张世龙

（川北幼儿师范高等专科学校 初等教育系， 四川 广元 628017）

空气污染对人类健康、工农业生产及全球环境等都会造成很大的危害, 实时掌控空气质量非常重要。虽然大气污染种类繁多，性质复杂，但是若能对“两尘四气”（PM2．5、PM10、CO、NO2、SO2、O3）进行实时监测及预报，就能对污染源采取措施，大大改善空气质量[1]。

国家对“两尘四气”有较为准确的监测数据，但因布控点少，数据发布滞后且花费较大，空气质量监测和预报的实时性有待提高[2]。鉴于此，拟在国控点附近建立自控监测点，对地区空气质量进行实时网格化监控。由于各种因素的影响，自控点所测数据与国控点数据有一定误差，需通过建立数学模型对自测点数据进行校准。

1 国控点与自建点“两尘四气”数据透视分析

利用Excel 对2019 年全国大学生数学建模竞赛D 题给出的国控点与自建点“两尘四气”浓度进行数据透视分析。初步分析发现，数据透视表中两组数据存在不完全对应现象。如：国控点数据里有2019 年1 月14 日数据，而未发现相应日期自建点数据；在自建点数据里有2019 年1 月12 日与2019 年4 月10 日数据，而在国控点数据中无此日期的相应数据。因此，删去这三组数据以便对应分析。计算数据表中自建点的一个小时时间段各污染物浓度的算术平均值，对应于国控点的整点时刻污染物浓度，得到国控点与自建点“两尘四气”的部分数据走势，如图1—图5（篇幅所限，不能给出全部数据走势图）。

根据数据透视图1 可知，自建点PM2．5 浓度大多高于国控点，二者整体波动较大。……