基于灰色关联度法的空气质量数据校准研究

王娟

(咸阳职业技术学院 基础部， 陕西 咸阳 712000)

0 引言

空气污染是当前人类面临的亟待解决的环境问题[1]，空气中的各大有害物质(氮氧化物、硫氧化物、碳氧化物、飘尘及悬浮颗粒等)给人们的健康带来了严重的威胁[2-3]。随着人们生活水平的不断提高，人们对空气污染情况及自身健康状况的重视程度日益增强，环境污染问题成了公众关注的焦点[4-5]。人们通过对大气中“两尘四气”(PM2.5、PM10、CO、NO2、SO2、O3)浓度的实时检测可以及时掌握空气质量，从而对污染源采取相应措施。国家监测控制站点(国控点)能够对“两尘四气”数据进行有效检测，且较为准确，但不足之处是国控点的布控较少，不能实时发布检测结果且花费较大。微型空气质量检测仪(自建点)花费小，并且可对任一地区空气质量进行实时检测，但由于自建点所使用的电化学气体传感器在长时间使用后会产生一定的零点漂移和量程漂移，非常规气态污染物浓度变化对传感器存在交叉干扰，以及受天气因素影响，在同一时间，其检测结果与其近邻的国控点检测结果存在一定差异。推广使用微型空气质量检测仪，必须对其检测结果进行处理，即对检测数据进行校准。文中对自建点数据与国控点数据进行了探索性研究，对导致自建点数据与国控点数据产生差异的因素进行了分析，并利用国控点每小时的数据对国控点近邻的自建点数据进行了校准。

1 模型准备

1.1 研究数据

本文数据来自2019年全国大学生数学建模竞赛试题D题。……