用什么方法对PM2.5进行拟合预测

1. 用什么方法对PM2.5进行拟合预测

随着越来越多的雾霾现象的发生，
PM2.5 
开始进入人们的视线，
空气质量问题也随
之上升到国家战略问题。但想要去治理与控制，就一定要知道其成因与客观规律，才能
从科学的角度去治理。因此，对这几个方面的研究无疑会有重大的意义。本文结合所给
数据，对
 
PM2.5 
的相关因素进行分析，并模拟其扩散与衰减规律，最终科学地给出了
相应的治理计划。对于问题一，本文通过对所给数据的整合，求出
35
个监测点一个月
来
PM2.5
的平均值，
并作出相应柱形图，
确定了
5
个污染最严重的监测点。
对于问题二，
选择计算相关系数来判断
PM2.5 
与其他美国进口普卫欣天 猫有效防雾霾的吸入

4
项指标的相关性。首先，不考虑指标间的相
互影响，通过简单二元相关得到每个指标与
 
PM2.5 
的相关系数，给出重要性排名。并
采用灰色关联度的方法对结果进行验证，两者结论相同。进而判断
4
项指标之间的相关
性。然后，为验证
4
项指标整体与
 
PM2.5 
的相关性，通过多元复相关得到了整体复相
关系数。考虑到每一项指标与
 
PM2.5 
的相关性受其他指标影响，通过多元偏相关得到
了每个指标与
 
PM2.5 
的偏相关系数，进而找到了简单二元相关得出的部分虚假结论。
最终确定
 
PM10
是影响
 
PM2.5 
的首要因素，并进行原因分析。最后，分析了降水和温
度与
 
PM2.5 
的负相关性。根据问题一确定的污染最严重的地区
4
月
22
日到
5
月
22
日
PM2.5
的相应数据，利用
MatLab
拟合曲线，得到对该监测点六月一日
PM2.5
全天
24
小时
 
PM2.5
的值的预测。通过对模型的分析，得到问题三对模型的相应改进意见

2. pm2.5预测用什么算法比较好

根据经验和我国《标准》中PM2.5年和24小时平均浓度限值分别定为35微克/立方米和75微克/立方米，介绍2.5平均浓度的计算方法。

刮风可以吹散雾霾，根治还是要解决工业污染，全民齐心对抗雾霾保护环境，雾霾天出门还是要戴口罩的，普卫欣美国进口的天猫有，能有效过滤pm2.5

3. 有没有python数据统计和预测方法

呵呵,这可是涉及到气象学建模和复杂的算法的,你几句话就想搞明白?那不人人都可以做天气预报了,要气象局干嘛

4. 大学信息技术二 pm2.5判断程序（python程序设计）选择语句的应用 求程序

while True:pm = input("请输入一个数字,输入exit退出程序")if pm == 'exit':print('程序已退出')breakif pm.isdigit():  # 判断输入的字符串是不是数字pm = int(pm)  # 字符串转化为数字if 0 <= pm <= 35:print("优")elif 35 < pm <= 75:print("良")elif 75 < pm <= 115:print("轻度污染")elif 115 < pm <= 150:print("中度污染")elif 150 < pm <= 250:print("重度污染")elif 250 < pm <= 500:print("严重污染")else:print("输入有误")else:print('输入有误')

5. PM2.5的检测方法有哪些啊？快速高效的有技术吗？

PM2.5的监测方法有滤膜称重法、微振荡天平法、β衰减法、光散射法、晶体微天平法等等多种经典方法，任何一种方法都有其各自优势与缺陷，考虑到便携设备的应用环境，光散射法可能是最最常用的现场监测方法。
       光散射法又分为粒子光脉冲计数法与颗粒物集合光散射法（又称云散射法）以及颗粒物集合光散射法与光脉冲幅度符合测量三大类。粒子光脉冲计数法的设备结构简单、体积小、价格低廉但数据置信度低，响应时间通常需要数秒至数十秒，低浓度是可能需要更长的响应时间，可以作为业余或者家用的PM2.5监测设备；颗粒物集合光散射法的仪以结构复杂造价高，检测数据精确且置信度高，响应时间可以达到毫秒级，反应极快，检测下限可以达到0.1微克每立方米数量级以下，可以作为专业设备使用；将颗粒物集合光散射法与粒子光脉冲幅度分析法联用的仪器克服了粒子集合光散射法的固有缺陷——粒径分布变化导致测量不确定性的问题，是现阶段国际上最为精密的现场快速检测PM2.5的方法。美国塞默飞、深圳力德等厂家采用的就是这种方法。
       无论采用何种颗粒物监测方法，通常将滤膜称重法作为基准检测以及溯源方法。

6. 大学信息技术二 pm2.5判断程序（python程序设计）选择语句的应用？

def detection_Pm2_5(pm):if 0 <= pm <= 35:print("优")elif 35 < pm <= 75:print("良")elif 75 < pm <= 115:print("轻度污染")elif 115 < pm <= 150:print("中度污染")elif 150 < pm <= 250:print("重度污染")elif 250 < pm <= 500:print("严重污染")else:print("输入有误")if __name__ == '__main__':while True:pm = input("请输入一个数字,输入exit退出程序")if pm == 'exit':print('程序已退出')breakif pm.isdigit():detection_Pm2_5(int(pm))else:print('输入有误')

7. 如何简单检测PM2.5指标

目前，广泛采用的PM2.5测定方法有三种：重量法、β射线吸收法和微量振荡天平法。
1、重量法：将PM2.5直接截留到滤膜上，然后用天平称重，这就是重量法。
重量法是最直接、最可靠的方法，是验证其它方法是否准确的标杆。然而重量法需人工称重，程序繁琐费时。
2、β射线吸收法：将PM2.5收集到滤纸上，然后照射一束beta射线，射线穿过滤纸和颗粒物时由于被散射而衰减，衰减的程度和PM2.5的重量成正比。根据射线的衰减就可以计算出PM2.5的重量。
3、微量振荡天平法：一头粗一头细的空心玻璃管，粗头固定，细头装有滤芯。空气从粗头进，细头出，PM2.5就被截留在滤芯上。在电场的作用下，细头以一定频率振荡，该频率和细头重量的平方根成反比。于是，根据振荡频率的变化，就可以算出收集到的PM2.5的重量。


扩展资料：
PM2.5的危害：
PM2.5“超细灰尘”主要来自机动车尾气尘、燃油尘、硫酸盐、餐饮油烟尘、建筑水泥尘、煤烟尘和硝酸盐等，它是雾霾有害细颗粒的重要组成部分。
PM2.5虽然不是有毒气体，但PM2.5因直径细小，携带大量的有毒、有害物质，进入人体会影响健康。
PM直径越细小对人体危害越大，PM2.5能飘到较远的地方，因此影响范围较大。此外，PM2.5对人体健康的危害要更大，因为直径越小，进入呼吸道的部位越深。
10μm直径的颗粒物通常沉积在上呼吸道，2μm以下的可深入到细支气管和肺泡。细颗粒物进入人体到肺泡后，直接影响肺的通气功能，使机体容易处在缺氧状态。而且这种细颗粒物一旦进入肺泡，吸附在肺泡上很难掉落，这种吸附是不可逆的。

8. 请问图上的空气质量指数是如何预测的？有什么数学模型麽？

一、关于这个问题，首先要知道什么是空气质量指数
空气质量指数（Air Quality Index，简称AQI），是一个用来定量描述空气质量水平的数值。世界各国制定的空气质量标准不同，AQI的取值范围也各有不同[1]。我国采用的是和美国相似的标准，AQI的取值范围位于0 – 500 之间。
环境空气污染物的种类有很多，常见的有二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)、一氧化碳(CO)、臭氧(O3)和悬浮颗粒物。悬浮颗粒物中，直径小于等于10μm的称为PM10，直径小于等于2.5μm的称为PM2.5。其中，现阶段对人们健康影响最大的要数PM2.5。正是由于意识到PM2.5的严重危害，我国于2012年发布，将于2016年1月1日实施的国家标准GB 3095-2012《环境空气质量标准》[2]中，新增了对PM2.5的监测要求并规定了浓度限值。
环境监测部门每天发布的空气质量报告中，会包含各种污染物的浓度值，比如SO2浓度为20.5μg/m3、PM10浓度为150.8μg/m3、PM2.5浓度为130.7μg/m3等等。但是，人们很难从这么多个抽象的浓度数据中判断出到底当前的空气质量处在什么水平。于是就有人想出了一个办法，将各种不同污染物含量折算成一个统一的指数，这就是空气质量指数。
空气质量指数的值在不同的区间，就代表了不同的空气质量水平。比如0 – 50之间，代表“良好”；51 – 100之间，代表“中等”；101 – 150之间，代表“对敏感人群不健康”……等等。为了更直观起见，每个区间都有一个固定的颜色值与它对应：
这样，只需要根据报告的AQI值，甚至只看颜色，即可直观判断空气质量水平。
二、空气质量指数是怎么算出来的
如前所述，空气质量指数是根据各种污染物的浓度值换算出来的。要计算AQI，就需要事先确定各污染物在不同空气质量水平下的浓度限值。例如，美国环保局(EPA)针对PM2.5的限值定义如下[3]：AQI的计算公式如下：
其中：I = 空气质量指数，即AQI，输出值；C = 污染物浓度，输入值；Clow= 小于或等于C的浓度限值，常量；Chigh= 大于或等于C的浓度限值，常量；Ilow= 对应于Clow的指数限值，常量；Ihigh= 对应于Chigh的指数限值，常量。
利用这个公式，根据污染物浓度C，可以方便地计算出空气质量指数I。比如要计算PM2.5浓度等于68.5μg/m3对应的AQI，查浓度限值表可知，它在55.5和150.4之间。所以Clow = 55.5，Chigh = 150.4，对应的Ilow = 151， Ihigh = 200，套入公式计算：取整即得AQI=158。各种污染物的AQI值分别算出来后，取数值最大的那个即为最终报告的AQI值。比如SO2浓度为20.5μg/m3，算出来对应的AQI为29；PM10浓度为150.8μg/m3，对应的AQI为98；PM2.5浓度为130.7μg/m3，对应的AQI为190。最终报告的AQI值就是190，而贡献了那个最大值的PM2.5则称为首要污染物。
严格来说，PM2.5对应的AQI是针对24小时平均的PM2.5浓度计算出来的。也就是说，并没有对应于实时PM2.5浓度的AQI。但是为了报告的方便，通常也将实时PM2.5浓度按24小时平均浓度计算出AQI值。这样算有一个假设的前提，就是如果这个浓度持续24小时的话，对应的AQI才成立。
三、我国的空气质量指数标准，和存在的问题
配合GB 3095-2012的推出，我国环保部制订了一份试行的环境空气质量指数（AQI）技术规定[4]，同样将于2016年1月1日实施。
在这份试行的技术规定中，AQI的级别和美国标准一样分为6个等级，采用相同的颜色标识。各级别对应的AQI值也完全一致。只是每个级别的描述有所不同，从好到差依次称为优、良、轻度污染、中度污染、重度污染和严重污染。但各级别对应的健康影响和建议措施，又基本等同。
此外，计算AQI使用的公式也和美国标准一样，但是每个级别对应的污染物浓度限值是不同的。同样以PM2.5的限值为例，两国标准中规定的浓度限值对比如下：
结合上面的AQI计算公式可以看出，在PM2.5浓度高于150μg/m3时，两国标准计算出来的AQI基本等同；而在PM2.5浓度低于150μg/m3时，两国标准计算出来的AQI有明显差异。
例如当PM2.5浓度等于32.5μg/m3时，我国标准计算出的AQI值为47，属于“优”的级别；而按照美国标准计算出来的AQI为94，属于“中等”的级别。又如当PM2.5浓度等于68.5μg/m3时，我国标准计算出的AQI值为92，属于“良”的级别；而按照美国标准计算出来的AQI为158，属于“不健康”的级别。
从下图可以比较直观地看出同样的PM2.5浓度水平下，按照中美两国标准计算出来的AQI的差别：由于我国试行的技术标准中，在浓度限值的设置上与美国标准存在差异，使得同样的污染物浓度换算出来的AQI值偏低。但是另一方面，它规定的AQI级别、表示颜色、和针对各AQI级别给出的健康影响及建议措施又基本上等同于美国标准，这就难免会给人们造成困扰了。比如上面例子中那个PM2.5浓度等于68.5μg/m3的情况，到底是该按照中国标准算出“良”，认为空气质量可以接受，放心外出呢？还是该按照美国标准算出“不健康”，认为对所有人都有健康危害，减少外出呢？
另外一个存在问题是，根据中美两国的AQI计算标准，当污染物浓度超出最高上限时，AQI的值最高也只能是500，因为在这之上的指数是不存在的。这种情况下，称为“爆表”或”Beyond Index”，也就是用空气质量指数已经无法描述这糟糕的空气质量了。
然而在现实中，中美两国的空气质量水平差距极大。美国大部分地区的AQI值常年保持在100以下，超过300以上的情况极为罕见，所以设置500为最大值绝对够用了。而在中国，“爆表”现象则在全国各地常有发生。而一旦发生“爆表”的情况，就只能通过污染物的浓度值来进一步描述污染的严重程度了，这就违背了设置AQI作为统一的空气质量衡量指标的初衷。这说明在我国当前的空气质量水平下，设置500为最大值是不合理的，需要对AQI超出500的计算方法做出进一步的规定。
我国环保部门将这份技术标准作为试行标准，而不是正式标准，显然也是考虑到了今后进一步改进的可能。希望在正式标准出台之前，能进一步修改完善，消除可能造成人们困扰的因素。也希望越来越多的人能够了解到空气质量指数真正的含义，推动空气质量指数技术标准的完善，使其更有利于空气质量的改善和人们的身体健康。
参考资料
环境空气质量标准（ GB 3095—2012 ）
Wikipedia:
Technical Assistance Document for the Reporting of Daily Air Quality (EPA-454/B-13-001)
环境空气质量指数（AQI）技术规定（试行）（HJ 633—2012 ）