在本上机任务中，我们将探索空气质量指数（Air Quality Index，简称AQI）这一重要的环境指标，它用于量化和表达空气污染水平，从而帮助我们理解空气质量和对人体健康的影响。使用R语言作为工具，我们将深入研究如何处理、分析与解读相关的空气质量数据。 让我们了解一下AQI的基本概念。AQI是由一系列污染物浓度值转换而来的，这些污染物包括二氧化硫、二氧化氮、颗粒物（PM2.5和PM10）、臭氧以及一氧化碳等。AQI的数值范围通常在0到500之间，数值越高，表示空气质量越差，对健康的潜在危害也越大。各国和地区可能有不同的AQI计算方法，但其目的都是为了提供一个直观、易于理解的指标。 文件"第1章习题1数据.csv"很可能包含了某个地区的空气质量监测数据，如日期、时间、各种污染物的浓度值以及对应的AQI。在R语言中，我们可以使用`read.csv`函数读取这个CSV文件，将数据加载到数据框中进行后续分析。例如： ```r aqi_data <- read.csv("第1章习题1数据.csv") ``` 接下来，我们可能会对数据进行清洗，检查缺失值、异常值，并进行必要的日期时间格式转换。R语言中的`dplyr`包提供了强大的数据操作功能，如`filter`、`mutate`和`group_by`等，可以方便地完成这些任务。 在分析阶段，我们可以计算各类污染物的平均浓度，以及AQI的日均值或月均值，来了解空气质量的长期变化趋势。R语言的`ggplot2`包可以帮助我们创建美观的可视化图表，如折线图、散点图或箱线图，直观展示这些变化。 此外，通过`cor`函数计算不同污染物浓度与AQI之间的相关性，可以揭示它们之间的关系。如果某污染物浓度与AQI高度相关，那么它可能是影响空气质量的主要因素。 文件"商业分析概论学生上机试验模板-1.doc"可能是实验指导文档，包含了分析步骤和要求，建议仔细阅读以确保任务的完成符合标准。而"1.R"可能是示例代码或部分解决方案，可以作为参考。 总结来说，本上机任务旨在通过R语言学习和实践数据分析技能，特别是针对环境科学领域中的空气质量指数问题。通过探索数据，我们不仅可以了解空气质量的变化规律，还可以发现影响空气质量的关键因素，这对于环境保护和公众健康具有重要意义。在实践中，我们应掌握数据导入、清洗、分析和可视化的基本流程，这将为今后的数据科学项目奠定坚实基础。

在【空气质量预报二次建模1】这个话题中，我们关注的是如何通过数学建模技术改进空气质量预报的准确性。这个任务源于2021年中国研究生数学建模竞赛B题，其核心是基于WRF-CMAQ模型进行二次建模，以提升对大气污染，特别是臭氧污染的预测效果。 WRF-CMAQ模型是当前常用的空气质量预报工具，由两个主要部分组成：WRF（Weather Research and Forecasting）和CMAQ（Community Multiscale Air Quality）。WRF是一个中尺度数值天气预报系统，它提供所需的气象场数据，而CMAQ则是一个大气化学与传输模拟系统，利用WRF的气象信息和污染排放清单来模拟污染物的变化，进而预测未来的空气质量状况。然而，由于模型本身的不确定性、气象条件的复杂性以及对污染物生成机理的不完全理解，WRF-CMAQ模型的预测结果可能存在误差。 二次建模的概念就是在WRF-CMAQ模型的基础上，结合更多数据源进行再次建模，以提高预报的准确性。具体来说，考虑到实际气象条件对空气质量（如臭氧生成）的影响，以及污染物浓度实测数据对预报的参考价值，可以通过引入空气质量监测站的气象和污染物数据来优化模型。这种二次模型可以利用一次预报数据（WRF-CMAQ模型的输出）和实测数据，通过数学算法进行调整和校正，以提高预测的精确度。 在进行二次建模时，需要注意几个关键点： 1. 数据获取受限，部分气象指标的实测数据可能无法获得。 2. 预报通常在每天早晨7点进行，可利用的数据范围有限，仅包括当天7点前的实测数据和之前日期的一次预报数据。 3. 因为一次预报对邻近日期的准确性较高，所以理论上二次预报对邻近日期的准确性也会较高。 在六种常规大气污染物中，臭氧（O3）的预测尤为困难，因为它是一种二次污染物，非直接排放，而是由大气中的化学和光化学反应生成。由于其生成机制复杂，现有模型难以准确预测。因此，建立有效的二次模型，特别是针对臭氧的预测模型，对于环保部门的预警和防治工作至关重要。 为了实现这一目标，参赛者需要分析提供的历史数据，包括污染物浓度的一次预报数据、气象一次预报数据、气象实测数据和污染物浓度实测数据。通过数学方法（如统计学、机器学习等）找出这些数据之间的关联模式，构建二次模型，以期改善对未来三天空气质量的预测。同时，针对臭氧生成机理的深入研究也是提高预测准确性的关键。

1、资源内容地址：https://blog.csdn.net/2301_79696294/article/details/141441455 2、代码特点：今年全新，手工精心整理，放心引用，数据来自权威，相对于其他人的控制变量数据准确很多,适合写论文做实证用 ，不会出现数据造假问题 3、适用对象：大学生，本科生，研究生小白可用，容易上手！！！ 3、课程引用: 经济学，地理学，城市规划与城市研究，公共政策与管理，社会学，商业与管理 数据区间：201301-202404 时间跨度：月度数据 包含指标：统计月度、地区编码ID、城市代码、城市名称、AQI 、R范围、空气质量等级、PM2.5、PM10、SO2、CO、NO2、O3

据。数据集共包含197个CSV文件，每个文件对应一个城市的监测数据。 数据集的列包括以下几项信息： 日期：记录了每个数据点的日期。 质量等级：表示该日期的空气质量等级，通常使用颜色等级表示，如优、良、轻度污染、中度污染等。 AQI指数：代表空气质量指数，是一个综合指标，用于描述空气质量的整体状况。 当天AQI名：对应AQI指数的分类名称，如优、良、轻度污染、中度污染等。 PM2.5：表示空气中的可吸入颗粒物（颗粒直径小于等于2.5微米）的浓度。 PM10：表示空气中的可吸入颗粒物（颗粒直径小于等于10微米）的浓度。 So2：表示空气中二氧化硫的浓度。 No2：表示空气中二氧化氮的浓度。 Co：表示空气中一氧化碳的浓度。 O3：表示空气中臭氧的浓度。 除了原始数据外，该数据集还经过了数据清洗和预处理的过程。在数据清洗过程中，可能对缺失值和异常值进行了处理，以确保数据的完整性和准确性。 这个数据集对于研究和分析全国各城市的空气质量状况非常有价值。通过对这些数据的分析，可以揭示不同城市在不同时间段的空气质量变化趋势、污染物浓度的差异以及可能的污染源。

空气质量监测数据的时间与空间分析，聂斌，白旭，本文运用聚类分析以及小波分析方法，对所选择的中国华北地区十五城市在2014年及2015年度大气PM2.5污染情况进行研究分析。以MATLAB软件�

Python 深度学习 北京空气质量LSTM时序预测 tensorflow自定义激活函数hard tanh keras tensorflow backend操作 2010.1.2-2014.12.31北京空气雾霾pm2.5 pm10数据集 折线图loss下降趋势预测值真实值对比图 label encoder one hot min max scale 标准化 numpy pandas matplotlib jupyter notebook 人工智能 机器学习 深度学习 神经网络 数据分析 数据挖掘

开发软件：Pycharm + Python3.7 + Django + Echarts + Mysql 实现目标：利用已经收集各个城市包括北京、上海、广州、成都、沈阳的PM2.5空气数据，利用python进行各种数据分析，将分析结果保存到csv文件中，然后利用django框架的网站，前端采用echart对分析的结果进行图表可视化展示。

本文利用2013年12月和2015年12月晴天期间德里的空气质量预测与研究系统（SAFAR）网络观测资料，对城市热岛（UHI）强度及其对空气质量的影响进行了研究。发现在2013年12月和2015年12月，UHI在深夜20:00小时左右达到峰值。 PM2.5的浓度在2013年和2015年的12月都出现了双峰峰值，这是由于交通时间内人为活动增强所致。 在傍晚的交通时间内，UHI的形成是由于人为活动增强，地热通量增加，PBLH和风速降低导致PM2.5浓度升高，导致2013年和2015年十二月。 还发现，UHI强度与PM2.5浓度呈正相关（r = 0.57），与风速呈负相关（r = -0.40），PM2.5浓度也呈负相关（r = -0.57） ）与2013年12月的风速相关。而2015年12月，发现UHI强度与PM2.5浓度呈正相关（r = 0.65），与风速和PM2.5呈负相关（r = -0.45）。浓度也显示出与风速负相关（r = -0.57）。

在这项研究中，从居住者的角度通过以下两个方面检查了居住沙漠气候条件下的空调住宅建筑的室内环境质量（IEQ）：热舒适度和室内空气质量。 这项研究提供了有关居家者热舒适感的统计数据，以及描述科威特居民住房中室内空气质量的数据。 关于后者，使用两种测量方法，即物理测量值和通过问卷调查收集的主观信息，对IEQ的总体接受程度，用于评估居住在科威特州25座空调住宅楼中的111名居住者。 通过对ASHRAE七点热感觉等级的反应进行线性回归分析，确定基于实际平均投票（AMV）和预测平均投票（PMV）的手术温度，分别为25.2°C和23.3°C，在夏季。 将相对于二氧化碳浓度水平的室内空气质量（IAQ）与国际标准（即ASHRAE标准62.1 [1]）的可接受限制进行了比较。 拟议中的居民建筑中的IEQ总体验收结果表明，CO2浓度在909和1250 ppm之间。 但是，这可能被认为是较高的CO2浓度，可能需要通过窗户操作或机械通风来提高通风率。

基于空气质量的中国主要城市人居环境质量评价，李松波，李雪铭，以2015年中国30个主要城市的12个月的月度数据为基础，采用ArcGIS的空间分析法，结合中国30个主要城市的空气质量指数（AQI）月度数据，�