文档介绍：城市空气污染数据的真实性判别及分析研究的数学模型摘要本文根据所搜集相关空气质量和气候数据,分析了其真实性,通过建立模型确定了存在数据不真实的现象并讨论其严重性,找到了数据不真实的类型、原因,并加入社会因素完成了进一步的讨论。为了使各项目的判断标准统一到相同的基本单元上,我们主要根据主成分分析法并结合高斯扩展模型基础上针对污染源参数,气象因子,监测点参数,及污染要素间的关系进行分析,通过方程求解、曲线拟合和线性回归算法并利用数学软件MATLAB进行编程计算,同时模型考虑了数据关于污染物之间的相关性、污染物变化的连续性在时间、空间、地域、气候、城市发展等各层次上进行对比,来分析空气质量数据的真实性及其类型、原因。我们对于题目所提出的问题的做出如下回答:(1)我们根据搜集整理出的相关空气质量和气候数据,分析得出空气质量数据存在不真实情况。其中数据资料存在篡改现象。(2)我们利用主成分分析方法根据污染物之间的相关性和连续性判断出所给出数据不真实,因其数据指标界定差异较大,对人体危害更为深远且对人民生产生活都造成了严重影响。(3)空气指数法采用的单个监测点最高指标来衡量并不能综合评价该地区空气污染程度。为了使模型具有广泛应用性,我们采用主成分分析法对这类问题进行综合分析,求出综合得分与主成分的综合评价模型:F,为解决个别指标超标对模型贡献不明显的缺陷,在用主成分分析法分析后,引入了对个别指标分析的方法,由此可初步判定数据不真实类型是其主成分污染物浓度不真实,原因是因为最新出台的《环境空气质量法》数据指标过高,一些主要污染来源无法达到政策造成的造假现象。(4)通过数据分析和城市污染物来源横向分析比较最终确定可以通过空气质量数据的变化来展示工业生产(例如钢产量)等数据的实际情况。最后我们还进行了灵敏度分析和误差分析,根据模型建立及数据收集资源条件限制,我们不排除数据分析所得出结论存在一定误差。关键词:、环境保护部门和全国人民关注的热点问题。2016年的两会上,全国政协常委、环境保护部副部长吴晓青表示,政府工作报告中提出的今后五年地级市及以上城市空气质量优良天数比率超过80%的目标必须完成。此外,吴晓青表示,很高兴在今年的“十三五”规划草案里看到增加了环境质量的考核指标,并指出增加的指标有几个特点:一是对环境质量的指标考核更加全面、更加完善。二是和老百姓息息相关,切身利益更加贴近、更加结合。三是更加严格。其中,优良天数比率指的是:区域内城镇空气质量优良以上的监测天数占全年监测总天数的比例。然而,由于各种主客观原因,会使所采集到的数据序列体现出一定的异常现象。请你根据题目所给资料,完成以下问题:1、搜集相关空气质量和气候数据,分析空气质量数据的真实性,建立数学模型或者相应指标来确定是否存在数据不真实的现象。2、在此过程中,或利用污染物之间的相关性、或利用污染物变化的连续性、或自行设计指标在时间、空间等各层次上进行对比,来确定数据不真实是否存在并讨论其严重性。3、通过模型分析数据不真实的类型、原因,最终为环境保护和政策制定提供支撑。4、进一步的讨论可以加入社会因素,例如分析空气质量与工业生产(例如钢产量)等数据之间的相关性,分析是否可以通过空气质量数据的变化来展示工业生产(例如钢产量)等数据的实际情况。2、问题的分析本文要求对搜集到的相关空气质量和气候数据,分析其空气质量数据的真实性并确定是否存在数据不真实的现象。从题意中可以看出,对于第一个问题,可以结合网上收集整理到的空气质量数据以及相应的气候数据,然后进行定时间的整体综合评价和固定地理位置的整体综合评价。并使用曲线拟合的方法对城市空气质量进行判别和预测。而对于第二个问题城市污染物数据情况分析,我们采用高斯型污染物浓度估算法,污染等级评价法,以及模糊判别矩阵法处理问题,其中还利用了面板数据、回归分析的方法进行多层次数据检验分析。在本题中,就可以使用曲线拟合对比分析确定数据是否存在不真实的现象,对比分析数据在时间、空间、地域、气候等方面的影响,并讨论数据不真实的严重性。为了能够将问题简单化,可以将问题进行简单化处理。在第一问中,需求解的问题是依据过去五年提供的数据来判别未来五年的数据。考虑使用曲线拟合的方法需要找出过去五年的各城市空气质量的变化规律,在数据拟合的过程中,为了使得规律性变化更加明显,可以进行合理的数据预处理,如进行数据平滑性处理。通过对数据的分析,发现数据比较离散且规律性不强,为了得到规律性较为明显的结果,在拟合过程中可将几个城市的空气质量数据和气候数据进行合并,并将空气质量情况分为优、良、普通、不佳和差五类。在找到合适函数进行拟合后,可以利