况相关的参数有各个城市的人口数量，民用车辆，人均消费指数，工业企业数量，绿化覆盖面积，利用相关性分析法分析各个参数对空气质量状况的影响。
关键词：空气质量，层次分析法，一致性检验，相关性分析法1 问题重述1.1问题背景环境问题是当前世界各国普遍关注的问题之一，是21世纪人类面临的重大挑战。
在社会的高速发展中，在人们不断的创造物质财富，精神财富的同时，人们忽略的自己赖以生存的环境。
人们只知道肆意地向大自然索取，却不知道回报。
大自然发怒了，它开始了向人类的报复。
温室效应，大气污染，臭氧空洞，森林锐减，酸雨蔓延，土地荒漠化，水质污染，生物多样化和遗传多样性减少，气候现象变化异常……生态破坏和环境污染不仅给经济发展和人民生活带来损失，更严重的是危害人民身体健康，并贻害子后代，破坏了人类赖以健康持久地生存的基本条件。
随着社会经济的快速发展，工业化水平的提高，人类活动对空气的污染越来越严重，尤其是在城市集中了大量的工厂、车辆、人口。
空气质量因为车辆、船舶、飞机的尾气、工业企业生产排放、居民生活和取暖、垃圾焚烧等的原因，逐渐开始恶化。
空气污染威胁着人类的日常生活，危害人体健康，给人们的工作带来不便，并影响或危害各种生物的生存，直接或间接地损害设备、建筑物等。
空气中极其微少的污染物，都能对人体健康产生极大的影响，导致各种疾病的发生，甚至夺去人的生命。
从1873～1973 年这100 年间，全世界已发生过19 起重大空气污染事件，例如：1930年12 月，在比利时马斯河谷工业区有害气体和粉尘污染空气，短短一周就有60 多人死亡。
1948 年10 月，美国宾夕法尼亚州多诺拉镇烟雾事件。
由于空气污染致使43% 的居民急呼吸道疾病。
1952 年12 月，英国伦敦光化学烟雾事件，两个月死亡人数高达12000 人！1955 年以后，日本四日市被硫酸雾笼罩。
1964 年该市市民哮喘病大发作，有人因气喘病而死亡。
另一方面，亚洲是世界上发展相对比较落后的地区，人口众多，发展缓慢，为了加速经济的发展，各个国家大肆的对自然进行开发利用，对资源的利用量比较大，但同时对资源的有效利用率不高，对能源废弃物处理不够恰当充分，而且对环境污染给社会，给人类带来的影响认识不够清楚充分。
这样不仅损失了好多能源，还给环境带来了巨大的污染，尤其是空气污染。
中国城市众多，但是不同的城市引起空气污染的污染物种类和污染指数不同，所以各个城市的污染严重程度不同。
而且城市空气污染是多种不同污染物综合作用的结果。
1.2问题的提出当前我国大气污染状况十分严重，城市大气环境中总悬浮颗粒物浓度普遍超标，二氧化硫污染一直在较高水平，机动车尾气污染物排放总量迅速增加，空气污染问题已经引起了全社会的广泛关注。
附件里给出了，，，4个城市2000年-2006年空气质量监测数据，请根据数据完成以下问题：1）建立一个完整的包含4个城市所有空气质量监测数据的SPSS规数据集，并选用适当的图形展示各城市的空气质量状况。
2）分析各城市自2000年-2006年的空气质量变化趋势。
3）比较各城市空气质量状况并排序（年度级别和月度级别）。
4）搜集各城市相关数据来解释和评价你的排序结果。
2 问题的描述与分析2.1问题一分析问题描述：建立一个完整的包含4个城市所有空气质量监测数据的SPSS规数据集，并选用适当的图形展示各城市的空气质量状况。
问题分析：首先要观察分析所给数据的完整性与有效性。
先要把缺失的数据通过查阅文献和互联网来进行补齐或者删除，保证数据的完整。
然后对数据进行预处理，通过各种分析剔除误差较大，独立的数据。
建立完整有效的数据表格，导入spss软件后，对数据进行标准化处理并进行有效正确的编码以便后期对数据的处理。
利用spss软件的作图功能做出各个城市的数据趋势图，状况图等对其空气质量状况进行展示。
2.2问题二分析问题描述：分析各城市自2000年-2006年的空气质量变化趋势。
问题分析：要分析各城市6年间的空气质量变化趋势，需要根据第一问所整理数据进行作图，从所做的图中观察分析不同城市的空气质量变化趋势。
根据图中的拐点等判断质量是向优转变还是向污染转变，达到对空气质量的检测目的。
2.3问题三分析问题描述：比较各城市空气质量状况并排序（年度级别和月度级别）。
问题分析：先分别整理各城市的年度数据与月度数据，假设数据真实可靠，而且各指标等级对空气质量的影响因子对于不同城市来说是相同的。
有了这个假设就可以建立判别矩阵，通过单排序以及一致性检验可以得出不同城市的空气质量状况指数。
比较各城市的污染指数，做出柱状图对其质量状况进行排序。
2.4问题四分析问题描述：搜集各城市相关数据来解释和评价你的排序结果。
问题分析：通过查阅国家相关机构，参考其中的数据表格，综合各方面的数据来对不同因素进行影响因子解释，并且对问题中所作出的排序结果进行判定。
经过查找，与各城市空气质量状况相关的参数有各个城市的人口数量，民用车辆，人均消费指数，工业企业数量，绿化覆盖面积，利用相关性分析法分析各个参数对空气质量状况的影响。
3 模型假设1）表格中已有的数据具有权威性，值得相信，具有使用价值。
2）空气质量相同等级的污染程度相同。
3）假设该市各种影响空气质量的软因素（如工业发展，人口数量）保持平稳变化。
4）不考虑突发事件即人为因素（如工业事故）造成的空气质量突变。
5）假设各种因素对环境的影响最终主要表现在可吸入颗粒，不考虑其他随机因素的影响。
4 符号说明5 模型的建立与求解5.1问题一的模型5.1.1 模型建立查看原始数据得知数据有所缺失，需要从相关机构以及互联网中查阅数据对其进行补齐。
然后对数据进行预处理并整理。
对数据进行分析做出不同城市的空气状况表。
做出柱状图直观展现各城市的空气质量状况。
表1 四个城市空气质量状况表城市1 频率百分比有效百分比累积百分比有效重度污染1391 59.5 59.5 59.5重污染160 6.8 6.8 66.4中度重污染700 30.0 30.0 96.4中度污染33 1.4 1.4 97.8轻度污染18 .8 .8 98.5轻微污染 6 .3 .3 98.8良 2 .1 .1 98.9优26 1.1 1.1 100.0合计2336 100.0 100.0有效重度污染1126 48.1 48.1 48.1 重污染286 12.2 12.2 60.3中度重污染619 26.5 26.5 86.8中度污染60 2.6 2.6 89.4轻度污染52 2.2 2.2 91.6轻微污染45 1.9 1.9 93.5良84 3.6 3.6 97.1优68 2.9 2.9 100.0合计2340 100.0 100.0有效重度污染1664 71.1 71.1 71.1重污染53 2.3 2.3 73.4中度重污染295 12.6 12.6 86.0中度污染317 13.5 13.5 99.5轻度污染 6 .3 .3 99.8轻微污染 2 .1 .1 99.9良 1 .0 .0 99.9优 2 .1 .1 100.0合计2340 100.0 100.0有效重度污染1572 67.2 67.2 67.2重污染118 5.0 5.0 72.2中度重污染600 25.6 25.6 97.9中度污染25 1.1 1.1 98.9轻度污染11 .5 .5 99.4轻微污染 4 .2 .2 99.6良 2 .1 .1 99.75.1.2 模型求解下面给出各城市的空气质量状况柱状图，如图1，图2，图3，图4所示：图1 空气质量柱状图图2 空气质量柱状图优8 .3 .3 100.0合计2340 100.0 100.0图3 空气质量柱图4 空气质量柱状图5.2问题二的模型5.2.1 模型建立分析各城市自2000年-2006年的空气质量变化趋势。
首先，做出每个城市在2000年到2006年之间，空气质量的散点图，然后将空气质量状况标准化，（1 = "重度污染" ，2 = "重污染" ，3 = "中度重污染" ，4 = "中度污染" ，5 = "轻度污染" ，6 = "轻微污染" ，7 = "良" ，8 = "优" ）。
最后，使用spss软件拟合曲线，就可以观察出空气质量趋势。
5.2.2 模型求解如下所示，四个城市的空气质量趋势图。
图5 空气质量趋势图图6 空气质量趋势图图7 空气质量趋势图图8 空气质量趋势图由图可知，的空气质量一直趋于稳定，在轻微污染与良之间徘徊；的天气在2000年左右最差，然后一直好转，趋于良好；的空气质量一直保持稳定，大部分都在良好围；的空气质量再2000年最差，然后逐年趋向良好，在2006年达到顶峰。
由图可知，空气质量最差，其次是，的空气质量优于，的空气质量最好。
5.3 问题三的模型5.3.1 模型建立按照层次分析法的步骤，构造城市排名模型：1）建立层次结构图2）构造比较矩阵A，比较4个空气质量状况P对目标层的影响程度，3) 分析污染指数、首要污染物、空气质量级别、空气质量状况的散点图分别与年、月对应的线性关系。