南京市雾霾预测与环境效率评价分析

论文总字数：31175字

目 录

摘要 1

Abstract 2

1、引言 3

1.1 研究背景 3

1.2 国内外研究现状 3

1.2.1 国外有关的研究现状 3

1.2.2 国内有关的研究现状 4

2、数据的介绍及描述性统计 4

2.1 数据的介绍 4

2.2 数据的描述性统计 5

3、模型预测 6

3.1 时间序列预测 6

3.1.1 指数平滑模型 6

3.1.2 单整自回归移动平均模型 7

3.1.3 实例分析 10

3.1.3.1 指数平滑模型预测 10

3.1.3.2 单整自回归移动平均模型预测 11

3.2 径向基函数神经网络 14

3.2.1 RBF网络原理 14

3.2.1.1基于径向基函数技术的函数逼近与内插 14

3.2.1.2.正则化RBF网络的原理及特点 15

3.2.2 RBF算法 16

3.2.3 RBF模型预测 17

3.3 模型的比较 18

4、环境效率评价 18

4.1 SBM模型 18

4.2 效率评价指标选取 19

4.3 数据的来源 20

4.4 南京市环境效率的特征分析 20

5、结论 21

参考文献 22

附录 25

致谢 33

南京市雾霾预测与环境效率评价分析

陈鹏

，China

Abstract:According to air quality monitoring indicators for statistics, this paper is about analysis of haze forecast and eco-efficiency in Nanjing. First, the monitoring indicators relevant for preliminary research data and descriptive statistics. Then, based on the exponential smoothing model, Autoregressive moving average (ARIMA) model and the value of RBF Neural network model for air quality index PM_2.5 forecast,their results show that the PM_2.5 concentration values of the exponential smoothing model on April 1, 2016 at 54.35 (=0.3) and 56.85 (=0.5), and get ARIMA model of forecasting models, RBF model predictions.RBF model predictions are very close to the actual values, its results of monitoring indicators are better. Finally, we use non-radial, non-point model in Nanjing based on SBM haze effect elements of eco-efficiency for measurement and evaluation.Not considering the effects of smog, Pukou, Lishui and gaochun environmental efficiency is optimal, Jiangning and the drum is still large room. Considering the haze effect, jianye, Pukou and gaochun is relatively the best, and qixia averages lower.

Keywords: hazet; Autoregressive moving average model for predicting; PM_2.5; model of RBF; model of SBM

1引言

1.1 研究背景

经济大力发展，继而致使人们生活质量逐步提高，其消费水平也随之提高，更多人买得起车，道路上的私家车随之逐年增多。然而，由于汽车尾气和工业污染，空气受到了严重的污染，这也严重的影响了人们的生存和发展。雾霾是在特定的条件下与人类活动相互作用而引发的，无疑，雾霾天气成为困扰人们出行的重要影响因素之一。据调查，中国有超过百分之四十的城市每年都受到雾霾的严重影响，而政府部门也越来越关注雾霾天气的问题，雾霾所造成的后果也是发人深省的,穹顶之下，同呼吸共命运。去年10月召开的十八届五中全会，也提到了发展要绿色发展和协调发展。因此，把中国建设得更美好，实现中华民族永续发展，生态文明已成为中国特色社会主义发展的必然选择。生活中有很多加重雾霾影响的现象，比如说对生态环境产生严重污染的工业废气直接排放到空气、河流和土地中，同时，街道上不断增加的汽车也在每天向大气中排放汽车废气，生活垃圾、工业垃圾和建筑垃圾也在相当大的程度上污染土壤、水资源和大气环境，人类的生存和健康受到一定程度的威胁。平日里，雾霾天气已变得多见，空气质量愈发恶化，所带来的影响也愈发严重。

中国近几年的雾霾天气已经对人们的出行和生活造成了非常严重的后果。2013年，“雾霾”作为年度关注词被提出。这年1月内就有4次雾霾天气出现。据统计，我国最大的500个城市中，相当大比例的城市并未达到空气质量规定指标。在世界上受污染最严重的城市中，中国的占有率高达7/10。前年，减灾办第一次将雾霾天气纳入本年自然灾情并予以通报。必须采取相应的措施，使得雾霾污染得到一定程度上的控制，同时使得空气质量得到改善。去年12月，南京天空出现了雾霾自带颜色的奇景^[1]。

实质上，雾霾天气只是大气污染的一种，大气中存在着各种悬浮颗粒物，而雾霾是对这些指标含量的概述。中国空气质量监测的指标有很多，其中包括AQI、质量等级、PM_2.5、PM₁₀、CO、NO₂、O₃和SO₂，在一定程度上，这些物质排放到空气中都会对环境造成一定的影响，而对于空气质量，这些指标的综合作用，决定了某地区当日当时的空气质量情况。根据南京实时空气质量监测数据显示，PM_2.5是首要污染物，故本文着重研究雾霾指标PM_2.5。

1.2 国内外研究现状

1.2.1 国外有关的研究现状

细细观察，不难发现平日里，雾霾、扬尘或沙尘天气出现得愈发频繁，人们的健康逐渐受到威胁，故而愈发关注生态环境问题。钟南山院士声明雾霾致肺癌有根据但尚无数据。近期，《美国医药》杂志中的有关研究报告称面对空气污染，人类的心脏比肺更脆弱。众多研究表明，呼吸道疾病的死亡率会随着PM_2.5的变化而变化^[2]。

Sohail Chaudhry等在ANN模型的基础上，阐明人工神经网络作为一个功能强大而灵活的计算工具被应用于捕获各种复杂的经济关系图案，通过分析ARIMA模型的优劣势，在对两个模型方法的探讨基础上，提出了ARIMA-ANN混合预测模型^[3]。J.M. Hsiao,C.J. Shieh将供应链分为供应商和零售商两级，采用ARIMA模型根据自回归之间的信息共享的价值集成对牛鞭效应的量化和供应商和零售商的需求研究^[4]。Perry Sadorsky采用ARIMA、ARIMAX、简单指数平滑等模型对加拿大5年常规抵押贷款利率进行预测^[5]。Priya Narayanan等人对MAM指标采用ARIMA模型对西北部的降雨情况进行预测^[6]。

1.2.2 国内有关的研究现状

王向华、覃征等在《径向基神经网络解决威胁排序问题》一文中将层次分析法和径向基神经网络相结合，使用层次分析法（AHP）计算总的威胁指数并排序，对不合理的样本进行自动校正，最后将调整的综合威胁指数作为最终的学习样本的目标值，以供径向基神经网络训练使用^[7]。李启全、王昌全等在《基于神经网络模型和统计学方法的突然养分空间分布预测》一文中，采用神经网络模型和普通克里格相结合的方法，以低于多元线性回归和单一神经网络方法的误差值成功预测了川中丘陵区域土壤养分的分布^[8]。陈柳采用2001-2001年西安市二氧化硫日平均浓度值为研究对象，利用db5小波函数对二氧化硫进行分解和重构，并以此为输出变量对其浓度进行预测，选用的预测方法为神经网络模型^[9]。徐小丽在《PM2.5变化趋势的多重分型分析研究》一文中运用主成分分析法探讨西安市及伦敦市的空气质量监测指标中多种污染物与PM_2.5的相关性^[10]。张玉瑞、陈剑波等人在《基于径向基神经网络的时间序列预测》一文中，以径向基神经网络作为研究对象，对比其他前馈神经网络，比较它们之间的函数逼近能力及应用前景^[11]。

2 数据的介绍及描述性统计

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