成都市空气质量预测数学建模论文

1、成都市空气污染预测本文对我国城市的空气污染程度、成都未来空气质量、城市空气污染的主要因素进行了分析研究。针对我国现行的空气质量评估标准AQI分级制中的不足，在AQI评估基础上进行修改完善使之更加科学，同时还收集了必要的数据来研究影响城市空气污染程度的主要因素。影响城市空气污染程度的主要因素建立于网上所查的国家颁布的数据之上，总的来说，大气污染源主要可分为自然源和人为源两大类。人为源包括车辆、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。城市的发展密度、地形地貌和气象等也是影响空气质量的重要因素。城市空气质量的好坏与季节及气象条件的关系十分密切。因此我们分不同月份讨论。将某种污

2、染源的所有污染物的等标污染负荷按数值大小排列，从小到大分别计算百分比和累计百分比，将累计百分比大于80%的污染物确定为该污染源的主要污染物污染源，即影响成都空气质量的主要因素。本文考虑到空气污染程度的季节性变化，所以最后利用Excel对数据进行处理和计算，得出成都污染程度的季度与年度的综合情况。本文对四川省成都市近几年的空气质量详细列表进行科学分析，利用层次分析法和曲线拟合等数学建模方法对其空气质量进行评价与预测，综合考虑各种因素建立如下数学模型：一、对成都市空气质量进行评价。本文通过对成都市最近十年影响空气质量的因素进行统计，如首要污染物、可吸入性颗粒物以及污染指数、空气质量级别等进行统计。

3、利用matlab软件进行曲线拟合对数据进行处理，根据数据处理结果对成都市的空气质量进行评价。二、对2013-2015年空气质量分析判断影响成都地区空气质量有哪些主要因素。因为影响空气质量的因素主要是，工业废气，汽车尾气，以及居民日常生活产生的废气。查阅出成都市近几年的工业发展情况，汽车数量变化情况，以及居民采暖房方式等数据。判断影响成都地区空气质量有哪些主要因素？这些因素是如何对空气质量造成影响，根据分析结果来未来验证我们的猜测。关键词：空气质量等级、曲线拟合、综合分析法、AQI空气污染物一、 问题重述我国经济经过三十多年的高速发展，取得了可喜的成就，人们生活水平逐步地提高的同时，社会意识也有

4、所增强，对公共事务越来越关注。近几年，空气质量成了大家最为关注的话题之一，开始追究造成空气污染的成因。尤其是霾对人体健康的影响越来越受到人们重视，全国各地区都在寻求治理霾的有效措施。成都作为一个特大型内陆城市，是四川乃至整个西部地区的经济火车头，经济带动作用特别明显。但成都地处四川盆地的西部，地理环境相对封闭，空气质量已成为与民攸关的亟待解决的问题。我们从一些公开的数据网站中收集了一些关于成都地区的近几年的气象数据与空气质量数据，请你们建立模型，帮助某部门完成下列工作：（1） 建议你们更多地收集相关数据，并加以深入分析，建立合理的评价指标，对成都市近几年的空气质量的变化趋势做出合理的评价。（2

5、） 请分析判断影响成都地区空气质量有哪些主要因素？这些因素是如何对空气质量造成影响？并想办法对你们的结论进行验证。（3） 请根据你们的分析结果，为政府相关部门提出不过度影响经济发展的同时，能充分改善地区空气质量的建议措施。二、 问题分析从本题题目分析，我们希望通过对过去成都市的空气质量监测数据找出影响成都市空气质量主要因素，建立合理的评价指标，对成都市近几年的空气质量的变化趋势做出合理的评价。题目中给的数据比较少但是可以查阅相关资料获得相应的数据，我们要解决问题的关键点是：1、查阅相关资料得到正确数据以利于我们分析；2、如何建立合理的评价指标，并对成都市近几年的空气质量的变化趋势做出合理的评价

6、；3、。分析判断合理的影响因素，分析这些因素是如何影响空气质量的，并根据结果对相关部门提出合理的建议措施，因此我们采用的方法是层次分析评价方法，线性拟合法对成都市空气质量进行了综合评价，因而我们采用运用相关分析，逐步回归分析相结合的方法构架模型，来解决各个问题。三、模型假设1) 我们以附件中的数据作为研究的对象的基础，我们以查阅的数据（附件）中为依据， 假设收集到的数据与理论根据是准确合理的；2）成都周边风速较小，扩散较慢，忽略周围城市污染物的扩散对成都市的影响；2）在预测月份中，气候未出现大的异常；3）与相近年份的数据基本吻合，未出现大规模变化，污染潜势和气象参数基本一样；4）相近年份的数据

7、来源可靠，具有使用价值；5) 成都市的车辆未出现大幅增加或减少，大范围工厂兴建和拆毁；6）空气质量的原始数据并不一定完全相同，但为了简化问题，计算所得出来的数据只要是同一级别，如35和47一样，无区别；7）成都在相近年份并没有出现中度、重度污染，故忽略这两种情况，得出数据无效。四、符号说明五、模型的建立与求解5.1.1.根据空气质量指数（AQI）来划分为6个等级1-1空气质量等级表质量等级优良轻度污染中度污染重度污染严重污染AQI范围0-5051-100101-150151-200201-250>2505.1.2查阅资料所得数据表1-2 2013-2015各月份的污染物浓度ug/m3月份

8、AQI质量等级PM2.5PM10SO2CONO2O313/12174中度污染133.9206.931.61.5937527.614/1223重度污染179.8256.831.51.58373.429.114/2148轻度污染112.1149.224.51.4134935.214/3115轻度污染83.4136.5241.29364.139.814/488良60.5100.816.51.0515157.814/5108轻度污染75.3129.514.50.82451.976.914/667良42.570.412.80.86246.164.614/767良39.97112.60.87447.266

9、.514/861良386412.30.90944.260.114/961良39.968.1140.96546.339.614/1090良64.4104.815.91.10252.235.914/1177良5396.215.11.05649.223.914/12122轻度污染86.4159.923.61.22957.322.715/1165中度污染126194.7201.58860.617.515/2118轻度污染87128.414.71.3545.737.515/395良67.4113.715.11.12250.95115/485良53.9100.414.40.894978.615/588良4

10、8.697.113.50.80643.693.515/662良30.559.212.10.75934.481.65.1.3如图为我国各项污染物的浓度标准限制。表15.1.4对各污染物的浓度进行曲线拟合，如下所示：PM2.5浓度拟合曲线由于PM2.5拟合为五次时比较符合数据如图，于是我们得到其发展的趋势函数为：Y=0.0038 X5 - 0.2023 X4 + 3.7874 X3 -28.255 X2 +62.6599 X +107.2286由图可知：PM2.5在2013年11月至2014年4月呈显著下降趋势，从2014年5月有所上升，但是峰值较大降低，成都空气质量总体有所改善。PM10的浓度拟

11、合曲线PM10拟合为六次时比较符合数据如图，于是我们得到其发展的趋势函数为：Y=0.0003 X6 - 0.0119 X5 +0.1330 X4 + 0.4225 X3 -11.2489 X2 +15.6459 X +217.1947由图可知：PM10在2013年11月至2014年4月呈显著下降趋势，从2014年5月有所上升，但是峰值较大降低，成都空气质量总体有所改善。SO2浓度曲线拟合SO2拟合为三次时比较符合数据如图，于是我们得到其发展的趋势函数为：Y= -0.0242 X3 +0.8258 X2 -8.6521 X +42.8960根据表1-2计算出二氧化硫的年平均浓度，与表1的国家标准

12、相比较，确定各年度的等级如下表：201320142015二级（0.031）二级（0.033）一级（0.014）由此可以得出：二氧化硫浓度在2013年为0.031，为二级标准，从2013-2014年二氧化硫浓度稍有上升，仍为二级，2015年空气中的浓度有明显的下降趋势，上升为一级。如图清晰的反映这一变化过程。NO2浓度拟合曲线NO2拟合为四次时比较符合数据如图，于是我们得到其发展的趋势函数为：Y=-0.0001 X4 + 0.0020 X3 +0.0014 X2 -0.2239 X +1.9336由图拟合曲线的趋势可以看出二氧化氮浓度在2013-2015年度中有明显下降趋势，说明成都空气质量有所

13、改善。O3浓度拟合曲线O3拟合为四次时比较符合数据如图，于是我们得到其发展的趋势函数为：Y=-0.0015 X4 + 0.0143 X3 +0.6516 X2 -10.1655 X +85.4017由图拟合曲线的趋势可以看出臭氧浓度在2013-2015年度中有明显上升趋势，说明成都空气质量有所改善。横坐标为三年月份连续变化值三年优良天数综合表 5.1.5.用综合分析法根据数据统计结果，对空气质量进行分析，最后给出评价结论：根据三年来的，每月空气质量优良的天数结合综合表，分析可知每年12月到次年2月空气质量优良的天数明显低于3月到11月。分析其原因，因为成都地区为每年12月到次年2月为冬季，和冬

14、季取暖增加有关, 而且冬季大气层相对比较稳定, 不利于污染物的稀释扩散; 夏季污染物浓度低, 主要是因为：一、夏季大气稳定度差, 污染物容易稀释扩散, 同时夏季降雨偏多, 也有利于污染物的沉降。2013-2015年成都市环境空气质量污染类型表现较为典型的“煤烟型”污染特征,首要污染物为可吸入性颗粒、PM2.5和二氧化硫。由图分析各污染物浓度拟合曲线的趋势可知：主要污染物为二氧化硫、可吸入颗粒物、二氧化氮年均质量浓度均有下降;处于轻度污染的天数明显较少,良好天数明显增加;成都市环境空气质量有明显改善。但冬季由于取暖造成的污染仍很严重。根据模型我们得出来的结果大体符合成都市的现状，首先今年成都经济

15、社会飞速发展，各类环保增多活动，公民环保意识增强，虽然机动车数量猛增，但居民上班提倡乘公交车减少污染取得了显著的成效，关闭了不少污染大的制造业，而且政府在环境保护建设方面加大了执法力度等这些现状导致成都市今年空气质量相对于往年较好，但基本上符合这几月的递增规律。而且根据2015年6月份的空气质量状况成都市空气质量得以改善在一定程度上验证了本文模型的准确性。5.2.1大气污染源主要可分为自然源和人为源两大类。自然源包括风吹扬尘，火山爆发产生的气体与尘粒闪电产生的气体，如臭氧和氮氧化合物，植物与动物腐烂产生的臭气，森林火灾造成的烟气与灰尘，自然放射源和其他产生有害物质并向大气排放的源。但在维持正常

16、的生态平衡条件下，他们一般并不恶化空气，人们也无法有效地控制他们。人为源是形成大气污染问题，尤其是局地空气污染的主要原因。他们是从人们的生活生产过程中产生的。主要有工业的污染源，交通运输污染源，居民生产源。来自固定和流动污染源的人为污染物排放大小是影响空气质量的最主要因素之一，其中包括车辆、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。城市的发展密度、地形地貌和气象等也是影响空气质量的重要因素。 调查城市空气污染的主要因素首要是清楚城市背景污染的来源与城市和大气的自净能力，分析和估计它们对评价区大气环境的影响程度，确定影响评价区大气环境质量的主要污染源和主要污染物。探讨自净过

17、程和污染扩散的分析。（1）调查范围 空气污染源调查范围一般应与评价范围相同，但应考虑界外区域污染源对城市空气质量的影响。在污染源调查时，应包括界外区域排气筒高和排放量大的点源。界外区域的边长大致为城市范围边长的0.5倍。（2）调查的内容和方法 污染源排放量大，毒性强者污染原本调查的重点。污染源调查中，应根据评价项目的特点和当地的大气污染状况筛选调查的污染因子。通过收集必要的资料，必要时进行时测核实等方法进行污染源调查。收集和调查的内容如下：工业的污染源名称、位置、高度、烟气出口内径、出口气体速度、运行期烟气排放量、主要污染物及其排放量、主要污染物及其排放量等。交通运输污染源。燃料构成、来源、成

18、分、供应方式和燃料消耗情况等情况。居民生产源。燃料成分、来源、成分、供应方式和燃料消耗等情况。同时不同时间，不同季节燃料消耗量不同。分为自然因素（林木覆盖率、地理位置（海边）以及气象条件（气候、季节、天气状况）与人为因素（工业，污染能源的使用状况，居民生活，垃圾焚烧，交通，城市发展密度）。自然因素：城市空气质量的好坏与季节及气象条件的关系十分密切。许多城市的大气污染元凶是燃煤烟雾，其次是汽车尾气和悬浮颗粒物污染，它们的共同作用使空气污染更加严重。在污染源排放量没有大的变化情况下，风、雨、气压、温度等气象条件则直接影响空气质量的好坏。 首先，大气逆温现象直接影响大气污染物的扩散。逆温是空气温度随

19、高度增加而增高的大气垂直层结现象。一般来说，冬季逆温层较强较厚，维持时间较长；夏季则相对偏弱。通常在晴朗微风的夜间有逆温现象存在，使低层大气比较稳定，非常不利于污染物扩散。太阳出来后，随着地表温度的升高，使逆温层逐渐消失，大气湍流混合和垂直对流加强，有助于污染物质的扩散。冬天，一场冷空气过后，特别是其后连续几天不刮风或只刮微风，人们会渐渐感到空气污浊；如果近地面层空气湿度较大，又常常会有雾相伴。造成这种现象很大程度上与逆温有关。出现逆温天气会加重大气污染，危害人们健康，因此，有人称逆温是冬天的隐性杀人帮凶。 一般条件下，气温是随着高度的增加而降低的，平均每上升100米，温度约降低06摄氏度，这

20、样，大气低层温度高，空气密度小；高层温度低，空气密度相对较大，造成了“头重脚轻”的现象，大气层结就不稳定，容易上下翻滚而形成对流，这样就会使低层特别是近地面层空气中的污染物和粉尘向高空移散，从而减轻在大气低层污染程度。可是，在某些特定条件下，比如一场冷空气过后，却会出现气温随高度增加而升高的现象，导致空气“脚重头轻”，大气科学中称这种现象叫“逆温”。发生逆温的大气层叫“逆温层”。逆温层的厚度可从几十米到几百米，它就像一层厚厚的被子盖在地面上空，空气不能向上扩散，“无路可走”后又向下蔓延，从而加重了大气污染。 对城市空气质量影响最大的是辐射冷却造成的逆温。秋末和冬季晴朗无风的天气里，一到傍晚日落

21、时，地面强烈地向空中辐射热量，使地面和近地面空气温度迅速下降，而上层空气降温较慢，从而出现气温上高下低的现象，形成逆温层。又因为冬季昼短夜长，晚上辐射降温时间长，往往使低空辐射逆温层更多出现。白天，由于日照增温不足，使逆温层终日难以破坏，所以人们常会见到大气污染物整天覆盖着地面，特别是在城区，天空总是灰蒙蒙的。 其次，大气污染与风力的大小有关。一般来说：污染浓度与风速平方成反比，与污染源排放强度成正比。通常风速越大越有利于空气中污染物质的稀释扩散。而长时间的微风或静风则会抑制污染物质的扩散，使近地面层的污染物质成倍地增加。但也有例外情况。在我国冬春干燥季节，几乎每年都有强大的西北风席卷整个北方

22、甚至南方广大地区，将内蒙古和黄土高原的大量地表泥土沙粒带到空中，形成大风浮尘、扬沙或严重的沙尘暴天气，使得天空呈现土黄色或漫天昏暗。 第三，大气污染与雨雪有关。自然降雨、降雪对空气污染物能起到清除和冲刷作用。在雨雪作用下，大气中的一些污染气体能够溶解在水中，降低空气中污染气体的浓度，较大的雨雪对空气污染物粉尘颗粒也起着有效的清除作用。但是需要指出的是，当前空气中的雨水已经不很干净。降水与空气中的二氧化硫等气体混合溶解会形成酸雨，则是大气质量差的另一种表现形式。 从季节角度来说，由于冬季北方降水较少，气候干燥，刮风天气较少，光照较弱，日照时间短，逆温层较厚，且温度较低，大气对流不活跃等不利于空气

23、中污染物质扩散的因素较多。夏季由于太阳辐射很强，大气对流活动旺盛，逆温层的生成存在时间缩短，且降雨天气较多，降雨量很大，对污染物质清除作用明显，使空气污染程度相对减轻。 林木覆盖率：一个区域的林木覆盖率高于其他区域，在同等条件下，该区域的空气质量指数就会较其他区域好。林木在四季之夏季，每日之正午发挥作用较强。因此，每年夏末秋初空气质量相对较好，冬末春初空气质量较差；每日下午四时左右空气质量相对较好，晨八时质量较差。 地理位置（这项因素其实是污染能源使用多少和气候、天气的综合）：地处海边的城市，其半径80km左右的污染源就相对内陆要少，加上海边的海风和气流影响，污染物更易扩散开，所 以海边的空气

24、一般较内陆要好。成都地处四川盆地，高山环绕，空气指数略差。大气污染源就是大气污染物的来源，主要有以下三个： （1）工业：工业是大气污染的一个重要来源。工业排放到大气中的污染物种类繁多，性质复杂，有烟尘、硫的氧化物、氮的氧化物、有机化合物、卤化物、碳化合物等。其中有的是烟尘，有的是气体。 （2）生活炉灶与采暖锅炉：城市中大量民用生活炉灶和采暖锅炉需要消耗大量煤炭，煤炭在燃烧过程中要释放大量的灰尘、二氧化硫、二氧化碳、一氧化碳等有害物质污染大气。特别是在冬季采暖时，往往使污染地区烟雾弥漫，呛得人咳嗽，这也是一种不容忽视的污染源。 （3）交通运输：汽车会是城市去的主要运输工具，它们烧汽油或柴油产生的

25、废气也是重要的污染物。特别是城市中的汽车，量大而集中，排放的污染物，对城市的空气污染很严重，成为大城市空气的主要污染源之一。汽车排放的废气主要有一氧化碳、二氧化硫、氮氧化物和碳氢化合物等，前三种物质危害性很大下面将分别对各个因素进行分析：1工业发展分析（1）表1：成都市工业生产、能耗增长变化情况表年份规模以上工业其中:高耗能行业其中:低耗能行业生产指数能耗指数弹性系数生产指数能耗指数弹性系数生产指数能耗指数弹性系数2012年123.6121.6 0.98 123.8 124.5 1.01 122.8 104.1 0.85 2013年1季度123.4117.1 0.95 118.8 117.7

26、0.99 141.1 113.5 0.80 2013年2季度123.5112.4 0.91 123.5 113.0 0.92 123.6 108.6 0.88 2014年1季度119.8107.8 0.90 118.3 111.4 0.94 125.4 85.2 0.68 2014年2季度106.397.5 0.92 103.4 99.2 0.96 115.7 83.7 0.72 2015年1季度109.297.4 0.89 106.1 98.7 0.93 117.1 87.3 0.75 图2-1（横坐标为2012-2015年，如1代表12年）说明：系列1 为规模以上工业能耗指数 系列2 为其

27、中:高耗能行业能耗指数 系列3 为其中:低耗能行业能耗指数（2）根据图2-1对未来几年成都市工业趋势进行分析如下： “十一五”以来，成都市通过淘汰落后产能，关停小火电，小炼钢，小水泥工作卓有成效；通过煤炭资源整合，引进大火电化工、大水泥不断扩大产能。由于这些行业的推动，预计成都市未来几年工业发展平稳增加，但是在发展过程中能源消费结构逐步优化，清洁能源使用比重有所提高。虽然工业的发展从一定程度上预示空气污染物的增加，但是由于工业的发展对空气质量的影响，已不是影响空气质量的主要因素。2、居民生活炉灶与采暖锅炉分析：2012年集中供热用户已由最初的5 000户增至现在的4万余户,供热面积已达465万

28、m2 ,城市居民住户集中供热普及率达到了60%。未来几年采暖方式主要有以下几个。1.暖气片采暖30%2.地暖采暖40%3.电热膜辐射供暖10%4.个人单户采暖20%结论：由于科技的发展，采暖方式的改善，城市区域基本全部采用低硫、低灰份及其它清洁能源,二氧化硫和烟尘排放量明显减少，但饮服务行业发展迅速,路边烧烤产生大量的油烟直接排放到空气中,对城市环境空气质量产生了一定影响。大量的油烟排放和茶炉、洗浴炉的废气排放以及分散型煤用户燃烧，由于居民生活产生的污染物仍不容忽视。（3）成都市近几年汽车消费市场分析（一） 成都市汽车销售增长迅速 2015年，成都市限额以上批发零售贸易业汽车累计销售3032辆

29、，同比增长34.8%；销售总额累计实现34201万元，同比增长37.6%；累计实现零售2590辆，同比增长33.6%，零售总额30840万元，同比增长43.8%，高于社会消费品零售总额增速25.5百分点，相比2013年的5830万元增加了25010万元，5年间增长了4.3倍。年底汽车库存157辆，同比增长72.5%，其中轿车库存45辆，同比增长66.7%。全市汽车市场总体特征：销售量与销售额迅速增长，库存增加。（二）轿车零售仍占较大比重。2015年全市限额以上批发零售贸易业汽车零售累计2590辆，同比增长33.6%；零售总额累计实现30840万元，增长43.8%。其中，轿车零售1509辆，增长

30、54.9%，占汽车零售比重的58.3%。自2012年至2015年以来，轿车零售占汽车零售的比重总体处于不断上升阶段（2012年占33.7%，2013年占50.3%），说明轿车消费的主流地位不断加强。（三）民用汽车拥有量六年翻了一番多民用汽车拥有量年均增长18.3%。2012-2015年，成都市民用汽车拥有量从57514辆增加到146899辆，环比增长分别为7.2%、12.5%、23.4%、44.2%、10.6%、15.3%，年均增长18.3%。若按近三年年均增长18.3%速度推算，到2015年平顶山市民用汽车拥有量将达到243205辆，与2013年相比将翻二番多。2013年7月，成都市统计局针

31、对成都市主要汽车销售市场进行了非生产经营用小汽车销售情况的市场走访与调查，通过对辖区内16家汽车销售公司市场调查数据与历年统计资料进行观察比较，综合分析影响汽车销售的有利因素与不利因素，认为全市汽车市场特别是轿车消费将在2015年及以后数年继续保持持续稳定的增长趋势，同时提出了发展汽车市场的几点政策性建议.(四)、成都市未来几年汽车数量走势预测随着本地居民汽车购买力进一步增强，成都市地区整个汽车销售市场发展速度将稳中有升，二手车市场随更新换代步伐加快将表现的更加活跃。2015年全市经济社会发展步入又好又快的轨道，综合经济实力大幅跃升，居民可支配收入稳步增长，汽车更新换代步伐加快，预计2015年

32、及未来几年之内，成都市汽车市场销量将会继续放大，汽车数量的增加预示着未来几年，由于汽车尾气产生的污染物将成为空气污染物主要的污染源。5.3 分析与建议我们先从污染物分析：通过问题一和问题二的研究分析，我们知道了成都的主要污染物为PM10，即一些可吸入的悬浮颗粒物或浮尘。颗粒物的来源可分为天然来源和人为来源。人为排放源有化石燃料燃烧产生的煤烟；工业生产、建筑产生的工业粉尘、金属尘、水泥尘等；汽车、飞机排气等。天然源有土壤尘、火山灰、森林火灾灰、海盐粒等。工业、交通是造成空气中悬浮颗粒或浮尘的主要原因。大气中悬浮颗粒物是悬浮在大气中的固体、液体颗粒状物质（或称气溶胶）的总称。由于来源和形成不同，它

33、的形状、密度、粒径大小，光、电、磁学等物理性质及化学组成有很大差异。大气中颗粒物的粒径从0.001m至1000m以上，一般粒径大于50m的颗粒物受力作用很快沉降到地面，在大气中滞留几分钟到几小时；粒径为0.1m的颗粒不但在大气中滞留时间长，而且迁移距离远。颗粒物还可分为一次颗粒物和二次颗粒物。一次颗粒物是由排放源直接排入大气中的液态或固态颗粒物，在大气中未发生变化。二次颗粒物是由排放源排放的气体污染物，经化学反应或物理过程转化为液态或固态的颗粒物。如二氧化硫、氮氧化物、氯化氢和氯气、氨、有机气体等经化学反应形成的硫酸盐、硝酸盐、氯化物、铵盐和有机气溶胶等。然后，分析空气质量不能得到改善带来的危

34、害：成都是我国一个工业发展较发达的城市，目前拥有4个国家级工业区和27个省级及省级以下工业园区。总工业园区规划面积近400平方公里。这些工业园区在生产过程中所产生的废气、废料都可能是可悬浮颗粒物或浮尘的主要来源。显示，未来几年北京的工业发展速度仍将继续加快，人口也就会增加，车流量也就随着增加，这些都意味着如果处理不当的话，那么带来的空气污染会越严重。有些工业区建立了高大的烟囱，远远望去可以见到很多高大耸立的烟囱，这些烟囱的建立是否真的对减少空气污染对人类带来的危害？高大的烟囱只是将工业生产中产生的废气排入高空中，那些有害物质随着时间的累积并不会消失，甚至是蓄势待发的灾害，它们会随着降下的雨水落

35、向地面，流向河水中，污染河水，无疑对人类造成了更大的影响。当颗粒小到10m以下（称可吸入颗粒物）就可以随着人们呼吸吸入人体肺部，几百种有机化合物如有机的苯、二恶英、多环芳烃和含有高毒性成分的几十种金属如铅、镉等随之侵入人体，容易引起呼吸道感染、心脏病、支气管炎、哮喘、肺炎、肺气肿等疾病，影响人体健康。因此空气质量日报选择可吸入颗粒物作为一个指标。悬浮颗粒物还会造成大气能见度降低。其中0.1至1m的微粒对能见度的影响最大，特别是浓度大于100g/m3的时候。由于颗粒物本身可能具有活性，或能吸附化学活性物质，因此它具有腐蚀性，可对物料起到直接的化学破坏作用。如腐蚀金属表面，破坏带有油漆、涂料的表面

36、等。综上所述，我们提出合理的建议如下：第一、当地政府针对工业园区环境隐患风险进行集中排查，并结合排查对现有工业园区进行大力整顿规范。对风险隐患突出的工业园区必须确保其污染治理设施正常运转并达标排放。此外，要对新建工业园区采取从严审批政策，甚至关闭一些污染严重存在严重环境隐患的工业园区；第二、交通问题引起的空气污染问题也占了一大部分，应大力宣传鼓励人们乘坐公交车上下班，减少私家车出行次数，并大力支持国家研究开发新能源，采用新能源；第三、绿化环境，多种树木，树木不但可以绿化美化环境，而且是净化空气的纯天然净化器。第四、随着社会的发展，城市的发展也越来越快，随之而来的环境问题越来越突出，环境污染严重

37、。在附录表中可以看到工业废水排放量都超标。毕竟城市是很多人的居住环境，在运行费用多做些投入，废水治理设施多增加些，可能我的环境会变得更好，当然，这也需要市民的共同努力，使我们的城市居住环境更加美好!5）优化城市结构布局,进一步提高城市区域集中供热率,进一步消减和治理城市区域工业、生活锅炉,解决城市近郊村民以及城市分散住户集中供热问题。6)加强城市森林建设,提高建成区植被覆盖率,美化城市环境。继续搞好京津风沙源治理工程,封山育林,人工造林,退耕还林。7)加大执法力度,继续实行煤炭管制制度,取缔高硫高灰份煤的使用,大力推广清洁能源开发和利用,严格控制辖区内空气污染物的排放。以上是我们的建议，希望得

38、到支持！参考文献 【1】2008 中华人民共和国国家统计局 中国统计年鉴2008 【2】潘丽军 陈锦权 ，实验设计与数据统计，东南大学出版社，2008【3】佟彦超.中国城市空气质量日报技术规定M .北京:中国环境监测总站,2001. 附录：PM2.5x=1:19; y=133.9 179.8 112.1 83.4 60.5 75.3 42.5 39.9 38 39.9 64.4 53 86.4 126 87 67.4 53.9 48.6 30.5; A=polyfit(x,y,5) z=polyval(A,x); plot(x,y,'k+',x,z,'r') P

39、M10x=1:19; y=133.9 179.8 112.1 83.4 60.5 75.3 42.5 39.9 38 39.9 64.4 53 86.4 126 87 67.4 53.9 48.6 30.5; A=polyfit(x,y,5) z=polyval(A,x);So2x=1:19; y=31.6 31.5 24.5 24 16.5 14.5 12.8 12.6 12.3 14 15.9 15.1 23.6 20 14.7 15.1 14.4 13.5 12.1; A=polyfit(x,y,3); z=polyval(A,x); plot(x,y,'k+',x,z,

40、'r')Cox=1:19; y=1.593 1.583 1.413 1.293 1.051 0.824 0.862 0.874 0.909 0.965 1.102 1.056 1.229 1.588 1.35 1.122 0.89 0.806 0.759; A=polyfit(x,y,4) z=polyval(A,x); plot(x,y,'k+',x,z,'r')N02x=1:19; y=75 73.4 49 64.1 51 51.9 46.1 47.2 44.2 46.3 52.2 49.2 57.3 60.6 45.7 50.9 49 43

41、.6 34.4; A=polyfit(x,y,4) z=polyval(A,x); plot(x,y,'k+',x,z,'r')O3x=1:19; y=27.6 29.1 35.2 39.8 57.8 76.9 64.6 66.5 60.1 39.6 35.9 23.9 22.7 17.5 37.5 51 78.6 93.5 81.6; A=polyfit(x,y,5) z=polyval(A,x); plot(x,y,'k+',x,z,'r')附件一：2015/5/1768良15846760.772972015/5/18107轻度污染315581080.9950202015/5/19115轻度污染31771120163172015/5/20113轻度污染344691180.9755132015/5/2148优8528490.73462015/5/2244优6716330.643362015/5/2382良24832650.7445122015/5/2469良17438680.813872015/5/2562良13441690.8239202015/5/2685良215621040.9752142015/5/27120轻度污染287841481.1151122015/5/2891良2