基于Excel软件流程化输出环境空气质量指数(AQI)功能实现的研究

随着环境空气质量标准的全面实施,数据的有效性和准确性得到了极大关注.空气质量指数以数值的形式表述空气质量状况、便于公众简明、清楚地了解空气质量的优劣程度,及时、准确的向公众提供易于理解的当地空气质量状况.基于EXCEL软件计算环境空气质量指数(AQI)的方法有助于AQI算法在基础应用层面的实现,也有助于验证开发技术软件平台中涉及的数据统计算法的准确性.本文以苏州市环境空气监测数据为例,实现了基于EXCEL软件的AQI计算,供相关从业人员参考.     

基于GIS的多权重年际空气质量模型研究

随着工业技术的发展,空气质量逐渐恶化,空气污染已经发展为全人类共同面对的严峻问题。随着监测技术的提升,空气污染数据迅速增加,人们对空气质量时空变化的研究逐渐向年际及年代际时间尺度靠拢。而现阶段对年际时间尺度空气质量评价的方法较少,常用年均AQI作为评价指标。由于AQI是单一污染物指数,抵消了多种污染物的累计效应,产生的模糊信息会掩盖其他污染物对健康的实际影响。因此,该研究基于中国AQI计算方法提出了一种基于多权重的特定的年际时间尺度空气质量评价模型——综合空气质量指数(CAQI),用于修正中国空气质量指数在年际空气质量评价中的缺陷。通过对模型验证发现该模型具有良好的性能,在年际时间尺度空气质量评价中效果较好,具有更高的合理性。     

空气质量健康指数构建及与现有评价体系的比较:以丽水市为例

为了解大气污染物对人体健康的影响,采用时间序列广义可加模型分析2013-2018年丽水市大气污染物与健康效应的关系,构建丽水市不同人群空气质量健康指数（AQHI）及分级方法,比较AQHI、调整后的环境空气质量健康指数（AQHI_a）、空气质量指数（AQI）和环境空气质量综合指数对健康效应的预测能力.结果表明:①如以AQI和环境空气质量综合指数来评价,丽水市春夏季主要污染物为O₃,秋冬季为PM_2.5;如以AQHI来评价,则O₃为丽水市全年最主要的污染物,其次是NO₂.②在多种污染物同时存在的情况下,AQHI比AQI具有更高的敏感性,AQHI与环境空气质量综合指数的相关性比与AQI的相关性好.③4种指数在秋冬季对健康效应的预测准确度均高于春夏季,AQHI_a是4类指数中预测健康效应最好的,其次为环境空气质量综合指数.研究显示,需高度重视O₃污染问题,建议空气质量较好的地区构建AQHI或AQHI_a来反映空气质量.      

基于微波辐射计和风廓线资料建立AQI预报

利用气象部门的常规和非常规(微波辐射计和风廓线)气象观测、环境监测中心站提供的空气质量监测,研究了空气质量指数(AQI)与气象要素的关系,在此基础上用多元线性逐步回归方法建立了AQI的统计模型,并结合气象预报的客观数值产品与主观订正产品,进行了苏州AQI预报。结果表明,常规和非常规气象要素与AQI有显著的相关性,其中微波辐射计和风廓线探测的大气垂直方向上的相对湿度、水平和垂直风速、上下层温差、以及物理量指数(A、I指数)与AQI显著负相关;建立的模型预报结果与AQI实况之间具有显著的正相关关系,模型预报在一定程度上改善了48 h主观预报效果,具有一定的参考意义。     

基于时间序列模型残差的中国东部地区空气质量指数（AQI）空间自相关特征分析

空间自相关分析可以揭示变量的空间聚集性质.基于中国东部城市群的日空气质量指数(AQI)数据,研究了AQI的空间自相关特征.同时,考虑到日AQI的空间非平稳性,分析分成两步进行.首先,对每个城市的日AQI序列建立时间序列模型,进而获得其标准残差序列;然后再基于残差项进行空间自相关分析,计算其全局Moran's I指数和局域Moran's I指数.结果表明,全局Moran's I指数体现出明显的季节变化特征,呈现出冬季高而夏季低的以年为周期的循环变化.通过分析局域Moran's I指数,发现中国东部城市群存在2个值得重视的高空间自相关区域:京津冀地区和长三角地区.由于残差项体现的是气象条件的影响,因此,大面积的高自相关区体现了邻近城市群空气质量对气象条件变化的同步响应特征.     

辽宁省14个城市空气质量可预报

正辽宁省气象局将联合辽宁省环境监测实验中心制作全省14个城市空气质量预报。预报内容包括6种污染物(PM PM SO NO CO O)的浓度预报、空气10 2.5 2 2 3质量指数(AQI)、空气质量指数(AQI)等级和首要污染物未来24小时预报,空间精细到县。省气象部门相关负责人表示,预报结果向市民公开的时间待定。与沈阳和大连现有的空气质量预报相比,省气象局提,,,,,     

环境空气质量指数（AQI）的EXCEL实现研究

空气质量指数以数值的形式表述空气质量状况、便于公众简明、清楚地了解空气质量的优劣程度,及时、准确地向公众提供易于理解的当地空气质量状况。基于EXCEL软件计算环境空气质量指数（AQI）的方法具有普及意义,有助于AQI算法在基础应用层面的实现,也有助于验证数据库开发中使用算法的准确性。本文结合苏州市环境空气监测数据,详细介绍如何在EXCEL中实现AQI的计算,供相关从业人员参考。     

中美空气质量指数(AQI)对比研究及启示

对中美两国空气质量指数(AQI),特别是颗粒物分指数进行了对比研究,并利用2013年4月至12月期间,中国环境监测总站发布的环境空气质量监测数据,开展了典型大气污染过程的分析.结果表明,中国环境空气质量标准的研究、制订和发布起步虽晚但发展很快,所包含的污染物指标更全面,能够客观地反映出中国空气污染的特征,也更贴近居民对空气质量的切身感受;中美计算颗粒物小时AQI采用的方法不同,对比发现中国采用颗粒物24 h平均浓度限值代替1 h平均浓度限值的计算方法会将污染等级倾向于严重化;中国在计算颗粒物AQI时设定的颗粒物浓度限值存在一定的问题,导致AQI200时,PM2.5/PM10的比值出现与实际不符的现象;对奥体中心监测点数据分析显示,AQI50时,PM2.5/PM10比值小于0.5,且PM2.5/PM10的比值随着污染指数等级的增大而增大.建议尽早修订和调整颗粒物实时报的浓度限值和计算方法.     

空气质量指数(AQI)的社会经济影响因素分析——基于指数衰减效应视角

中国面临着严重的环境恶化问题,其中空气污染问题尤为突出.基于中国2014年全国城市空气质量数据,利用自然正交函数分析城市空气质量指数的时空演变特征,并采用基于衰减效应的矩阵指数空间设定模型探讨了空气污染的影响因素.研究结果表明:(1)AQI以京津冀为高值中心向周边地区呈衰减变化,污染核心区由京津冀逐渐向豫北地区和鲁西北地区扩散,年内AQI在1—9月呈现下降趋势,然后逐渐上升;(2)150个城市的空气质量指数呈现出明显的空间集聚;(3)矩阵指数空间设定模型优于空间滞后模型,并且城市间空气污染呈现出显著的空间衰减效应;(4)人均地区生产总值的提高、SO_2排放量和PM_(2.5)浓度增加是导致空气污染加剧的重要原因,而外商直接投资和环保意识的提高有助于改善中国的空气质量.     

高原省份城市空气质量状况统计分析及PM_(2.5)污染水平时空分布

收集了地处高原的云南省全省8个地级市、8个自治州政府所在地城市共40个监测点2015年全年(2015.01.01—2015.12.31)的大气PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、O_3、CO、O_3-8 h日均浓度数据,计算出年均浓度值、空气质量指数AQI,并根据《HJ633-2012环境空气质量指数(AQI)技术规定(试行)》对云南省各州市政府所在地城市空气质量进行评价。PM_(2.5)年均浓度值最高的是文山,为37.89μg/m~3;最低的是丽江,为16.21μg/m~3。空气质量评价结果表明,云南省2015年整体空气质量状况优良,空气质量状况最好的是香格里拉,空气质量指数为35.76;空气质量指数最高的是昭通,为68.26。SO_2、NO_2与PM_(2.5)的关系呈现正相关,PM_(10)的变化趋势与PM_(2.5)的变化趋势较一致。     

对首要污染物所揭示的京津冀环境空气质量状况的认识启迪与对策建议

利用中国环境监测总站发布的实时大气环境监测资料,选择京津冀地区8个城市（北京市、天津市、石家庄市、保定市、唐山市、邢台市、邯郸市和秦皇岛市）57个站点为研究对象,对2015年该地区AQI（环境空气质量指数）及其首要污染物日报和实时报特征进行综合分析与评估.结果表明:①京津冀地区8个城市空气质量等级日报的首要污染物主要是PM_2.5,其中邯郸市以PM_2.5为首要污染物日数占比（即出现日数占全年总天数的比例）最高,为90%;北京市最小,为50%;其余城市在70%左右.以O₃为首要污染物日数占比较高的是北京市和保定市,超过20%;秦皇岛市最小,为2.8%.以NO₂为首要污染物日数占比较高的是秦皇岛市,为10.6%.②京津冀地区8个城市AQI实时报中以O₃为首要污染物的情况最多不超过10%,几乎没有以NO₂为首要污染物的情况;但在AQI日报中,以O₃为首要污染物的日数占比最高的可达26%,以NO₂为首要污染物的日数占比高达11%.③以2015年北京市奥体中心站点为例,当AQI日报仅以NO₂为首要污染物时（23 d）,空气质量等级日报均为良的情况主要发生在1-3月和10-12月;然而同期AQI实时报白天（08:00-16:00）空气质量等级均呈现优、良,而夜晚（16:00以后）ρ（PM_2.5）为中度和重度污染等级;当AQI日报仅以O₃为首要污染物时（55 d）,空气质量等级日报均为良的情况主要发生在4月和7-8月;同期,尽管AQI实时报中ρ（PM_2.5）日变化差异不明显,但ρ（PM_2.5）达到中度和重度污染等级的时段明显增多,且峰值多出现在10:00左右.④导致AQI日报和实时报结果差异的主要原因是在计算实时AQI时颗粒物质量浓度标准仅参考ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）24 h限值,这将会导致不确定性及滞后性.研究显示,在全国已有5 a长时间监测数据的基础上,有必要对AQI等内容开展深入研究,以加强对标准及其相关指南和规定的修改与完善工作.      

基于熵权法和聚类分析法的成都市空气质量综合评价

传统方法在评价大气环境质量中存在因素较为单一等缺点,文章综合考虑多评价单元的多种指标,运用熵权系数法对成都市各区域AQI进行计算,以区域AQI年均值,区域年污染天数两个评价参数,构建成都市现阶段各区域空气质量状况的指标体系。同时利用聚类分析方法对成都市21个区县,根据空气质量指数AQI日均值进行结果验证。研究结果表明:郫县,青白江区和新都区综合评价等级最高,均在8.5以上,体现出这三个区域空气质量状况较差,综合评价等级较低的都江堰和蒲江县AQI年均值也较低,污染天数很少,其余区域的评分和其AQI以及污染天数均相符合,可以得出该综合评价模型可以很好的很客观的反映出各区域的空气质量状况。聚类分析呈现出较好的聚类效果,整个成都市各区域空气质量均值分布分为四大区域,较符合实际结果,可以为其他城市的空气质量综合评价提供一定的参考。     

黑龙江省重点城市AQI指数特征及其与气象要素之关系

空气质量状况的优劣,直接关系到人体健康和经济社会可持续发展。利用2014年黑龙江省4个重点城市的空气质量数据,结合同期常规气象要素资料,分析了黑龙江省AQI指数基本特征及与气象要素的关系。分析结果表明：黑龙江省重点城市年平均AQI指数以哈尔滨最大（轻度污染级别）,其次牡丹江、大庆、齐齐哈尔（良级别）;单日空气质量指数最高值在大庆（500）,其次是哈尔滨（490）,牡丹江和齐齐哈尔单日最高值分别为264和251;AQI指数年分布特征是冬季最高,其次秋季,再次春季,夏季最低;首要污染物最多的是PM_2.5,其次PM₁₀、NO₂和臭氧8 h。AQI指数与平均气温,在年尺度上呈负相关,月和四季呈正相关为主;与降水日呈负相关;与相对湿度是冷月（1-2月）呈正相关,渐暖月（5-6月）呈负相关;与最大风速,采暖季呈明显负相关;与本站气压呈正相关,与日照时数冬季呈负相关关系。     

我国空气质量健康指数的初步研究

收集我国16个城市2001~2010年每日PM10、SO2和NO2浓度和居民日死亡数,采用经典的时间序列研究方法和贝叶斯层次模型,分析在全国水平上各污染物与居民每日总死亡率的暴露反应关系,据此构建我国空气质量健康指数(AQHI).比较AQHI与现行空气污染指数(API)和空气质量指数(AQI)预测居民日死亡率的能力.结果显示,AQHI的构建公式为:AQHI=10/16.4×100×[exp(0.00019×PM10)-1+exp (0.00061×NO2)-1].AQHI预测居民每日总死亡率、心血管疾病死亡率和呼吸系统疾病死亡率的强度和精确度均优于现行的API与AQI.     

基于多尺度交叉趋势样本熵的城市空气质量指数分析

为了研究城市的空气质量指数（air quality index,AQI）与各污染物浓度序列之间的一致性,以及相邻城市间污染物的相似程度,提出一种新的多尺度交叉趋势样本熵（multiscale cross trend sample entropy,MCTSE）,用于刻画2个具有趋势的序列在不同尺度上的一致性。利用该方法对长沙、株洲和湘潭3个城市春、夏、秋、冬的AQI与PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、CO和O₃ 6种污染物浓度序列展开研究,为寻找影响这些城市空气质量的污染源以及共同治理提供参考。最后为这些城市制定空气污染防治目标提出了可行的治理对策。     

基于半级别的城市空气质量预报评估方法探讨

环境空气质量预报评估是提升预报能力的重要助力,为更好支撑空气质量精细化管理,将我国空气质量细化为12个半级别,参照英国预报评估方法,对2020年“2+26”城市AQI、 PM_2.5浓度和O₃-8h浓度预报开展探索性半级别预报效果评估,通过与AQI范围预报和AQI级别范围预报评估对比发现,半级别预报评估方法可将两者兼容合一,在城市业务预报评估中具有一定可行性和应用价值.具体的半级别预报评估结果表明,“2+26”城市AQI和O₃-8h浓度在低段级别和高段级别的预报效果明显差于中段级别,不同级别PM_2.5浓度预报效果相对稳定;AQI、 PM_2.5和O₃-8h浓度预报准确率月变化曲线分别呈双峰型、先升后降型和平缓型,PM_2.5浓度各月偏高预报显著;不同城市AQI和O₃-8h浓度预报准确率差距相对较小,PM_2.5浓度预报准确率波动较大;北京和天津AQI预报准确率高于周边省份,北京和河南PM_2...