1、1基于 Markov 链的 API 指数预测模型的研究摘要 本文基于 Markov链的预测模型，利用武汉市 2012年秋季 9、10 月份的 API数据，计算了武汉市秋季空气质量变化的转移概率，利用计算的转移概率矩阵可以预测武汉市短期内空气污染指数状况，同时对武汉市未来空气质量状况趋势进行预测并对全年空气质量状况进行相应探究。关键词 空气污染指数 API；Markov 链；Markov 过程：概率转移矩阵 一、引言 近几年全国雾霾天气越来越多，空气质量状况成为人们越来越关心的问题，与此同时，人们日常生活中也出现了 PM2.5，PM10，API 等衡量空气质量的指标。本文以武汉市为研究对象，利用
2、 Markov链模型对武汉市 2012年 9、10 月份的空气污染指数进行分析和预测，帮助居民深入了解武汉市空气质量情况。 空气污染指数（Air pollution Index，简称 API）即将常规监测的几种空气污染物浓度简化为单一的概念性指数值形式，并分级表征空气污染程度和空气质量状况，适用于表征城市短期空气质量状况及变化趋势。空气污染物主要包括烟尘、可吸入悬浮颗粒物（浮尘） 、二氧化氮、二氧化硫、一氧化碳、臭氧、挥发性有机化合物等。API 一般可划分为：20-50、51-100、101-150、151-200、201-250、251-300 和大于 300七个等级，分别对应于空气质量的七
3、个级别：优、良、轻微污染、轻度污染、中度污染、中度重污染和重污染。API 越大，级别越高，说明污染越严重，对人体健康的影响也越明显。通过对 API的预测，可以在严重的空气污染情况出现前，提醒居民及时采取预防措施。 二、Markov 链模型理论概述 1.Markov 链的概念 满足 Markov链的事物过程具有如下的三个特点：（1）过程的离散性，即事物的发展在时间上可离散化为有限或可列个状态。 （2）过程的随机性，即系统内部从一个状态转移到另一个状态是随机的，转变的可能性大小由系统内部以前历史情况的概率值表示。 （3）过程的无后效性，即系统内部的转移概率只与当前状态有关而与以前的状态无关。 因此
4、，若已知 Markov链的初始概率分布及其一步转移概率矩阵，则可进一步求得 n 所有有限维概率分布，由此便可进行未来空气质量情况的预测。 三、实证分析 在理论介绍的基础上，我们通过实证分析来说明如何利用 Markov链来分析武汉市空气质量状况。图 1是从武汉环保局网上得到的自 2012年9月至 10月若干天的每日空气污染指数。 图 1原始 API数据趋势图 由图 1可以看到，API 的变化具有不规则性，前后指标数值起伏较大，没有明显规律可循。若采用通常的时间序列等方法，难以进行比较得出3合理的结论，因此采用了 Markov链的方法进行研究预测。具体操作步骤如下： （1）划分上述原始数据：（考虑
5、到武汉市空气污染的实际状况，我们对这些数据重新进行了划分，更能反映武汉市空气污染的实况） 四、结论 空气质量的状况波动较大，没有规律可循，利用 Markov链构建预测模型是一种应用于随机过程预测的科学有效的方法。由于 Markov性的特殊性，在明确了转移概率矩阵的基础上，我们不需要搜集大量历史数据，只需要根据最近的数据就可以对以后的 API进行预测，为城市天气预测以及空气质量监控提供了便利，能够及时预防可能出现的空气质量问题，具有现实意义。 武汉市一直着力于“四城同创” ，但是在创建国家环保模范城市的道路上却停滞不前，成效较低，其中一个主要原因即“空气质量全年优良天数占全年天数 85%以上且主
6、要污染物年均值满足国家二级标准（城区） ”没有达标。以上实证分析中可见，大多数天气的 API达到级，级，能够达到级的天数较少，仅占 13.97%。 结合本文的分析，武汉市的空气质量不容乐观。建议武汉市政府加快调整城市能源结构，推行清洁生产，从源头控制污染。此外，加大城市建设的综合管理力度，减少扬尘污染也是必不可少的措施。通过武汉环保局的发布的空气质量实时监测数据，每天的 7-9时、16-20 时是PM10较高的时间，建议环卫洒水车可以在这个时间段之前洒水，降低道路扬尘。 4面对空气污染时，居民也需要时刻准备着。利用 Markov链对武汉市API指数的预测，有利于城市居民及时更换出行装备。预测等
7、级为级的天气，是市民出行的好日子，可以出门感受自然；等级为级的天气，居民日常出行大可不必担心，此类空气污染对身体几乎没有伤害， ；等级为级的天气，心脏病和呼吸系统疾病患者应减少体力消耗和户外活动；等级为级的天气，老年人和心脏病、肺病患者应在停留在室内，并减少体力活动。 参考文献： 1 武漫漫，万弢.马尔科夫链在天气预报中的应用J.科技论坛，2012：58 2何成刚.马尔科夫模型预测方法的研究及其应用D.2011 3何义连，方芳，朱雪梅，阿热孜古.马尔科夫链在天气预报中的应用Z 4高亚爽，蒋晓文.马尔可夫链的服装销售预测模型的研究J.四川丝绸，2008（4）：25-28 5张雯，靳军会，翟彬.Markov 链在中国人口年龄结构预测中的应用J.河南商业高等专科学校学报.2008，21， （4）：45-48 6唐小我，曾勇，曹长修.市场预测中马尔科夫链状态转移概率矩阵的估计J. 电子科技大学学报.1994，23， （6）：643-648
