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項目名稱

基于時間序列的長沙市PM2.5的統計分析及預測軟件開發

項目研究的目的、意義；研究成果的主要內容、重要觀點或對策建議；成果的創新特色、實踐意義和社會影響；研究成果和研究方法的特色。限定在2000字以內。

一、項目研究的目的、意義

1.項目研究目的

建立長沙市PM2.5預測模型及相關預測軟件。

2.項目研究意義

由于PM2.5對人類健康的威脅，因此對PM2.5濃度的預測顯得尤為重要。目前，長沙市相關部門對PM2.5濃度的監測數據進行實時發布，但并沒有對PM2.5濃度進行預測和預報，也就是說，人們還不能有效的提前獲取長沙大氣污染情況。如果人們能夠在出行之前獲取到如同天氣預報一般的PM2.5濃度的預測值，則可以避免上述提到的問題，如老人小孩或者相關疾病人群可以根據PM2.5的預測值選擇是否出行，或提前采取措施，如帶口罩，減少在戶外暴露的時間，避免體育鍛煉等來降低PM2.5對自身健康的威脅。本項目通過建立長沙市PM2.5濃度的預測模型及預測軟件，能為市民在每日出行前提供當日最新最可,PSS進行數據標準化處理；其次，運用相關性分析方法，建立PM2.5與監測指標間的相關性分析模型，利用SPSS軟件進行求解，得到各指標間的相關性；最后，運用回歸

分析的方法，建立PM2.5與其它各項分指標間的多元線性回歸模型，采用最小二乘估計方法對回歸系數進行估計，并對回歸方程進行殘差檢驗，對異常點進行逐次剔除最終得到多元線性回歸方程。

通過分析得到如下結論：PM2.5與PM10的相關系數最高，說明PM10對于PM2.5的影響最大；其次PM2.5對CO的相關系數較大，也說明了他們相關性較高；對NO₂、SO₂的相關系數依次降低，即二氧化硫(SO₂)，二氧化氮(NO₂)，一氧化碳(CO)是在一定環境條件下形成PM2.5的主要氣態物體；但是O₃與PM2.5的相關系數呈現負相關，說明O₃對于PM2.5可能有一定的抑制作用，因此保護大氣中的臭氧層對于PM2.5的減少有著重要意義。

(2) 基于時間序列的長沙市PM2.5的預測模型

首先，對長沙市PM2.5指標數據的平穩性進行檢驗，利用R軟件對時序數據進行繪圖，觀察其變化趨勢，并利用Eviews軟件進行單位根(ADF)檢驗。其次，對模型進行定階，利用Eviews軟件做出自相關圖和偏自相關圖，根據顯著性檢驗和AIC準則標準，反復篩選替換模型中參數值，并利用Eviews軟件操作，最終得到最優模型；最后，對模型進行驗證，進行顯著性檢驗，對長沙市PM2.5指標進行預測，并進行誤差分析。并利用本項目的最新算法，利用編程語言開發長沙市PM2.5預測軟件。

三、降低長沙市PM2.5的對策建議

通過本項目的研究分析，主要可從如下幾個方面降低長沙市PM2.5的濃度含量：1)提高油品質量，降低PM2.5的環境質量分指數；2)規范堆場、碼頭、攪拌站的管理，加強工程建設中揚塵控制，強化文明工地建設；3)加強城市道路揚塵控制，提高道路保潔率；4)推進清潔能源替代，加強大氣污染源監管。

四、成果的創新特色、研究意義和社會影響

(1) 本項目通過運用時間序列分析方法建立了長沙市PM2.5預測模型。

(2) 制作方便實用的長沙市PM2.5預測軟件(通過網頁或者手機可實時查看)，這為人們的日常生產生活帶來便利，更為相關政府工作部門做決策提供了參考。

五、研究成果和研究方法的特色

隨著人類生活水平的不斷提高，空氣質量問題愈來愈受到人們的關注。近年來，細顆粒污染物PM2.5進入公眾視線，它不僅會導致灰霾天氣，還會影響人們的身體健康。由于目前長沙市相關部門對PM2.5濃度的監測數據只能進行實時發布，并不能對空氣污染情況進行預報，因此會給人們的出行帶來某些不便。本項目研究成果：建立了長沙市PM2.5濃度的預測模型，并開發了預測軟件；并對降低長沙市PM2.5濃度提供了一些建議措施。

本項目建模過程采用構建ARMA模型的研究方法，能準確的擬合PM2.5濃度波動變化的趨勢，并且預測較為精確。通過研發PM2.5濃度預測的軟件，更加便于人們的日常查詢，從而有利于提高生活品質。

預定計劃執行情況，項目研究和實踐情況，研究工作中取得的主要成績和收獲，研究工作有哪些不足，有哪些問題尚需深入研究，研究工作中的困難、問題和建議。

一、預定計劃執行情況，項目研究和實踐情況

2014年3月，組織項目小組自選了課題，并且認真填寫了《湖南省大學生研究性學習和創新性實驗計劃項目申報表》，在校領導和專家的認真審核下，獲準立項。立項通知書下達后，項目組嚴格按照計劃書開始分期執行計劃任務。

1. 項目前期：采集數據、查閱資料

2014年3月份至8月份，項目組成員在長沙市環保局、氣象局等環境監測

部門進行調研，獲取PM2.5相關數據，并利用SPSS對數據進行預處理；同時，

通過互聯網及學校數字圖書館查閱本項目相關資料及文獻。

2. 項目中期：PM2.5相關性因素分析、建立時間序列模型

2014年9月份至2015年8月份利用相關性分析法分析長沙市PM2.5與其它空氣質量指標間的關聯性，并建立回歸預測模型；利用時間序列對長沙市PM2.5數據進行分析，對項目主體成果進行整理，并發表論文1篇。

3. 項目后期：軟件開發

2016年利用本文的算法，實現軟件開發，進行成果總結，并結題。

二、 研究工作中取得的主要成績和收獲

項目進行過程中，通過數據分析、模型建立及軟件開發等步驟的分析及操作，系統的掌握了專業課知識并且對于數學軟件MATLAB以及統計軟件SPSS、SAS、Eviews、R軟件可以進行熟練操作。除此之外，在軟件設計過程中，對Java, Html, Jsp, Android, Oracle 等軟件更為深入熟練的掌握。具體如下：

數據處理過程中，更加熟練地掌握了如何利用SPSS軟件，采用EM算法進行數據的填補，保證數據的完整化；并學會如何使用SPSS軟件為消除變量間的量綱關系，使數據具有可比性，對填補缺失值后的完整數據進行標準化處理。模型建立過程中，掌握采用相關分析法測定PM2.5與AQI監測指標中其余五項分指

標之間的相關性關系，并順利得出結果。通過本項目的實施執行，更加深入地掌握了時間序列模型的原理以及建模步驟。為了使擬合結果更精確，首先對全市平均PM2.5指標數據的平穩性利用Eviews軟件進行單位根(ADF)檢驗。根據結果顯著性檢驗和AIC準則標準，反復篩選替換模型中的p、q值，并利用Eviews軟件操作，最終得到最優模型。

三、研究工作中的不足、尚需深入研究的問題

本項目的缺點是建立的ARMA模型只適合短期預測，對于長期預測精確度較低，致使結果可能與實際情況不太符合。

由于PM2.5的成因復雜，而且時間序列分析的短期預測效果不好，本項目可以繼續考慮通過支持向量機和神經網絡方法對PM2.5的成因及演變規律做分析。

四、研究工作中的困難、問題和建議

項目執行過程中，主要遇到的困難有如下兩個方面：

(1)數據的采集

進行項目的首要關鍵步驟就是采集數據，由于長沙市空氣質量指數(AQI)的相關數據并未在相關官網上公布(例如：西安市AQI歷史數據詳細、完整地公布在“西安市環境監測中心站”的官網上)。同時，網絡上有關長沙市AQI的相關數據極其匱乏。因此，這對數據的查詢過程帶來了極大的不便。希望長沙市有關部門能夠將AQI等數據公開透明化，以便于學者的查詢、研究。

(2)專業知識的不足

項目的建模以及預測軟件的開發過程對專業知識的要求極高，各小組成員僅憑在課堂中學到的知識在項目執行過程中屢次遇到困難，使之難以進行下去。但各位成員迎難而上，遇到難以解決的問題積極面對、共同探討，課余之外查閱資料、文獻并認真學習，最終順利解決困難、得出研究結論。

經費合計20000元，其中，學校配套資助10000元，學院（所）配套資助0元，其他經費0元。

項目指導教師對結題的意見，包括對項目研究工作和研究成果的評價等。

負責人簽章：

年月日

學校對項目研究的任務、目標、方法和研究成果水平等進行評價，是否結題。

年月日

學校名稱

項目名稱

學生姓名

導師姓名

立項年份

內容

年份

項目數量

項目經費

項目學生

獲得研究成果

項目學生

學科競賽獲獎