西安市空气质量研究论文

摘要

本文对天西安市的空气质量进行了深入的研究。运用综合指数评价法和回归分析等方法对其空气质量进行了分析，综合各种因素建立了以下所述几种模型，并结合统计学方法，利用SPSS软件和EXCEL进行模型的求解。

1、首先对2007-2013年的空气污染指数和空气质量状况进行了分析，采用了综合指数评价法分析了最主要的空气污染物质，并计算出它们的污染指数。分别使用空气污染指数（API）（旧标准）和环境空气质量指数（AQI）对西安市的空气质量进行评价（新标准），并对评价结果进行对比、分析；

2.运用线性相关法，分析了工业污染、民用采暖和扬尘对空气质量不同程度上的影响；

3、分别运用指数平滑法、SPSS回归分析法对西安过去近一个月的主要污染物浓度变化情况进行多种模型拟合分析，对未来一周（取2013年4月30日至5月6日）西安市空气质量状况进行了预测；

4、经过严格的计算论证和分析，针对西安市主要的环境污染因素和检测控制评价标准方面的缺陷和不足提出了一些切实可行的建议。

[关键词]综合指数评价指数平滑法回归分析

线性相关主要污染物建议

目录

一、问题重述 (1)

1.1 背景介绍 (1)

1.2 政策支持 (1)

1.3 需要解决的问题 (2)

二、问题分析 (2)

三、建模过程 (4)

3.1 问题一 (4)

3.1.1 模型一 (4)

1.模型假设 (4)

2.定义符号说明 (4)

3.模型建立 (5)

4.模型求解（API指数法） (6)

5.结果分析 (8)

3.1.2 模型二 (8)

1.模型假设 (8)

2.定义符号说明 (9)

3.模型建立 (9)

4.模型求解（AQI指数法） (9)

5.结果分析 (10)

3.2 问题二 (11)

3.2.1 工业污染因素分析 (11)

3.2.2 民用采暖因素分析 (14)

3.2.3 扬尘因素分析 (15)

3.2.4 主要影响因素总结分析 (15)

3.3 问题三 (16)

3.3.1 模型一 (16)

1.模型假设 (16)

2.定义符号说明 (16)

3.模型建立 (16)

4.模型求解 (17)

3.3.2 模型二 (19)

1.模型假设 (19)

2.定义符号说明 (20)

3.模型建立 (20)

4.模型求解 (21)

3.4 问题四 (22)

四、模型的稳定性分析 (22)

五、模型的修正与完善 (22)

六、模型的推广与应用 (23)

七、模型的评价 (23)

八、参考文献及附录 (23)

一、问题重述

1.1 背景介绍

大气环境是指包围在地球外围的空气层，是地球自然环境的重要组成部分之一。近年来，随着我国经济社会的快速发展，以煤炭为主的能源消耗大幅攀升，机动车保有量急剧增加，经济发达地区氮氧化物（NO x）和挥发性有机物（VOCs）排放量显著增长，臭氧（O3）和细颗粒物（PM2.5）污染加剧，在可吸入颗粒物（PM10）和总悬浮颗粒物（TSP）污染还未全面解决的情况下，京津冀、长江三

污染加重，灰霾现象频繁发生，能见度降角洲、珠江三角洲等区域PM2.5和O

3

低，环境空气质量评价以及污染治理等问题再一次引起大众的关注。环境空气质量指标与人们的日常生活息息相关，同时也在城市环境综合评价中占有重要地位，根据已有的数据，运用数学建模的方法，对环境空气质量进行科学合理的评价，预测与分析是一个很具有实用价值的问题。

环境空气质量指标与人们的日常生活息息相关，同时也在城市环境综合评价中占有重要地位，根据已有的数据，运用数学建模的方法，对环境空气质量进行科学合理的评价，预测与分析是一个很具有实用价值的问题。

西安作为举世闻名的世界四大文明古都之一和中国重要的能源与工业城市，其工业化与城市化的快速发展对城市环境产生了重要影响，它的发展更是得到全国人民的密切关注。然而随着西部大开发步伐的加快，一系列的不平衡问题也不断在凸显，其中空气环境质量问题扮演了十分重要的角色。为了使西安的经济发展处于的和谐和社会友好的状态，我们就要对西安的环境质量监测数据做一系列的评估分析，找出环境发展的影响因素，并为解决这些不和谐因素贡献自己的力量，促进西安市社会经济的高效快速发展。

1.2 政策支持

2012年2月29日，国家环保部发布了新修订的《环境空气质量标准》（GB3095-2012）（见附件2），其中增加污染物监测项目，加严部分污染物限值，以客观反映我国环境空气质量状况，推动大气污染防治；而之前的评判则以

GB3095-1996（附件1）为依据，通过空气污染指数（API）判断空气质量。

目前新标准中对大气质量的监测主要是监测大气中二氧化硫（SO2）、二氧化氮（NO2）、一氧化碳（CO）、臭氧（O3）、可吸入颗粒物（PM10，粒子直径

1

小于等于10μm）以及细颗粒物（PM2.5，粒子直径小于等于2.5μm）等六类基本项目和总悬浮颗粒物（TSP）、氮氧化物（NO x）、铅（Pb）、苯并[a]芘（BaP）四类其他项目的浓度。研究表明，城市环境空气质量好坏与季节、城市能源消费结构等因素的关系十分密切。

1.3 需要解决的问题

（1）请分别使用使用空气污染指数（API）（旧标准）和环境空气质量指数（AQI）对西安市的空气质量进行评价（新标准），并对评价结果进行

对比、分析；

（2）分析影响西安市空气质量的原因；

（3）对未来一周（取2013年4月30日至5月6日）西安市空气质量状况进行预测；

（4）试就环境空气质量的监测与控制对西安市环保部门提出建议。

二．问题分析

空气是地球上的生物赖以生存的物质，空气中含有很多物质，这些物质对生物本身是有益而无害的，但是随着我国第二产业的迅速发展，我国一些工业城市的污染越来越严重，例如西安就是以工业为主的城市，本文也对西安的空气污染指数进行了分析，我们知道物质过量的出现在空气中会给人类甚至各种生物带来一定的危害，我们需要采取一定的措施来改善空气环境。

传统的API指数评价制度具有较大的局限性，其主要原因是API空气质量分级制具有跨度较大的特点，举例来说，以可吸入颗粒物或二氧化硫为最大污染物计算，API数值51到100都属于二级,对应的日均浓度值是51到150微克/立方米。这种分级制度对观测数据进行了较大幅度的简化，分级制的数据较为简洁，仅以级次衡量城市的空气质量水平，有利于部分问题的决策，但是，这种简化的级次评分制浪费了大量的观测信息，不适合对一个城市的空气质量进行长期的管理，评价，与预测，更不利于对城市空气质量进行细致客观的评价与城市之间污染程度的对比。

问题一：a.使用空气污染指数（API）（旧标准）对空气环境质量进行评价：一般是依据空气中污染物浓度的高低来判断。以西安的实际具体情况分析，被计入控制污染指数(API)的污染物项目为：SO2、NO2、PM10。因此我们

2

通过指标评价法和综合指数评价法等来对西安这个工业城市进行空气指数的模型建立与求解。

b.使用环境空气质量指数（AQI）对空气环境质量进行评价：

充分地地考虑到了对信息的最大程度利用与对空气质量的综合客观分析。AQI分级计算参考的标准是新的环境空气质量标准（GB3095-2012），参与评价的污染物为SO2、NO2、PM10、PM2.5、O3、CO等六项，每小时发布一次；而API 分级计算参考的标准是老的环境空气质量标准（GB3095-1996），评价的污染物仅为SO2、NO2和PM10等三项，每天发布一次。因此对于新的指标体系需要用更为严密的数学模型来描述和评估。

问题二：分析影响西安市空气质量的主要因素：

a.工业污染（燃煤排放和生产中产生的尘及有机物）；

b.来自道路、施工、裸露地面的扬尘；

c.采暖小煤炉及采暖锅炉的民用燃煤排放；

d.机动车尾气排放；

e.餐饮、干洗等其他排放。

通过调查分析，我们认为在一定时期内，每天的汽车尾气和餐饮干洗等其他排放，即来源d和e可以看作是不变的。我们只需要根据每天污染源数值的变化量，即工业污染、民用采暖、扬尘这三项指标进行空气质量的预报监测。

问题三：对未来一周（取2013年4月30日至5月6日）西安市空气质量状况进行预测。

通过问题一和问题二的研究分析，我们知道了西安市的主要污染物为PM10和PM2.5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。

因此我们先建立对于PM2.5未来一周（取2013年4月30日至5月6日）进行预测的数学模型，用EXCEL软件对数据进行预处理，画出散点图，通过观测图可以发现PM2.5的发展趋势符合回归模型，运用SPSS软件对前几周的PM2.5浓度数据进行多种模型拟合分析，得到指数平滑曲线。

3

问题四：试就环境空气质量的监测与控制对西安市环保部门提出建议。

经过严格的计算论证和分析，我们针对西安市主要的环境污染因素和检测控制评价标准方面的缺陷和不足提出一些切实可行的建议。

三、建模过程

3.1 问题一：

3.1.1 ( 一）模型假设

1）评估标准为空气污染指数（API）（旧标准）

2）忽略空气中在指标控制范围内的其他污染物；

3）假设所给数据均有效；

4）假设在较近一段时间内，不发生重大工业事故；

5）假设在未来一段时间内，城市自然环境稳定，不发生一些较大的自然灾害，例如：地震、洪灾、海啸等；

6）西安未来一段时间内，政府没有出台关于大规模工业的迁入迁出政策； 7）假设在较近的一段时间内，国家政治、自然环境稳定。

8）数据取自陕西省统计厅，具有使用价值。

(二）定义符号说明

符号符号意义

第i种污染物的污染指数

I

i

C

第i种污染物的浓度(mg/m3)

i

标准限度的上限

C

o

标准限度的下限

C

u

标准污染指数的上限(mg/m3)

I

o

I

标准污染指数的下限(mg/m3)

u

A 常数

4

5

(三）模型建立

( 1） 指标体系

表3. 空气污染指数范围及相应的空气质量类别

空气污 染指数 API 空气质 量状况 对健康的影响 建议采取的措施

0～50 优 可正常活动

51～100 良

101～150 轻微污染 易感人群症状有轻加剧，健

康人群出现刺激症状

心脏病和呼吸系统疾病患者应减少体力消耗和

户外活动

151～200

轻度污染 西安

高压开关区 兴庆小区

纺织城

市人民体育场 高新西区

So 2

No 2 小寨

O 3

铅

经开区 长安区

CO CO 2

6

201～250

中度污染

心脏病和肺病患者症状显著加剧，运动耐受力降低，健康人群中普遍出现症状 老年人和心脏病、肺病患者应在停留在室内，

并减少体力活动

251～300 中度重污染 >300 重污染 健康人运动耐受力降低，有

明显强烈症状，提前出现某

些疾病

老年人和病人应当留在

室内，避免体力消耗，

一般人群应避免户外活

动

(2） 公式体系 西安市2007-2012的空气污染指数和空气质量状况进行了分析，采用了指标评价法和综合指数评价法分析了对空气污染最主要的物质，对每年每种物质用(u u i u

o u

o i I C C C C I I I +-?--=

)( )这个式子计算它们的污染指数，

那么计算得到的最大的值的那种物质即是西安市的主要污染物，我们发现对西安市空气影响最大的物质是10PM 。

(四） 模型求解（API 指数法）

首先，我们对数据进行预处理，根据数据的顺序分别对每一年的各种污染物进行污染指数计算：

u

u i u

o u

o i I C C C C I I I +-?--=

)( （1）

且同年的空气污染指数API=max （I 1，I 2，I 3）。 （2）

表1 空气污染指数对应的污染物浓度限值

据

表1的标准值，找出每一年的每一种污染物介于的标准限度的上限C o 与下限C u ，及标准污染指数的上、下限（I o 、I u ）；再将数值带入（1）和（2）中进

污染指数 污染物浓度（mg/m 3）

API SO 2

NO 2

PM 10

（均值）

（均值） （均值） 50 0.050 0.080 0.050 100 0.150 0.120 0.150 200 0.800 0.280 0.350 300 1.600 0.565 0.420 400 2.100 0.750 0.500 500

2.620 0.940 0.600

7

行计算得到空气污染指数(表2)；

空气污染指数(Air pollution index ,简称API)[3]，就是将常规监测的几种空气污染物浓度简化成为单一的概念性指数值形式，并分级表征孔子去染程度和空气质量状况，适合于表示城市的短期空气质量状况和变化趋势。中国计入空气污染指数的项目暂定为：二氧化硫、氮氧化物、总悬浮颗粒物。

（表2） 西安市2007~2012年各种空气污染物的污染指数：

（柱状图分析）

年份 SO 2 NO 2 PM 10 API 2007年 51.92 42.75 135 135 2008年 50.33 41.42 113.25 113.25 2009年 47.83 46.58 163.08 163.08 2010年 38.67 29.26 88.45 88.45 2011年 35.54 26.15 83.62 83.62 2012年 36.14

27.27

84.92

84.92

（散点图分析）

（五）结果分析

用旧标准对西安空气质量的评价，得出：首先，从2007年到2012年，西安市主要空气污染物为可吸入颗粒物（PM10），其出现频率为100%，其次为SO2和NO2。其次，除2009年西安空气质量出现大的波动外，其他时期都趋于平缓，API指数大体呈逐步下降的趋势。这说明西安的空气质量逐年提高，得到明显改善。但同时也应注意到，西安市年均API指数均在较高水平，即处于轻度污染值的边缘。

3.1.2 （一）模型假设

1）评估标准为《环境空气质量标准》（GB3095-1996）

2）忽略空气中在指标控制范围内的其他污染物；

3）假设所给数据均有效；

4）假设在较近一段时间内，不发生重大工业事故；

5）假设在未来一段时间内，城市自然环境稳定，不发生一些较大的自然灾害，例如：地震、洪灾、海啸等；

6）西安未来一段时间内，政府没有出台关于大规模工业的迁入迁出政策；

7）假设在较近的一段时间内，国家政治、自然环境稳定。

8）评估对象西安市空气质量，数据来源为西安市13个监测点从2010年 1 月1日至2013年4月28日污染物浓度监测数据

8

9

（二） 定义符号说明

P IAQP --污染物项目P 的空气质量分指数； p C --污染物项目P 的质量浓度分指数

Hi BP --表1中与才p C 相近的污染物浓度限制的高位值 Lo BP --表1中与才p C 相近的污染物浓度限制的低位值 Hi IAQI --表1中与Hi BP 相应的空气质量分指数 LO LAQI --表1中与Lo BP 相应的空气质量分指数 （三） 模型建立（AQI 指数法）

首先，我们对数据进行预处理，根据数据的顺序分别对每一年的各种污 染物进行污染指数计算：

污染物项目P 额空气质量分指数按式（1）计算： o o o

i o

i l L P L H L H P IAQI BP C BP BP IAQI IAQI IAQI +---=

)( (1)

空气质量指数按式（2）计算：

AOI=max{IAQI 1, IAQI 1, IAQI 2, IAQI 3,…,IAQI n }

(2)

（四） 模型求解

表一 空气质量分指数及对应的污染物项目浓度限值

空气质量分指数（IAQI ）

污染物项目浓度限值

二氧化硫

（SO 2）

24小时平

均/

（μg/m 3

） 二氧化硫（SO 2）

1小时平

均/

（μg/m 3）(1)

二氧化氮（NO 2） 24小时平均/（μg/m 3） 二氧化氮

（NO 2）

1小时平

均/

（μg/m

3

）(1)

颗粒物

（粒径小

于等于

10μm ）

24小时平均/（μg/m 3

）

一氧化

碳（CO ） 24小时平均/

（mg/m 3

）

一氧化碳（CO ） 1小时平均/（mg/m 3）(1) 臭氧（O 3） 1小时平均/（μg/m 3） 臭氧（O 3） 8小时滑动平均/（μg/m 3）

颗粒物（粒径于2.5μm 24小时平

（μg/m

3

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 50 50 150 40 100 50 2 5 160 100 35 100 150 500 80 200 150 4 10 200 160 75 150 475 650 180 700 250 14 35 300 215 115 200 800 800

280 1200 350 24 60 400 265 150 300 1600 （2） 565 2340 420 36 90 800 800

250 400

2100

（2）

750

3090

500

48

120

1000

（3）

350

10

500 2620

（2）

940 3840 600 60 150 1200

（3）

500

说明：

（1） 二氧化硫（SO 2）、二氧化氮（NO 2）和一氧化碳（CO ）的1小时平均浓度限值仅用于实时报，在日报中需使用相

物的24小时平均浓度限值。

（2） 二氧化硫（SO 2）1小时平均浓度值高于800μg/m 3

的，不再进行其空气质量分指数计算，二氧化硫（SO 2）空气

指数按24小时平均浓度计算的分指数报告。

（3） 臭氧（O 3）8小时平均浓度值高于800μg/m 3

的，不再进行其空气质量分指数计算，臭氧（O 3）空气质量分指数

时平均浓度计算的分指数报告。

根据附件5，我们可以获取到西安市2013年1月1日到4月26日的大气污染物浓度监测数据，将数据进行带入如上所建立模型公式中计算可得表： 西安市2013年各种污染物的污染指数（新标准）

（五）结果分析

用新标准对西安空气质量的评价，得出：西安市2013年主要空气污染物为可吸入颗粒物（PM2.5），CO 污染也较为严重。而且，采用新标准后，污染指数变高，空气质量不如在2012年旧标准下好。新标准比就标准更为严苛精准。

ＡＰＩ与ＡＱＩ对比评价：

年份

SO 2 NO 2 PM 2.5 CO O3 PM10 AQI 2013

58

83.70 193.84

72.13 28.09 177.16

193.84

空气质量指数（AQI)与原来发布的空气污染指数（API）有着很大的区别。

AQI分级计算参考的标准是新的环境空气质量标准（GB3095-2012），参与评价的

污染物为SO2、NO2、PM10、PM2.5、O3、CO等六项，每小时发布一次；而API

分级计算参考的标准是老的环境空气质量标准（GB3095-1996），评价的污染物仅

为SO2、NO2和PM10等三项，每天发布一次。AQI采用的标准更严格、污染物指

标更多、发布频次更高，其评价结果也将更加接近公众的真实感受。2011年和

2012年在API指数评价下，空气质量都维持在较好水平，但其实西安最主要的

污染物应是PM2.5，但这在旧标准下并未列入评估范围。而2013年使用新标准

则能客观的反映出。

3.2问题二：

3.2.1工业污染因素分析

2010-2013年（季度/月份）西安市各季度工业生产总值

年份时间（季度/月份）生产总值绝对额（亿元）比上年同期增长（%）

2010年1~3月份588.6417.9 3~6月份730.1641.2 6~9月份696.08-5.0 9~12月份1127.2714.8

2011年1~3月份673.9113.6 3~6月份874.6838.4 6~9月份849.05-3.5 9~12月份897.9716.8

2012年1~3月份766.8210.7 3~6月份974.336.3 6~9月份932.98-7.6 9~12月份1560.6214.4

2013年1~2月份145.359.9

11

12

（图一）

（图二）

年份

时间（季度/月

份） SO2浓度

（3

m

/g μ） NO2浓度

（3

m

/g μ）

2010年

1~3月份 53.35 32.33

3~6月份 27.33 22.97 6~9月份 19.11 20.36 9~12月份

55.48

41.35

13

同期污染物SO2，NO2含量的变化情况

（图三）

（图四）

以上统计及计算结果与所绘柱状图和折线图可以清楚明了地显示出，2010

2011年

1~3月份 66.00 38.89 3~6月份 23.77 24.05 6~9月份 17.20 18.16 9~12月份

35.38 23.76 2012年

1~3月份 50.99 43.62 3~6月份 27.64 23.16 6~9月份 22.55 17.40 9~12月份

37.29 25.38 2013年

1~3月份 65.77 85.63 4月份

31.16

77.00

14

年~2013年各季度/月份工业生产值变化趋势与污染物含量变化趋势成正相关关系。

3.2.2 民用采暖因素分析

分为采暖季和非采暖季两类，得到如下表：

年份 浓度 污染物 采暖季

非采暖季

2so

可吸入颗粒

2so

可吸入颗粒

2007 68.33 182.67 46.45 119.11 2008 73.67 140.67 42.55 104.11 2009 87.00 152.33 34.77 99.99 2010 81.33 148.67 30.77 117.56 2011 69.33 136.00 33.11 112.33 2012 69.00 169.33 31.11 105.22 均值 74.78

154.95

36.46

109.72

3.2.3 扬尘因素分析

扬尘因素受到天气的影响比较大。当出现大风或者沙尘暴等极端恶劣天气况的时候，可吸入颗粒明显增多。而当出现暴雨或者阴雨天气时，可吸入颗粒又会明显地降低。而西安市又属于降雨量较少的城市，所以可吸入颗粒的浓度相对较大，从而影响了西安市的空气质量。同时天气方面的变化又具有很大的不确定度，因此无法准确预测。而且出现极端恶劣的天气的概率也比较低，波动性太大，故不作详细分析。

3.2.4 影响西安空气质量的主要因素的总结分析

（1）工业污染

由图表可以看出，工业生产活动越是频繁旺盛，工业污染越是严重，空气质量便越差.

（2）民用采暖

通过数据整合和计算分析，绘制了以上柱状图。由图可见，随着季节的变化，特别是在北方城市，进入冬季后，开始暖气供应，即进入了供暖期，此时燃煤量大大增加，导致空气中的SO2、NO2和CO的含量迅速升高，可吸入颗粒也明显增多，进而导致空气污染物浓度升高，使得空气质量下降。而在非供暖期时，上述污染物浓度明显低于供暖期。由此，可得：民用采暖是影响空气中污染物浓度的一大重要因素。

(3) 扬尘

15

扬尘因素受到天气的影响比较大。当出现大风或者沙尘暴等极端恶劣天气况的时候，可吸入颗粒明显增多，即两种重要污染物PM10和PM2.5的含量会明显升高。若某月接连阴雨天气降水较多，那么可吸入颗粒的浓度便会出现显著地下降的趋势。可见，扬尘也是影响空气质量的必要因素。

3.3 预测西安市未来一周空气质量状况；

3.3.1 （一）模型一：

1) 模型假设

(1）评估标准为《环境空气质量标准》（GB3095-1996）

（2）忽略空气中在指标控制范围内的其他污染物；

（3）假设所给数据均有效；

（4）假设在较近一段时间内，不发生重大工业事故；

（5）假设在未来一段时间内，城市自然环境稳定，不发生一些较大的自然灾害，例如：地震、洪灾、海啸等；

（6）西安未来一段时间内，政府无出台关于大规模工业的迁入迁出政策；

（7）假设在较近的一段时间内，国家政治、自然环境稳定。

（8）评估对象西安市空气质量，数据来源为西安市13个监测点从2010 年1月1日至2013年4月28日污染物浓度监测数据

2）定义符号说明

F(t+1)'--t+1-----------本期（t期）的平滑值；

Ft------------------------t期的实际值；

Ft'--t---------------------上期的平滑值,

F1’可以取最初几期的平均值。

a--平滑常数，其取值范围为[0,1]；

3）模型建立

2013年的空气污染预报指数（附件5），西安的首要污染物是PM

2.5和PM

10

。

通过指数平滑法我们可以预测未来一周这两种污染物的浓度，然后通过公式计算出未来一周西安的空气质量指数AQI进而可以预测出未来一周的空气质量。

平滑常数决定了平滑水平以及对预测值与实际结果之间差异的响应度。

16

17

平滑常数a 越接近于1，远期实际值对本期平滑值的下降越迅速；平滑常数a 越接近于0，远期实际值对本期平滑值影响程度的下降越缓慢。由此，当时间数列相对平稳时，可取较大的a ；当时间数列波动较大时，应取较小的a ，以不忽略远期实际值的影响。

1.用excel 统计出西安市1月到4月的首要空气污染物指数，如下表所示：

首要空气污染物指数统计

良 轻度污染 中度污染

重度污染 严重污染 1月 4 3 4 8 12 2月 1 6 5 6 10 3月 0 7 14 6 4 4月

9

11

4

2

2.根据上表做出分布图。如下所示：

4）模型求解

取a=0.3进行计算，则F2’=0.3*F1+0.7*F1’, F3=0.3F2+0.7F2’……

利用Excel 分别对PM 2.5 、 PM 10从4月1日至26日的浓度（附件5）进行一次指数平滑计算，得到结果如附录9、10：

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PM 2.5

浓度指数平滑曲线

PM 10

浓度指数平滑曲线

由以上图形可以看到一次指数平滑可以较好的预测到各个首要污染物的浓度，由于未来的预测值越来越多，则依次取a=0.9、0.8、0.7、0.6、0.6、0.5、0.5、0.4、0.4、0.3以提高远期实际值的比重，则可计算4月27—5月6日的预

测值为：