华为杯数学建模题：关于空气质量预报的二次建模
资源描述
本资源文件提供了一个关于空气质量预报的二次建模的研究成果。建立准确的空气质量预报模型对于减少大气污染对人体健康和环境的危害具有重要作用。本文针对WRF-CMAQ模拟体系预测模型进行改进研究，主要解决了在污染物排放不变的情况下，将不同特征的气候条件进行分类并得出不同特征气候条件对污染物浓度的影响程度的问题。
针对A、B、C三个监测点，我们建立了合适的二次预报数学模型，用以预测未来几天6种常规污染物单日浓度值。同时，根据相邻区域的污染物浓度相关性，我们建立了四个临近区域内的协同预报模型，以提升对观测点污染物浓度预测的准确性。
主要内容
- 空气质量指数（AQI）计算：
- 根据《环境空气质量指数（AQI）技术规定（试行）》（HJ633-2012），我们计算了空气质量指数（AQI），用以判别空气质量等级。
- 通过公式1.1计算得到各项污染物的空气质量分指数（IAQI）： [ IAQI_P = \frac{(IAQI_{Hi} - IAQI_{Lo})}{(BP_{Hi} - BP_{Lo})} \cdot (C_P - BP_{Lo}) + IAQI_{Lo} ]
- 空气质量指数（AQI）取各分指数中的最大值，即： [ AQI = \max(IAQI_P) ]
- 二次预报数学模型：
- 针对A、B、C三个监测点，我们建立了二次预报数学模型，用以预测未来几天6种常规污染物单日浓度值。
- 协同预报模型：
- 根据相邻区域的污染物浓度相关性，我们建立了四个临近区域内的协同预报模型，以提升对观测点污染物浓度预测的准确性。
使用说明
本资源文件包含了详细的数学建模过程、模型公式、以及相关的数据分析结果。适合对空气质量预报模型感兴趣的研究人员、学生以及相关领域的从业者参考和学习。
贡献与反馈
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