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ELECTRONICS WORLD ・探索与观察
随着成都市城市建设脚步的加快，在经济迅速发展的同时，也出现了许多的环境问题，特别是在空气质量方面。为了研究成都市空气质量与污染物之间的关系，本文收集了中国空气质量在线监测分析平台网站公布的2014-2019年成都市空气质量监测数据，经过对数据预处理后利用大数据分析中的描述性统计以及数据挖掘中的神经网络和决策树模型对数据进行建模分析。分析结果表明：2014年至2019年间，成都市空气质量的变化呈现起伏的走势，相比2014年，2015和2016年空气质量在略微下降，2017年至2019年空气质量逐渐转好，在2014-2019年这六年中，2016年空气质量最差，2019年空气质量最好。另外还发现这六年间成都市空气质量具有季节性差异，从整体来看，夏秋季的空气质量最好，冬春季的空气质量最差。六年间PM2.5、PM 10、SO 2、CO 的浓度逐渐减小；NO 2、O 3的浓度呈起伏走势，但总体上来看，也有所下降。
随着我国城市化进程的加快和人民生活水平不断的提高，人类日常活动产生的各类污染物显著增多，城市环境大气污染问题变得日益严重，解决当前环境大气污染问题是我国各大城市面临的主要任务，同时也是对我国各大城市的一场挑战。目前中国有4个灰霾较严重的地区，而四川盆地便是四大灰霾天气频发和危害较严重的地区之一（颜玉倩，朱克云，张杰，等.成都地区春季一次持续性灰霾天气过程特征及预测[J].
气象与环境学报,2016(1):33-39）。成都市位于四川盆地西部，东西横距192km ，南北纵距166km ，西北高、东南低，东西两翼高差近5000m ，日照时间短，全年静风频率高，相对湿度较高，且易出现逆温，不利于污染物扩散（陆成伟，周来东，邓也，等.基于Models-3的自修正空气质量预报系统及其效果检验[J].中国环境管理,2016(2):102-109）。成都市文化底蕴丰厚，经济发展迅速，属于中国新一线城市，并且排名第一，在我国具有重要战略地位。因此研究成都市空气质量与空气污染物之间的关系，对成都市预防以及治理大气污染具有重要的意义。
研究空气污染物与空气质量的关系，是预防和治理大气污染的重要前提。唐国亮等（唐国亮，瞿德业.兰州市环境空气质量变化趋势分析研究[J].甘肃科技,2019(3):36-39）对兰州市的空气质量进行了研究，得出了环境空气质量指数与PM2.5、PM 10、SO 2、CO 、NO 2均表现为正相关的关系，其中与PM2.5、PM10呈极显著相关性，与SO 2、CO 、NO 2呈显著相关性的结论，韩霄等（韩霄，张美根.2013年1月华北平原重霾成因模拟分析[J].气候与环境研究,2014(2):127-139）通过模拟华北平原气象场及主要气溶胶粒子的时空分布分析重霾成因，丛琳等（丛琳，孙德山，邹存利，等.北京市PM2.5的相关因素研究[J].经济数学,2017(4):26-29）对北京市PM2.5做回归分析，用PM10等关联指标对PM2.5作静态预测。这些研究大多数都是从空气中的PM2.5着手研究与其它污染物的联系。本文将从每一种污染物着手，研究这些污染物与AQI 值或者说空气污染程度之间的关系。
1 数据及研究方法
1.1 数据来源
本文研究数据均来源于中国空气质量在线监测分析平台发布的2014-2019年成都市PM 2.5、PM 10、CO 、NO 2、O 3、SO 2每日
平均浓度值，该平台数据基于成都市8个空气质量监测站点，站点包括沙河铺、三瓦窑、十里店、君平街、金泉两河、大石西路、龙泉驿区区政府、灵岩寺。1.2 研究方法
在采集数据过程中，某些年份数据存在缺失情况，因此对缺失数据采取了平均值插入法进行数据弥补。在数据预处理完成后，首先采用了数据描述性统计对不同年份和季节的空气质量进行阐述，根据《环境空气质量指数（AQI ）技术规定（试行）》（HJ 633-2012）规定，按照空气质量指数(AQI)值的大小，将空气污染程度分为优、良、轻度污染、中度污染、重度污染、严重污染这六个等级，划分规则见表1。决策树算法包括：ID3算法、C4.5算法、CART 算法、C5.0算法等，本文采用决策树中的C5.0算法对数据进行分类预测，将污染程度设置为目标，PM 2.5、PM 10、CO 、NO 2、O 3、SO2这六种污染物设置为输入变量，然后用决策树模型中的C5.0算法计算出各种污染物的浓度值达到多少时才会导致不同的污染程度。
表1 空气质量划分规则
成都在线空气质量指数
污染程度
0～50优51～100良101～150轻度污染151～200中度污染201～300重度污染＞300
严重污染
图1 分析结果图
成都市空气质量数据研究与分析
四川大学锦城学院
诸 鑫
杨
杉
2 空气污染程度变化规律的描述性分析
2.1 空气质量季节性变化趋势
对2014-2019年成都市空气质量数据进行季节性分类，计算出不同季节空气质量系数以及六类污染物的平均值，对比分析不同季节空气质量系数以及污染物的走势。分析结果如图1显示春季和冬季空气质量较差，夏季和秋季空气质量较好。如果把污染程度为优和良的天数定义为空气质量合格的天数，则春夏秋冬的合格率分别约为68%、74%、85%、41%，由此可见冬春季节的空气质量稍微差，这一研究结果跟巫升平（巫升平.成都市空气污染物季节性变化规律[J].科技风,2017(23):140-141）成
DOI:10.19353/jki.dzsj.2020.05.007
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