摘要本题是研究大气污染预报问题，根据科学方法监测出六个城市的SO2、NO2、PM10三种污染物的浓度值以及一组气象参数值，分析得出大气污染物的特点并对大气质量作出预测，根据其特点得到对于大气治理的建议。问题一：利用EXCEL求出各城市的API（空气污染指数）月平均值并画出折线图，分析图表得到三种污染物的特点。再利用层次分析法得到六个城市大气质量的排名，建立层次模型时，根据国家标准对空气质量进行了五个档次的划分作为因素层，要排名的城市作为对象层，计算出因素层的权重比例，质量越差得到权重越大，接着按因素层的分类分别对对象层进行权值计算，最后得出总排名。问题二：由于污染物浓度变化波动比较大，所以采用自适应滤波法进行预测，得到2010-9-15至2010-9-21各城市SO2、NO2、PM10的值，对于各气象参数的值，先画出其随时间的变化图，看出其数值大概在某条线左右变化，所以采用移动平均法对其进行了预测。问题三：利用典型相关性分析，得到所给气象参数数据来源于C城市，采用多元线性回归模型并考虑到季节对于大气质量的影响，分别得到春季、冬季的SO2、NO2、PM10与气象参数之间的关系。问题四：在前几问的基础上，总结得出大气治理的一些方法，给相关部门以建议。关键词：层次分析法典型相关性多元线性回归一、问题重述众所周知，洁净的空气是人类生存的必要条件之一。世界卫生组织和联合国环境组织发表的一份报告说：“空气污染已成为全世界城市居民生活中一个无法逃避的现实。”工业文明和城市发展，在为人类创造巨大财富的同时，也把数十亿吨计的废气和废物排入大气之中，人类赖以生存的大气圈却成了空中垃圾库和毒气库。因此，对于大气污染物的检测预报以及防治是我们目前的重要任务。目前对大气质量的监测主要是监测大气中、、悬浮颗粒物（主要为PM10）等的浓度，在解决大气污染物的防治问题中，我们要考虑一下两点：（1）、三种污染物、、的特点；（2）、空气质量与气象参数以及季节之间的关系。通过已经观测得到的数据，我们可以预测之后的大气，并且通过一定的分析，对于我国的大气防治提出一些建议。二、模型基本假设本题中假设如下：1、题目所给的六个城市的污染物含量及各城市的气象参数等数据都准确可靠；2、API指标真实可靠，所给数据具有参考统计意义；3、API的月平均值能较好的代表该月空气质量，具有比较意义。三、符号说明空气污染指数某污染物的污染指数该污染物的浓度在API分区表中最接近C值得两个值在API分区表中最接近I值得两个值CI层次模型的一致性指标RI随即一致性指标CR一次性比率p大气压力t温度w湿度v风速四、问题分析第一问是找出A至F城市、、之间的特点，并将几个城市的空气质量进行排序。在分析三种污染物之间的特点时，通过查阅资料，找到API（空气质量污染指数标准）,由此计算出每个城市各项指标的API月平均值，再利用EXCEL进行统计分析，得出各个城市三种污染物的特点。在进行几个城市空气质量的排序时，考虑采用层次分析法进行求解。第二问是预测未来一周即2010-9-15至2010-9-21各城市、、以及各象参数的值。考虑采用自适应滤波法进行预测。自适应滤波法与移动平均法、指数平滑法一样，也是以时间序列的历史观测值进行某种加权平均来预测的，但是移动平均和指数平滑法预测的数据列要求具有较为平稳的趋势变化，而利用excel对所给数据进行分析发现数据随着时间的变化呈现波动变化，虽然各年之间数据呈现随年份增加而下降的趋势，但是本文只要预测最后一年7天的数据，由于前几年的历史数据对最后7天的预测没任何意义，因此也就不用考虑数据的趋势项，只需根据最后三个月数据的波动变化来建立模型即可。它要寻找一组“最佳”的权数，其办法是先用一组给定的权数来计算一个预测值，然后计算预测误差，再根据预测误差调整权数以减少误差。这样反复进行，直至找出一组“最佳”权数，使误差减少到最低限度。第三问是分析空气质量与气象参数之间的关系。由于所给气象参数数据只有一组，所以首先应进行典型相关性分析，得出所给数据来源于哪个城市。在研究空气质量与气象参数之间的关系时，由于气象参数有四个，所以考虑采用多元回归线性...
