空气质量模型

一：空气质量预报 用什么模型做呢？能推荐几个机构吗？ 5分

目前国际上通用的空气质量预报一般有两种方法：（1）基于统计预报；（2）基于数值预报，两种方法各有优缺点。

（1）统计预报一般是基于历史数据建立空气质量与气象条件之间关联模型，然后利用未来一段时间气象条件以及建立的关联模型预测未来空气质量，统计预报的优点是对输入数据要求相对较低，但是预测结果一般是点位空气质量，难以反映区域空气质量，且无法对污染成因及来源等给出解释。

（2）数值预报一般是基于排放源清单及气象场条件，采用数值模拟的方式进行预测，网站上推荐的就是这个方法。目前一般采用第三代空气质量模型CMAQ/CAMx/WRF-Chem进行数值模拟，你给出的网站上得CMAQ应该是应用最为广泛的，CMAQ是由美国环保署资助开发的，网上有很多资料，自己可以搜搜。该方法的缺点是污染源排放数据难以获取，数据格式参吃不齐，优点是预报结果为区域所有格点空气质量，能对污染成因进行诊断。

全部手打，希望采纳！！！！

二：请问图上的空气质量指数是如何预测的？有什么数学模型麽？

一、关于这个问题，首先要知道什么是空气质量指数

空气质量指数（Air Quality Index，简称AQI），是一个用来定量描述空气质量水平的数值。世界各国制定的空气质量标准不同，AQI的取值范围也各有不同[1]。我国采用的是和美国相似的标准，AQI的取值范围位于0 – 500 之间。

环境空气污染物的种类有很多，常见的有二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)、一氧化碳(CO)、臭氧(O3)和悬浮颗粒物。悬浮颗粒物中，直径小于等于10μm的称为PM10，直径小于等于2.5μm的称为PM2.5。其中，现阶段对人们健康影响最大的要数PM2.5。正是由于意识到PM2.5的严重危害，我国于2012年发布，将于2016年1月1日实施的国家标准GB 3095-2012《环境空气质量标准》[2]中，新增了对PM2.5的监测要求并规定了浓度限值。

环境监测部门每天发布的空气质量报告中，会包含各种污染物的浓度值，比如SO2浓度为20.5μg/m3、PM10浓度为150.8μg/m3、PM2.5浓度为130.7μg/m3等等。但是，人们很难从这么多个抽象的浓度数据中判断出到底当前的空气质量处在什么水平。于是就有人想出了一个办法，将各种不同污染物含量折算成一个统一的指数，这就是空气质量指数。

空气质量指数的值在不同的区间，就代表了不同的空气质量水平。比如0 – 50之间，代表“良好”；51 – 100之间，代表“中等”；101 – 150之间，代表“对敏感人群不健康”……等等。为了更直观起见，每个区间都有一个固定的颜色值与它对应：

这样，只需要根据报告的AQI值，甚至只看颜色，即可直观判断空气质量水平。

二、空气质量指数是怎么算出来的

如前所述，空气质量指数是根据各种污染物的浓度值换算出来的。要计算AQI，就需要事先确定各污染物在不同空气质量水平下的浓度限值。例如，美国环保局(EPA)针对PM2.5的限值定义如下[3]：AQI的计算公式如下：

其中：I = 空气质量指数，即AQI，输出值；C = 污染物浓度，输入值；Clow= 小于或等于C的浓度限值，常量；Chigh= 大于或等于C的浓度限值，常量；Ilow= 对应于Clow的指数限值，常量；Ihigh= 对应于Chigh的指数限值，常量。

利用这个公式，根据污染物浓度C，可以方便地计算出空气质量指数I。比如要计算PM2.5浓度等于68.5μg/m3对应的AQI，查浓度限值表可知，它在55.5和150.4之间。所以Clow = 55.5，Chigh = 150.4，对应的Ilow = 151， Ihigh = 200，套入公式计算：取整即得AQI=158。各种污染物的AQI值分别算出来后，取数值最大的那个即为最终报告的AQI值。比如SO2浓度为20.5μg/m3，算出来对应的AQI为29；PM10浓度为150.8μg/m3，对应的AQI为98；PM2.5浓度为130.7μg/m3，对应的AQI为190。最终报告的AQI值就是190，而贡献了那个最大值的PM2.5则称为首要污染物。

严格来说，PM2.5对应的AQI是针对24小时平均的PM2.5浓度计算出来的。也就是说，并没有对应于实时PM2.5浓度的AQI。但是为了报告的方便，通常也将实时PM2.5浓度按24小时平均浓度计算出AQI值。这样算有一个假设的前提，就是如果这个浓度持续24小时的话，对应的AQI才成立。

三、我国的空气质量指数标准，和存在的问题

配合GB 3095-2012的推出，我国环保部制订了一份......余下全文>>

三：常用的大气的气象模型和空气质量模型都有哪些啊？ 5分

太多了，你问的是业务上用的还是科研中的。

四：2015年数学建模大赛B题 空气污染问题研究 100分

统计结果显示，PM2.5（细颗粒物）是京津冀地区首要空气污染物。PM2.5主要来源于机动车尾气、燃煤、工业污染等

五：用水平风吹如图 所示的四个模型，其中______ 图空气对模型下表面的压强小于上表面的压强

A、相同时间内，风经过模型上方的路程大于模型下方的路程，模型上方的风速大于下方的风速，模型上方的压强小于模型下方的压强，不符合题意；B、相同时间内，风经过模型上方的路程小于模型下方的路程，模型上方的风速小于下方的风速，模型上方的压强大于模型下方的压强，符合题意；CD、C和D上方和下方的形状相同，相同时间内，风经过模型上方的路程等于模型下方的路程，模型上方的风速等于下方的风速，模型上方的压强等于模型下方的压强，不符合题意．故答案为：B．

六：环境工程专业小硕一枚，面临毕业发论文，一篇空气质量预测模型的小论文，求有经验的老司机传授投稿经验！

这个问题我也同样再发愁，阅读了不少参考文献，目前也在为自己的硕士论文寻找创新点呢

我觉得创新是要建立在知道的基础上。所以必须到学校图书馆阅读到足够的文献才能，从中找个创新呢。

七：数学建模关于建立单污染源空气污染扩散模型的问题，求教大神！

clear all

[x,y]=meshgrid(-51000:100:51000,-51000:100:51000);

Q=135.64; z=1.5; H=50; u=1.94;

sigy=0.3914238*x.^0.865014;

sigz=0.0757182*x.^1.00770;

%c=@(x,y)Q./(2*pi*sigy.*sigz*u+eps).*exp(-0.5*(y.^2)./((sigy+eps).^2)).*(exp(-0.5*(z-H).^2./((sigz+eps).^2))+exp(-0.5*(z+H).^2./((sigz+eps).^2)));

c=Q./(2*pi*sigy.*sigz*u+eps).*exp(-0.5*(y.^2)./((sigy+eps).^2)).*(exp(-0.5*(z-H).^2./((sigz+eps).^2))+exp(-0.5*(z+H).^2./((sigz+eps).^2)));

%g=dblquad(c,-51000,51000,-51000,51000,100),

%g=abs(g/51000/51000*1000),

mesh(x,y,c);

xlabel('X'),ylabel('Y'),zlabel('C'),

clear all

clc

[x,y]=meshgrid(-51000:100:51000,-51000:100:51000);

Q=1836.7; z=1.5; H=50; u=1.7;

sigy=0.3914238*x.^0.865014;

sigz=0.0757182*x.^1.00770;

c=Q./(2*pi*sigy.*sigz*u+eps).*exp(-0.5*(y.^2)./((sigy+eps).^2)).*(exp(-0.5*(z-H).^2./((sigz+eps).^2))+exp(-0.5*(z+H).^2./((sigz+eps).^2)));

mesh(x,y,c);

xlabel('X'),ylabel('Y'),zlabel('C'),

clear all

[x,y]=meshgrid(-51000:100:51000,-51000:100:51000);

Q=1836.7; z=1.5; H=50; u=1.7;

sigy=0.3914238*x.^0.865014;

sigz=0.0757182*x.^1.00770;

c=@(x,y)Q./(2*pi*sigy.*sigz*u+eps).*exp(-0.5*(y.^2)./((sigy+eps).^2)).*(exp(-0.5*(z-H).^2./((sigz+eps).^2))+exp(-0.5*(z+H).^2./((sigz+eps).^2)));

%mesh(x,y,c);

%xlabel('X'),ylabel('Y'),zlabel('C'),

g=dblquad(c,-51000,51000,-51000,51000,100),

g=abs(g/51000/51000*1000),...余下全文>>

八：宝马535i故障空气质量传感器,不可信:与模型相比空气质量过低

传感器是一种检测装置，能感受到被测量的信息，并能将感受到的信息，按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出，以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求。

传感器的特点包括:微型化、数字化、智能化、多功能化、系统化、网络化。它是实现自动检测和自动控制的首要环节。传感器的存在和发展，让物体有了触觉、味觉和嗅觉等感官，让物体慢慢变得活了起来。通常根据其基本感知功能分为热敏元件、光敏元件、气敏元件、力敏元件、磁敏元件、湿敏元件、声敏元件、放射线敏感元件、色敏元件和味敏元件等十大类。

九：游戏的模型需要附空气墙吗？还是模型自带排斥效果？ 10分

抽奖模型在战斗系统中的应用

抽奖模型在战斗系统中的应有有两种类型，第一种是回合制自动战斗类型，如类《Q将三国》游戏；另一种是多攻击形式的类型，这一类型没有限制是否是回合制，比如类《魔兽世界》游戏。下面我们将分情况讨论。

自动战斗系统模型中的转盘

随着现在网页游戏以及手机游戏的盛行，更多的战斗系统被设定成自动战斗模式，因为这类游戏正需要简化其战斗玩法，从而达到休闲娱乐的目的。自动战斗的系统需要的是多攻击模式的触发逻辑，以《Q将三国》为例，如果按照传统的设计思路会是以下情形：

P1攻击P2

发生在P1身上的模式有三种：A.P1的普通攻击 B.P1的暴击 C.P1的技能攻击，从中抽取一行为进行攻击。

紧接着再判断发生在P2身上的承受模式：a.P2的闪避 b.P2的格挡 c.P2的反击 d.P2的反制，从中抽取一行为，进行回应。

这样无疑会为我们的设计工作带来困难，一是每次战斗需要进行超过2层的逻辑判断，二是很难将“闪避”“格挡”“反击”“反制”这么多元素进行控制，从而抽奖。三是不能应变“技能攻击不可闪避”等这样的需求，如果强行制作，还需要再加一层逻辑。

所以我们不妨看看另一种方案：

P1攻击P2

我们只对这几个元素进行抽奖：A.P1的普通攻击 B.P1的暴击 C.P1的技能攻击 D.P2的闪避 E.P2的格挡 F.P2的反击 G.P2的反制。

将这次的抽奖结果作为本次攻击的“模式”，无论抽中的是对P1有益的攻击形式还是对P2有益的攻击形式。

如此一来，我们就迎合了之前所提出的需求“技能攻击不可闪避”，并且这一方案具有以下特点：

① 个项目之间是相互影响的，如果一方概率的增加会降低其他项目的概率。这特点比较适合战斗系统的要求，例如对方的闪避以及格挡的提升必然会带来我方攻击无效率的增加，但并不会让你永远攻击无效化。

② 如果将敌我的所有攻击模式进行带有优先级的排列，然后再将抽奖空间强制设定一个常量，则这种系统就会转变为“圆桌算法”。

十：有人熟悉CMAQ吗？也就是第三代美国空气质量模型，我现在遇到了安装和运行的问题，帮一下忙！！！ 80分

别等了，电话咨询销售商。或仔细阅读软件手册。