空气质量指数论文

空气质量指数论文（精选12篇）

空气质量指数论文 第1篇

空气污染指数是描述空气质量的一个最常见指标,是对空气中的若干种主要污染物的监测数据参照空气质量的分级标准,经过综合换算而得到的,以数字的形式表示空气的质量。各地的空气污染指数通过电视、网络、报纸等媒体发布,有利于公众简明、清楚、及时地了解空气质量的优劣。我国目前计入空气污染指数的污染物项目有二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)、可吸人颗粒物(PM10)、一氧化碳(CO)、臭氧(O3)。

空气污染是一个复杂的现象,在特定时间和地点空气污染物浓度受到许多因素影响,来自固定和流动污染源的人为污染物排放大小是影响空气质量的最主要因素之一,其中包括车辆、船舶、飞机的尾气,工业企业生产排放,居民生活和取暖燃煤,垃圾焚烧等,城市的发展密度、地形地貌和气象等也是影响空气质量的重要因素。

2 主要空气污染物的理化特点及危害

(1)二氧化硫(SO2)二氧化硫是无色气体,具有刺激性气味,是大气中几种主要的污染物质之一。大气中的二氧化硫主要是人类活动产生的,大部分来自煤和石油的燃烧以及石油炼制等。大气中的二氧化硫会刺激人们的呼吸道,减弱呼吸功能,并导致呼吸道抵抗力下降,诱发呼吸道的各种炎症,危害人体健康。二氧化硫还会对许多植物造成危害。二氧化硫及其生成的硫酸雾会腐蚀金属表面,对纸制品、纺织品、皮革制品等造成损伤。二氧化硫的污染还可能形成酸雨,从而给生态系统以及农业、森林、水产资源等带来严重危害。

(2)二氧化氮(NO2)二氧化氮是一种棕红色、高度活性的气态物质,氮氧化物是一氧化氮、二氧化氮的总称,而二氧化氮在臭氧的形成过程中起着重要作用。人为产生的二氧化氮主要来自高温燃烧过程,比如机动车、电厂废气的排放等。家庭用火炉和气炉燃烧也会产生相当量的二氧化氮。短期暴露(比如,少于3小时)可导致已患呼吸道疾病者产生过敏反应、损害肺功能,增加少年儿童(5-12岁)的呼吸道疾病发生率。另外,二氧化氮还是酸雨的成因之一。事实上,二氧化氮所带来的环境效应多种多样,包括对湿地和陆生植物物种之间竞争与组成变化的影响,大气能见度的降低,地表水的酸化、富营养化(由于水中富含氮、磷等营养物,藻类大量繁殖而导致缺氧)及增加水体中有害于鱼类和其它水生生物的毒素含量。

(3)可吸入颗粒物(PM10)粒径在10微米以下的颗粒物称为PM10,又称为可吸入颗粒物或飘尘。可吸入颗粒物(PM10)在环境空气中持续的时间很长,对人体健康和大气能见度影响都很大。一些颗粒物来自污染源的直接排放,比如烟囱与车辆,另一些则是由环境空气中硫的氧化物、氮氧化物、挥发性有机化合物及其它化合物互相作用形成的细小颗粒物,它们的化学和物理组成依地点、气候、一年中的季节不同而变化很大。可吸入颗粒物通常来自在未铺沥青、水泥的路面上行使的机动车、材料的破碎碾磨过程以及被风扬起的尘土。可吸入颗粒物被人吸入后,会累积在呼吸系统中,引发许多疾病。对粗颗粒物的暴露可侵害呼吸系统,诱发哮喘病,细颗粒物可能引发心脏病、肺病、呼吸道疾病,降低肺功能等。另外,环境空气中的颗粒物还是降低能见度的主要原因,并会损坏建筑物表面。

(4)一氧化碳(CO)一氧化碳即通常说的“煤气”,是无色、无味、无臭的有毒气体,化学性质较稳定,是大气中几种主要的污染物质之一。一氧化碳是由于含碳物质不完全燃烧产生的。城市大气环境中的一氧化碳主要来源于燃煤和机动车排气。一氧化碳是排放量最大的大气污染物,全世界每年人为排放的一氧化碳总量有几亿吨,其中一半以上来自汽车尾气。一氧化碳能与血液中的血红蛋白结合而形成碳氢血红蛋白,影响血红蛋白的输氧能力,阻碍氧从血液向心肌、脑组织的转移,严重时可使人窒息。当大气中一氧化碳达到一定浓度时,心肌梗塞患者发病率增高,当浓度达到某一更高浓度时,严重心脏病人就会死亡。另外,一氧化碳可参与光化学烟雾形成的反应造成危害。

(5)臭氧(O3)环境空气中的臭氧,不是由污染源直接排放的污染物,它是氮氧化物和碳氢化合物等一次污染物在紫外光照射下,发生化学反应生成的二次污染物,是光化学烟雾污染的主要污染物之一。目前,许多国家都把臭氧浓度作为光化学烟雾污染的重要指标来实施监测。光化学烟雾指氮氧化物、碳氢化合物等及反应生成的二次污染物臭氧、过乙酰硝酸酯(PAN)、醛类等混合形成的淡兰色烟雾,它具有很强的氧化性和刺激性,降低能见度,对人体的眼、喉、鼻,对动物、植物、各种材料都由很大的危害。著名的有洛杉矶光化学烟雾污染,我国兰州西固石油化工区也发生过光化学烟雾。

3 不同等级划分及对人类活动的影响

我国目前采用的空气污染指数分为五个等级:

当空气污染指数小于100时,人们可正常活动。例如自然保护区、风景名胜区的空气质量好,污染指数多小于50,一般的商业区、居民区也在100以内;当空气污染指数达到轻度污染(即100~200间)时,健康人群可出现刺激症状,心脏病和呼吸系统疾病患者应减少体力消耗和户外活动;当空气污染指数达到200~300时,健康人群中普遍出现症状,老年人和心脏病、肺病患者应停留于室内,并减少体力活动;当达到重度污染(即空气污染指数在300以上)时,则健康人也要避免室外活动了。

4 空气污染指数的季节分布特点

根据烟台市牟平区2008年、2009年两年空气污染指数统计结果,发现以下特点:(1)空气质量状况稳定,总体状况良好,良好以上天数分别为334天和333天,良好率均在91%以上,2009年优天数136天,比2008年增加46天,增长率51%。(2)空气质量较差、出现轻度污染的时间主要在每年的取暖季节且气象条件不利污染物扩散时候,道路施工、建筑取土等对空气质量也有较大较直接的影响,首要污染物出现次数最多的是可吸入颗粒物,其次是二氧化硫。(3)空气质量较好、优良率高、没有轻度污染的季节集中出现在每年的二、三季度。

5 改善空气质量的途径

烟台市牟平区作为一个典型的北方城市,煤烟型污染和风沙扬尘污染是影响空气质量的两个主要因素,所以控制烟尘污染和风沙扬尘污染是改善空气质量最直接有效的途径。

5.1 加大节能减排力度,积极推进集中供热

牟平区通过烟尘控制区建设,改变燃料构成,积极推广天然气及优质煤等清洁能源使用,推进集中供热替代散装供热小锅炉,加强对城区使用燃煤锅炉、大灶企业单位环境监察、环境监测工作,促进了这些企业单位的燃煤脱硫除尘设施长期稳定运行,特别是对城区的两个热电联产企业相继进行了烟气多级静电除尘和炉外湿法脱硫改造工程,年可减少排放烟尘200多吨,二氧化硫1000多吨。

5.2 加强对建筑施工企业的监管,减少扬尘污染

环保、城管等部门加强对建筑施工企业的监督检查,旧房拆迁、筑路取土等易产生扬尘的环节进行洒水作业,土石方运输采取覆盖封闭运输等方式,切实减轻建筑施工的扬尘污染。

5.3 扩大园林绿化面积,增大森林覆盖率,减少风沙污染

通过植树造林、栽花种草、路面硬化、破损道路及时修复等多种方式,防风固沙,减少风沙源,既美化了环境,又减少了风沙扬尘污染。

5.4 加强汽车尾气检测,推进公共交通工具发展

汽车年检时,尾气必须达标,否则不能通过,城区开通了九条公交线路,优化了行车路线和时间,方便了市民出行,减少机动车尾气污染。

摘要：北方城市空气污染的首要污染物是可吸入颗粒物和二氧化硫,控制烟尘污染和风沙扬尘污染是改善空气质量最直接有效的途径。

北京夏季空气质量的气象指数预报 第2篇

北京夏季空气质量的气象指数预报

该文提出一种参数化预报方法,制作北京及其周边地区夏季空气质量气象条件指数预报.采用-7-9月北京市观象台大气成分(PM_(10))逐日观测资料和华北区域气象站网加密地面观测及探空信息,分析北京地区夏季奥运会历史同期与高污染过程(PM_(10)浓度>150 μg/m~3)关系密切的敏感气象要素和变量.引入适应度函数分级方法,计算北京周边不同观测站可能形成污染向北京输送的.权重,建立北京夏季空气质量气象条件参数PLAM(parameters linking air-quality and meteorology)预报模型.PLAM指数给出北京局地污染气象条件的客观定量诊断和预测,并可指示周边地区有利(或不利)于污染向北京输送的强度和方位.夏季“静稳型”气象条件参数化PLAM方法为北京奥运气象保障任务实时提供预报产品,分别用PM_(10)及可吸入颗粒物指数(API)对7-8月PLAM逐日预报进行检验,相关系数达到0.001显著性水平.

作 者：杨元琴 王继志 侯青 王亚强 Yang Yuanqin Wang Jizhi Hou Qing Wang Yaqiang  作者单位：中国气象科学研究院中国气象局大气成分观测与服务中心中国气象局大气化学重点开放实验室,北京,100081 刊 名：应用气象学报  ISTIC PKU英文刊名：JOURNAL OF APPLIED METEOROLOGICAL SCIENCE 年，卷(期)： 20(6) 分类号：P4 关键词：空气质量PLAM指数   静稳气象条件参数化   北京及周边输送影响   北京奥运服务   parameter linking air-quality and meteorology   parameterization of static weather condition   pollution in Beijing and from outside adjacent areas   2008 Beijing Olympic Games  

监狱改造质量指数模式的现代构建 第3篇

关键词：改造质量；指数模式

中图分类号：DF87文献标识码：A文章编号：1672-2663(2009)04-0020-04

监狱对罪犯的惩罚与改造是项系统工程，涉及质量的评定。因此，对监狱改造质量的评估，理应适应监狱工作发展的新要求，构建起监狱改造质量指数模式，以实现其对改造质量的科学认识和定量界定。

一、构建监狱改造质量指数模式的作用

改造质量历来是监狱工作的主线。“首要标准”的提出更是为改造质量的价值确立了“首要”的前提。而要准确评估改造质量，非常重要的是要构建起具有量化标准的评估方法，设定出能客观评估改造质量的指数模式。

(一)利于改造质量的科学认识

改造质量的科学性认识是提升改造工作的基础，是对监狱工作的科学性把握。传统上，我们对改造质量的认识，是基于定性的分析与判定，由此产生了不同的理论观点，都潜在地影响着罪犯改造工作。如单纯的刑罚说，单纯地把刑罚执行理解为罪犯刑期的变更或终止，把改造质量与刑罚执行相割裂，其认识停留于刑罚执行的层面；劳动首选说，把罪犯劳动的表现视为评估罪犯个体改造质量好坏的标尺，监狱的改造质量承负了更多的“经济”要素；安全稳定说，把安全稳定与改造质量同日而语，好像稳定就是改造质量，把确保监管安全等同于改造质量的提高和主要参数，缺失了对改造质量的整体把握。因此，要对改造质量进行评定，就应当扬弃传统的思维方式，以科学发展观为指导，充分运用数理统计的方法而构建起改造质量的指数模式，这样才能提升对改造质量的科学性认识。

(二)利于改造质量的动态把握

监狱对罪犯的改造与世界上任何事物一样，都是在动态中变化的，具有其自身的规律性。改造质量的动态表现是怎样的，到底有哪些基本的变化规律?这就需要以科学的方法和观点来认识与把握。监狱的根本职能是在对罪犯实施刑罚执行的前提下，矫正罪犯的犯罪意识。监狱对改造质量动态的把握，改造与教育才能更紧贴改造质量的核心内涵，实现惩罚与改造罪犯的根本目的——把罪犯改造成为守法公民。

(三)利于改造质量的直观评估

改造质量的定性分析来自于改造质量的定量分析，改造质量的定量分析是改造质量定性分析的基础。改造质量的高与低，好与差都要来源于与改造质量相关的指标或数据。这些数据或指标是对改造质量客观公正的真实反映，具有“权威性”和“直接性”。既能简化烦琐的考核与汇报，又能通过数据指数的比对，非常直观地直接反映出监狱改造质量的现状，还能对监狱系统整体的改造质量状况作出直截了当的判断，起到微观调查和宏观把握的双重效应。

(四)利于改造工作的标准化建设

目前，我国的标准化建设相对滞后于实践，要试行和推广改造质量的标准化建设还需一个过程。而改造质量指数模式的设定，其实是从侧面对监狱改造工作的标准化建设进行了推动与尝试，既是监狱改造工作标准化建设的重要组成部分，又能独立地运行操作。因此，改造质量指数模式的初步尝试，对监狱改造工作的标准化建设则是有益的。

二、监狱改造质量指数模式的内涵和基本特征

监狱改造质量指数模式，简言之就是监狱改造质量的数字化，即借以数字指数为变量基础，来评价与反映监狱总体依法对罪犯实施惩罚与改造的状况，促使罪犯向守法目标递进，是一种能客观体现改造质量状况的定量评估方式。定量是数据，评估是定性。监狱改造质量指数模式的基础是数字化的定量统计，其定量统计的结果是对改造质量的定性分析。监狱改造质量指数模式的基本特征有以下四个方面：

(一)层次性

监内改造的罪犯群体是有差异的。罪犯犯罪性质与特征的差异，构成了监狱对罪犯改造质量的差异。换言之，罪犯群体改造的差异及改造过程的差异构成了改造质量的层次性。层次性是改造质量显著的特征之一，体现在：

基本层次。一是罪犯的个体与整体。整体的改造质量由个体的改造质量所构成，而个体的改造质量影响着整体改造质量的提高与评估。个体改造质量是整体改造质量的基础，而整体改造质量则又是个体改造质量的综合反映。二是绝对与相对。改造质量并非是绝对的，也并非是相对的，而是绝对与相对的统一，即涉及监管安全与稳定的安全性改造质量指数是绝对的，而涉及改造规范与教育的非安全性改造质量指数却是相对的。三是外形与心理。外形指的是罪犯改造被列入考核的硬性之规定所应达到或做到的改造事项，或向守法目标递进的程度。心理指的是罪犯在改造期间与己、与社会、与家庭心理所达到的和谐健康程度。

高级层次。即把罪犯改造成为守法的公民，这既是监狱法所确定的法定目标，也是监狱工作首要标准的核心内涵。基本层次是高级层次的基础，是监狱改造质量评估的主要指标，是改造质量所必须达到的工作要求，而高级层次则是基本层次的发展和推动，是监狱改造质量所追求的法定目标，两者相互印证，各有侧重，共同勾勒出监狱改造质量的实际状况。

(二)变动性

改造质量受各种因素的影响与制约，在变动中得以体现，是监狱整体工作的综合反映。监狱各种制约因素解决得好，整体性工作做得到位，改造质量提升得就快，反之亦然，改造质量就可能不尽如人意，呈现出上下变动的走势。因此，变动性既是监狱工作的晴雨表，更是监狱改造质量的客观反映。

(三)多样性

监狱法对监狱工作的规定具有法定的多样性，这一法定性是基于罪犯构成的复杂性，罪犯类型的突显性和罪犯心理的多样性而制定的，在现实中其工作要求又具有时代特性，使得改造质量指数模式呈现出多样性的特点，不可能仅以单一的或单独的模式统计就能穷尽对改造质量的分析与把握。因此，要根据监狱改造质量的实际，设置出能较为简约又能综合反映改造质量的指数模式，使其真正成为监狱工作的有效载体。

(四)发展性

监狱工作是随着社会的发展而发展的，监狱工作的“三化”建设也是随着时代的发展而发展的，因此，对提高改造质量的认识也是发展的。这种发展性主要表现在：一是对改造质量提高的认识程度是更趋科学与完整，其对改造质量的内涵认识在时代的进步与发展中不断得以丰富和充实。二是改造质量指数是在实践中不断得到完善的，其被列为指标项目的内容也不断得到调整与充实，使指数模式的设置更适合监狱工作的规律和特点，对监狱工作的指导更具实践性。

三、监狱改造质量指数模式的设定

根据监狱改造质量指数模式的特征分析，总体上可分为：

(一)监狱改造质量基本(狱内)指数模式

监狱改造质量基本(狱内)指数模式是监狱工作最主要的直接改造质量参数，具有改造质量评估绝对性的属性。根据属性又可分为：

1、监狱正向性改造质量基本指数模式。是指监狱工作所必须达到的规范性规定指标，是监狱改造质量的柔性要求。计算方法为各项正向评估率的总数除以评估单位个数总数的百分比，则为正向性的改造质量基本指数。该指数与改造质量成正比，指数越高，说明改造质量越高，监狱改造的秩序性与规范性越高。其指数模式主要由下列不同层次的特定指标构成：

第一层次：(1)认罪服法率。即罪犯认罪服法的比率。罪犯不申诉为认罪服法率的主要统计数字，而对罪犯依法申诉的则要视情况而定：依法申诉不随意扩散并能接受改造的则应统计在认罪服法率之内，反之则不予以统计。(2)规范率。即罪犯服从监管行为规范的比率。规范率的统计标准应以司法部令第88号《监狱服刑人员行为规范》为主要标杆结合罪犯奖惩考核合并进行，不扣分者则视为规范。

第二层次：(3)学习率。包括罪犯参加由监狱主办的政治、文化和技术教育学习，以及罪犯自行报考等成人教育学习的比率，以及罪犯参加政治、文化和技术教育学习的成绩优良率(优良率以85分以上计)。(4)劳动率。包括罪犯出勤劳动的时间比率。出勤劳动的时间比率应以司法部规定的每周劳动时间48小时和加班每月不得超过36小时为准；以及劳动时间的单位效率，即罪犯在规定时间内的单位平均劳动生产率。

第三层次：(5)改好率。即按罪犯奖惩考核办法受到相应扣分处罚的行为在当年内不再类似发生的比率。(6)顽危犯转化率。即被监狱确认为顽危犯经教育转化被解除自日起一年内不再发生顽危行为的比率。

第四层次：(7)受奖率。即罪犯受到行政和刑事奖励总和的比率，如罪犯当年内受到双重或多重奖励的，则取最高项。(8)和睦率。即与家庭直系亲属间关系和睦的比率。和睦的评定标准是年内有正常的亲情来往。如恢复性司法在监狱推进的话，也可以将罪犯向受害人的悔罪与和解行为作为统计比率予以考量。

第五层次：(9)心理健康率。即罪犯心理健康达到的比率。心理健康应以罪犯改造行为的普通特征为基础，以《中国人心理健康量表》为依据，而创制出的《罪犯心理健康量表》予以统计，使之对罪犯心理健康的测试更具有针对性。

监狱正向性改造质量基本指数模式公式：

ZGJ=[Z¹＋Z²＋…＋Z^N/G]％

注：ZGJ：表示监狱正向性改造质量基本指数模式。

Z¹＋Z²＋…＋Z^N：表示监狱各项正向评估率的总数。

G：表示监狱正向评估单位个数的总数。

％：表示监狱正向性改造质量基本指数的百分率。

单位：指数。

2、监狱反向性改造质量基本指数模式。是指监狱工作所必须达到的确保性规定指标，是监狱改造质量工作的刚性要求。计算方法为各项反向评估率的总数除以评估单位个数总数的百分比，则为反向性的改造质量基本指数。该指数与改造质量成反比，指数越低，说明改造质量越高，监管安全系数越高。其指数模式主要由下列不同层次的特定指标构成：

第一层次：(1)打架斗殴率。即罪犯相互间打架次数所占的比率。(2)违禁率。即罪犯犯有绝对严禁行为的如私藏手机、违规带人酒类或高档香烟的违规比率等。(3)行政处罚率。即罪犯受警告、记过和禁闭等行政处分的比率。当罪犯有多项行政处罚时，则取最高项。

第二层次：(4)自杀(自残)率。即罪犯发生有自杀或自残行为的比率。(5)狱内重新犯罪率。即罪犯发生脱逃、袭警、破坏监管秩序等犯罪行为而受到刑事追究的比率。

第三层次：(6)投诉率。即罪犯对监狱的执法行为提起书面投诉所占的比率。统计以罪犯个体投诉为基准，不以个体投诉次数为取值单位。

监狱反向性改造质量基本指数模式公式：

FGJ=[F¹＋F²＋…＋F^N/D]％注：FGJ：表示监狱反向性改造质量基本指数模式。

[F¹＋F²＋…＋F^N：表示监狱各项反向评估率的总数。

D：表示监狱反向评估单位个数的总数。

％：表示监狱反向性改造质量基本指数的百

分率。

单位：指数。

说明：上述监狱改造质量指数模式的设置是初略的，在具体运用时还应当根据需要进行增设和适度细化。

(二)监狱改造质量延伸(狱外)指数模式

监狱改造质量延伸(狱外)指数模式，其实质就是对监狱法所规定的把罪犯改造成为守法公民的目标的测定，具有改造质量评估“首要性”的属性。根据属性也可划分为：

1，监狱正向性改造质量延伸指数模式。是指刑释人员在社会同期时间内遵纪守法所占的比率。这种比率是单项性指标，即刑释人员的守法率(守法率以不受法律处罚与追究为限)。其指数模式与改造质量成正比，指数越高，说明同期刑释人员的守法者越多，同期刑释人员的重新犯罪者就越少，说明监狱的改造质量就越高。

监狱正向性改造质量延伸指数模式公式：

ZGY：[(K/H)×100]％注：ZGY：表示监狱正向性改造质量延伸指数模式。

K：表示单位时间内被抽样调查认定遵纪守法的人数。

H：表示单位时间内被抽样调查的刑释人员的总人数。

％：表示监狱正向性改造质量延伸指数的百分率。

单位：指数。

2、监狱反向性改造质量延伸指数模式。是监狱改造质量指数模式的“首要模式”，是指刑释人员在社会同期时间内因重新犯罪而受到刑事追究所占的比率。这种比率也是单项性指标，即刑释人员的重新犯罪率。其指数模式与改造质量成反比，指数越高，说明同期刑释人员的重新犯罪者在增多，同期刑释人员的守法率在下降，说明监狱的改造质量还存在缺陷，说明按照首要标准的要求还有距离，因此应当按照首要标准的要求，认真分析影响监狱改造质量提高的各种因素，以切实改进监狱的改造工作。

监狱反向性改造质量延伸指数模式公式：

FGY=[(W/M)×100]％

注：FGY：表示监狱反向性改造质量延伸指数模式。

w：表示单位时间内被抽样调查认定重新犯罪的人数。

M：表示单位时间内被抽样调查的刑释人员的总人数。

％：表示监狱反向性改造质量延伸指数的百分率。

单位：指数。

由此，监狱改造质量指数模式的公式可构建为：

GZ={[(ZGJ＋ZGY)/2－(FGJ＋FGY)/2]×100}％

注：Gz：表示监狱改造质量指数模式。

(ZGJ+ZGY)：表示监狱正向性改造质量指数之和。

(FGJ+FGY)：表示监狱反向性改造质量指数之和。

％：表示监狱改造质量指数模式的百分率。

空气质量指数论文 第4篇

要建立新的空气质量指数计算模型, 就必须先明确现有计算模型的不足之处。我国现有空气质量计算模型主要依据《HJ633 - 2012 环境空气质量指数 ( AQI) 技术规定》里的一维插值分析法[1]。

( 1) 先对照下表中各种污染物浓度限值得到相关数值

( 2) 把得到的数据代入以下的一维插值公式, 分别进行计算

( 3) 得到空气中各污染物的AQI, 并把10 个城市的各种污染物AQI绘制成折现统计图。

( 4) 根据我国的最新标准, 观测点去各种污染物所对应AQI的最大值来评价整体的空气质量, 公式如下:

这就出现了一个问题: 在现阶段的测量中, 实际上只有PM10 和PM2. 5 的AQI对最终的空气质量AQI有影响。而在实际生活中, 在研究各种指标集对某物的影响的过程中, 不仅指标集中的最大值具有重要作用, 次大值等的作用也不容忽视, 甚至具有与最大值类似的影响。现有的评价模型在实际应用中正是没有考虑到污染物次大值等的对空气总体质量的影响, 不免有些以偏概全。为了解决这一问题, 我们引入基于主成分分析法的空气质量指数计算模型。

2 主成分分析模型的建立

通过查阅京津冀10 个不同地区某一时间段的PM2. 5、PM10、二氧化氮、二氧化硫、一氧化碳、臭氧的浓度以及该地区的空气质量指数的相关资料[3], 将影响空气质量优劣的六个指标看作不同的主体, 建立观测数据矩阵为:

( 1) 对各影响因素原始数据进行标准化处理

我们可以用以下公式求出各个指标, 即因素的均值和方差, 即能大体得到第j个因素 ( PM2. 5、PM10、二氧化氮、二氧化硫、一氧化碳、臭氧) 对于京津冀影响的平均情况和第j个因素对各个城市空气质量影响的差别情况, 后者也就是说var ( xj) 越大, 第j个因素就对各个城市空气质量的影响差别越大。

( 2) 计算样本相关系数矩阵

为了方便, 假定原始数据标准化后仍用表示, 则经标准化处理后的数据的相关系数为:

对于每个城市不同地区主体 ( 因变量) 来说, 样本的相关系数rij代表第i ( i = 1, 2…10) 个京津冀三个城市的10 个不同地区与第j个因素的相关性关系, 即rij越趋近于1, 则说明相关性越大; 反之, 则相关性越小。

( 3) 计算特征值和特征向量

用雅克比方法求相关系数矩阵R的特征值 ( λ1, λ2…λp) 和相应的特征向量;

( 4) 计算选择t个主成分, 计算综合评价值

将特征值从大到小排列, 设排列顺序为 λ1, λ2…λp, 找出t, 计算其贡献率,

为主成分Ykj的信息贡献率。

为主成分Yt的累积贡献率。当主成分 αt的累积贡献率接近于1 ( αt= 0. 58, 0. 90, 0. 95) 时, 则选择前t个指标变量y1. y2…yt作为t个主成分, 代替原来m个指标变量, 从而可对t个主成分进行综合分析。即t个对空气质量优劣有影响的主要因素, 令

再计算前t个 ( 按方差比例大小进行的排列) 主成分的值:

其中Yik为第j个主成分的信息贡献率, 根据综合得分值就可进行评价。

3 主成分分析模型评价结果

利用MATLAB软件对京津冀河北封龙山、河北十二中、河北西南高教北京万寿西宫、北京怀柔镇、天津天山路、河北北戴河、北京定陵、北京永明路、天津北辰科技园10 个地区的PM2. 5、PM10、二氧化氮、二氧化硫、一氧化碳、臭氧六个评价指标进行主成分分析, 相关系数矩阵的特征根及其贡献率如上表。

可以看出, 前两个特征根的累计贡献率就达到90% 以上, 主成分分析效果很好。下面选取前四个主成分 ( 累计贡献率就达到98% ) 进行综合评价。前四个指标的特征向量如下表。

由此可得四个主成分按其贡献度排序分别为: PM2. 5、PM10、NO2、SO2。

分别以四个主成分的贡献率为权重, 构建主成分综合评价模型:

并通过MATLAB程序计算可以得到各地区空气质量的综合评价值以及排序结果如下表。

由表四中综合排名后的结果数据, 对照表1 中10 个地区实际的空气质量指数的国标与美标的数值[4], 我们可以得出, 该模型下所得出的空气质量指数与实际情况能够很好地吻合, 避免了原始的一维插值分析法因没有考虑到污染物次大值等的对空气总体质量的影响而造成的误差, 可以应用于实际的空气质量优劣程度的等级的评定。我们将PM2. 5、PM10、NO2、SO2四个主成分的数值带入后得到Z值, 并得到根据Z值评价的新的评价等级。

随着工业化的发展, 空气污染物的种类和对空气质量影响的贡献率也有所不同, 新的空气质量等级评价标准避免了因只考虑污染物的极大值造成的误差, 提高了空气质量评级结果的准确性, 为空气质量的指数评价标准提供了准确的参考。

4 主要结论

考虑到次大值对空气质量的影响, 基于主成分分析的方法, 对原有的空气质量评价方法进行了改进, 优化后的方法避免了仅考虑极大值而引起的空气质量等级评价的误差, 利用影响空气质量指标的权重, 给出了准确评价空气质量等级的方法, 优化后的方法更接近实际, 提高了空气质量评价结果的准确性, 能够更加准确的反映城市的空气质量状况。

参考文献

[1]赵妙文, 等.河北省空气质量特征分析及污染指数预报模型研究[J].科技传播, 2013, 9.

[2]李文杰, 等.京津石三市空气污染指数 (API) 的时空分布特征及其与气象要素的关系[J].资源科学, 34 (8) , 2012.

[3]白鹤鸣.京津冀地区空气污染时空分布研究[D].南京信息工程大学, 2013.

抚顺市空气污染指数分析 第5篇

抚顺市空气污染指数分析

文章根据20抚顺市的.空气污染指数资料,对年抚顺市空气质量级别、空气污染指数的月平均值及变化规律、首要污染物等指标进行了统计分析,并从多方面分析其成因.

作 者：金永民 Jin Yongmin  作者单位：抚顺市环境监测中心站,辽宁,抚顺,113006 刊 名：环境科学与管理 英文刊名：ENVIRONMENTAL SCIENCE AND MANAGEMENT 年，卷(期)： 32(8) 分类号：X82 关键词：空气污染指数   首要污染物   可吸入颗粒物   二氧化硫   二氧化氮  

大指数有风险 小指数仍安全 第6篇

大指数的反弹结构，还是按照我们此前的预期运行中。很多人不理解，为什么我会如此坚持大指数只是一个反弹结构而不是反转。原因很简单，低点上行非推动引导的上行，多数情况下是不会演变成创出新高的走势。尊崇自然法则的波动，从中长期讲，有着自己独立的运行规律，虽然短期也会受市场外部的因素左右，但最终还是要回归中长期波动架构中来。任何违逆自然波动法则，凭着资金实力的硬拱，都可能最终遭遇市场的报复。这方面从过去二十年的市场上，我们见到的例子太多了。

市场先生本已提示，这里只是个反弹结构，而很多人从形而上学的角度论形态，一涨就翻多看新高，全然枉顾市场资金不足的事实。如果真是都那么看好，至少全市场的成交量应该呈有效梯次放大，热点有相对的持续性，而不是现在这样，喊多的人多，动手的人少。

本段上涨行情，两周前已经讲过，其实只是一次针对4月18日高点3067.46至6月20日低点2610.99段下跌的一次反抽。从对数坐标上看，上证指数实际上也就是在做对被跌破的1664至2319连线的反抽。而由于低点上行非推动，这样的反抽虽然可能存在外力的变数，但出于安全考虑，作三波段上行假设，显然要比做上行反转的假设更为有利。

上周我们提示，上证指数在2775士5至2825士5区域，大约是这次反弹结构运行的高点目标区域，运行的时间应该在两周左右。从市场的实际走势看，至本周五时，已经从时间与空间双重达标。假如从阶段套利的角度讲，这两周的套利是很成功的。但是，就周五的走势看，这个结构仍然还不能确定已经结束，尤其是在市场出现一段上涨之后，多数的人都出现空翻多，这时候过早地卖出持股，并不是一种好的做法。

卖出持股的原则大约也就是通过顶背离、以及波动结构，而目前二者均未出现卖出信号，过早卖出明显为不智。此时，最佳的方式，应该是在持仓品种的交易上下功夫，如果持有标的出现小时线顶背离，则做半仓锁定利润操作，这是降低持股成本的最佳选择，同时也能降低持有风险。如果未来指数没有按预期出现下行，手中有钱总是可以找到合适的结构点做顺向差价；反之，当市场的公众指数出现结构确认的下行，则可卖出剩余的持仓套现规避风险。

我们之所以对大指数未来的走势不过分乐观，很大程度上是因上方的套牢盘太重。仅上证市场，位于2830至3350一带堆积的套牢盘，就占上海市场流通市值的30%。6月29日上交所成交概况数据显示的为14.76万亿，也就是这块套牢盘的量大约为4.4万亿，按1：3的边际效应，至少也得有1.4万亿资金才能撬动上海市场。还有深圳市场呢？中小板与创业板市场呢？市场有那么多钱吗？

最近看了一个30家基金与券商研究所代表的态度，大多是看多的，看多3500点的观点再度尘嚣日上。注意了一下他们的观点，几乎集中于CPI已经于年中见顶，以目前全国范围中小企业的生存状态看，再不开闸放水，可能会引起大范围中小企业倒闭。此外，希腊的债务危机可能告一段落，他们预期欧元将走强，而美元在停止量化宽松之后可能持续走弱。如此，可以预期有色金属板块将有一轮行情。且国家的保障房将于11月将问责开工，会带来相关的水泥、建材、机械等行业的需求上升。

对上述说法，我们逐条予以反驳。从历史上CPI与货币供应量的关系看，货币供应量的放开，从来就不是CPI见顶的时候，而是相对滞后四个月左右；私有部门的中小企业缺钱与公有部门在正常放贷量情况下挤占了份额有关，最可怕的是，公有部门取得的贷款是归还2010年的短期款，公有部门短期贷长期投的情况并不鲜见。这个黑洞是今年吞噬资金的主要方向。如果利率不市场化，意味着即便是开闸，中小企业依然得不了贷款，它们还得去借高利贷。

更严重的问题是高通胀环境下，民众的消费能力被严重削弱，产成品库存量加大，会致资金周转率大降。所以，即便是有限度的开闸，中小企业该死的还是要死，根本就救不了它们，这是体制的问题，而不是通过简单的金融方式所能解决得了的。

希腊的事，是欧美互斗的结果，就算去希腊撒些钱，仍然救不了欧元区。现在有问题的不仅仅是希腊，西班牙、葡萄牙、意大利，几个欧洲弱国哪个没一屁股烂帐，欧元区只不过是苟延残喘。德国出血性大肠杆菌的事，为什么针对的是西班牙？本质上讲，作为欧洲富国的德国也不愿意无限度地为这些烂帐买单，一个事件背后所要表达的意思就是，爷自家也出乱子了，别总想让爷买单。

我们从美元指数的走势看，目前美元指数的下行，只不过是一个小平台C的下行段，所以，它会给很多人美元不行的感觉，等再过两周你再看看，那时美元指数的走势会推翻你们上述的结论。

至于保障房，我看任志强的观点要重视，且不说供应保障房的土地、资金存在很大的问题，就说一个地产产能，1000万套的任务也是不可能完成的。因为，它的总量已经接近了近年来每年商品房的总量。让企业发债做保障房，其实是将危机转嫁民间企业的一种方式。但凡有点头脑的民营地产商，都能看明白这是要杀猪吃肉。最终这种放卫星式的保障房建设，会在各级的弄虚作假中口头完成。近日审计署审计出来的保障房实施情况很让人吃惊，大约占一半的建成保障房，并没有归该保障者所购，其中，即使是真实的购买，也有大部分无人入住。从这情况看，后面保障房政策出现调整，才是值得预期的事。因此，这个利好实质上并不能称之为利好。我不太相信在某些地方除去关联成本只有5%收益率的保障房建设，会引起民间地产商的资本极大兴趣。

从行情走势看，本次反弹结构开始时，众指数中只有创业板指数是低点上行呈推动状的，即使是中小板也不是。而创业板指数低点上行起于6月23日，它的运行相对要规范些。因此，以5－3－5结构先作预期，目前它还没有走完。至于会不会形成低点上行的中等推动结构，目前我们暂不作这种预期。我们认为，未来创业板等小指数继续完成上行三波段结构预期的可能性更大。

此前，我们曾预期大指数上证指数在这里是一个复杂的三波段上行，这个上行段所呈现的特征是A长C短。现在最应该关注的是它的高点下行结构，如果出现高点下行推动，则反弹结构即宣告结束。目前状态看，上证指数的C段上行也还差一个小节。所以，我们建议，在下周中段，应密切注意上证指数的波动结构，原则上讲，6月29日低点是不可以有效击破。

空气质量指数论文 第7篇

在工作中发现,目前国家对日城市空气质量指数类别以“优、良、轻度污染、中度污染、重度污染、严重污染”6个类别评价[2],以及年度以污染物年均浓度(CO和O3除外)和特定的百分位数浓度同时达标的评价比较全面[3]。但是,年度评价中缺乏像日环境空气质量评价一样的6个类别的定性评价,仅有是否达到一级、二级标准的达标评价,而对于超二级标准情况没有进一步分级评价,在我国目前北方大部分城市处于严重超二级环境空气质量标准的情况下,不足以反映污染程度差异,需进一步完善。同时,在国家74个城市空气质量排名中,仅以城市空气质量综合指数从低到高、空气质量由优到劣排序,缺乏定性含义。为此,尝试性地提出河南省城市年度及较长时间段定性评价方法,以期为同行业内进行城市环境空气年度、半年度、季度、月度定评价工作提供借鉴。

1 研究方法

1.1 研究数据选取

河南省有18个省辖市、10个省直管县(市),国控、省控城市环境空气自动站99个。其中,郑州市等17个省辖市的75个自动站为国控点位,济源市及10个省直管县(市)的24个自动站为省控点位。2013年,郑州市开始按国家要求新标准进行监测,2014年开封、洛阳、平顶山、安阳、焦作和三门峡6个重点城市按新标准监测,2015年其他11个省辖市及10个省直管县(市)按新标准监测。2013、2014、2015年74个国家重点城市按照新标准监测数据。

1.2 城市环境空气质量年度定性评价指数确定

在众多指数法中,选取了上海姚氏指数法对年度环境空气质量进行评价,该方法简单易操作,其含义与环境空气质量综合指数法相近,满足环境空气质量评价技术规范要求。需先对各项污染因子进行等标化处理,计算平均环境空气质量综合指数,然后与环境空气质量最大指数几何平均,兼顾了首要污染因子及各项污染因子的污染贡献比。显然该方法以环境空气质量综合指数法评价年度空气质量优劣为基础,同时能够反映各项污染物的平均负荷及首要污染物的污染贡献。

城市环境空气质量定性指数,结合环境空气质量标准(GB3096-2012)初步选取了二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)、一氧化碳(CO)、臭氧(O3)、可吸入颗粒物(PM10)和细颗粒物(PM2.5)6项污染物进行定性评价,将各污染物的浓度进行无量纲化处理,得到各项污染物的单项质量指数,然后将各单项质量指数处理得到城市环境空气质量定性综合指数。城市环境空气质量综合指数的计算方式见式(1)~(4)。

式(2)(3)中:Imax为环境空气质量最大指数;Isum为环境空气质量综合指数。

式(4)中:I为城市环境空气质量定性综合指数;n为评价污染物数。

1.3 城市环境空气质量定性综合指数分级

姚氏指数作为一种无量纲指数,还存在自身局限性,环境意义直观性不强,只能用于环境污染程度的升高或减轻,无法对环境质量做出直观、明确的定性评价,不具备表征环境空气质量性状的意义。为此,需对姚氏指数赋值,增加环境质量的定性含义,根据其不同取值范围进行定性描述。本文依据环境空气质量标准及相关评价规范对姚氏指数进行分级赋值。

为了能形象地描述较长时间一个区域的环境空气质量,将《环境空气质量标准》(GB3095-2012)的质量级别细化和形象化十分必要,环境空气质量定性分级就是将环境空气质量的好坏分为“优、良、轻度污染、中度污染、重度污染、严重污染”6个级别。但《环境空气质量标准》(GB3095-2012)只有2个级别,我们的做法是:结合标准的内涵,将一级、二级与优、良两个等级对应,对超二级再做细化,分出轻度污染、中度污染、重度污染、严重污染4个级别。具体划分如下。

《环境空气质量标准》(GB3095-2012)将环境空气质量分为二个类区,在制定该标准时,将一类区作为“保护生态及公众福利”对象,主要是自然保护区、风景名胜区和其他需要特殊保护的区域,自然保护区为GB/T14529规定的,对有代表性的自然生态系统、珍稀濒危动植物物种的天然集中分布区,有特殊意义的自然遗迹等保护对象所在陆地、陆地水体或者海域,依法划出一定面积予以特殊保护和管理的区域。这些区域的空气中各要素的浓度值应该是自然背景值,低于该一级标准限值的环境质量的描述应为“优”。

二类区作为“保护人体健康”对象,主要为居住区、商业交通居民混合区、文化区、工业区和农村地区。无论人们短期或长期暴露于这一环境下,都不会引起急性和慢性的危害,也不会产生长期积累性危害。这些区域的空气中各要素的浓度值应该是安全值,低于该二级标准限值的环境质量的描述应为“良”。

参照老标准《环境空气质量标准》(GB3095-1996)中三级标准对应的区域应该是安全临界区,研究表明,二氧化硫在50~100μg/m3时,可以观察到植物生长率低,叶面出现轻度伤害的现象,也能引起呼吸道疾病增多的现象。而老标准中二氧化硫三级标准值与二级标准比值为1.7,可吸入颗粒物(PM10)三级标准值与二级标准比值为1.5,总悬浮颗粒物(TSP)三级标准值与二级标准比值也为1.5。我们将环境空气中各要素的浓度介于二级标准和1.5倍二级标准之间时的环境质量的描述为“轻度污染”。易感人群症状有轻度加剧,健康人群出现刺激症状。

原国家环保总局制定的《环境空气质量功能区划分原则与技术方法》中对划分特定工业区的规定为:工业集中区,其生产过程排放到环境空气中的污染物种类多、数量大,且其环境空气质量超过《环境空气质量标准》(GB3095-1996)中三级环境空气质量标准的浓度限值的区域。也就是说,这个区域的环境空气污染已经受到了污染,且其自净能力低。此环境下,心脏病和肺病患者症状显著加剧,运动耐受力降低,健康人群中普遍出现症状。

环境空气中各要素的浓度高于老三级标准1.5倍(近似二级标准的2.0倍),空气污染将会相当严重,将会对人体健康产生明显的作用,我们将环境空气中各要素的浓度高于2.0倍二级标准限值定级为“重污染”。此环境下,健康人运动耐受力降低,有强烈症状,提前出现某些疾病。

环境空气中各要素的浓度高于二级标准的3.0倍,空气污染将会更加严重,将会对人体健康产生更加明显的作用,我们将环境空气中各要素的浓度高于3.0倍二级标准限值定级为“严重污染”。此环境下,健康人运动耐受力将明显降低,有更加强烈症状,极易出现某些疾病。

2 结果与讨论

2.1 计算结果

采用河南省18个省辖市、10个省直管县市2015年监测数据为依据,进行城市各种污染物单项质量指数及定性质量指数统计,结果见表1。

由表1可以看出,2015年河南省18个省辖市中,信阳市环境空气质量为轻度污染,南阳、商丘、周口、驻马店、漯河、开封、洛阳、三门峡、濮阳、许昌、鹤壁、平顶山、济源和焦作14个市环境空气质量为中度污染,郑州、新乡、安阳三市环境空气质量为重度污染。10个省直管县(市)中,永城、鹿邑、兰考、邓州、新蔡、长垣和固始7个县(市)环境空气质量为轻度污染,滑县、汝州、巩义3县(市)环境空气质量为中度污染。

2015年河南省18个省辖市及10个省直管县市中,每个城市6项污染物总体评价结论均为超二级,不能进一步区分污染程度差异。而利用定性评价指数可将超二级城市进行不同污染程度区分。

在计算可吸入颗粒物、细颗粒物、二氧化硫、二氧化氮4项污染物单项质量指数时,由于需分别计算年均值质量指数和百分位数质量指数,发现:18省辖市中,可吸入颗粒物中,仅安阳1个城市年均值指数低于百分位数指数,其他17市年均值质量指数均大于百分位数指数;细颗粒物中,平顶山、许昌、漯河、南阳、商丘和驻马店6市年均值指数大于百分位数指数,其他12市均值指数小于百分位数指数;二氧化硫中,平顶山、漯河、南阳、信阳和济源5市年均值指数大于百分位数指数,其他13市年均值指数小于百分位数指数;二氧化氮中,郑州、平顶山、焦作、许昌4市年均值指数大于百分位数指数,其他14市年均值指数小于百分位数指数。可吸入颗粒物、细颗粒物、二氧化硫、二氧化氮4项污染物年均值指数大于百分位数指数的城市个数呈减少趋势。因此,仅用年均值计算年度综合指数将比百分位数也参与计算取二者中较大值会略低。

不同城市之间环境空气质量排序,首先,以定性评价指数I确定空气质量定性级别由好到劣排序;其次,在同一环境质量级别内按照综合指数Isum由低到高(由好到劣)排序。由表1可以看出,在同一定性级别中,排在靠前的城市,存在其定性指数略高于后面城市的情况。如同为中度污染的几个城市中,排在第4名的周口市定性评价指数I为1.68略高于排在第5名、第6名、第7名、第8名的驻马店、漯河、开封、洛阳市的城市定性指数1.60、1.67、1.67、1.60。主要是由于周口、驻马店、漯河、开封和洛阳5市综合指数Isum比较接近的情况下,而周口最大污染指数Imax(2.47)较大,导致周口定性指数较高。

2.2 结果验证

2.2.1 污染较重的城市空气质量排名靠后。

2015年74个新标准第一阶段实施监测城市的监测结果显示,空气质量相对较好排在前10名的城市(第1名至10名)为海口、厦门、惠州、拉萨、舟山、福州、深圳、昆明、丽水和珠海。空气质量相对较差10个城市(第74名至65名)为保定、邢台、石家庄、衡水、邯郸、郑州、廊坊、北京、哈尔滨和唐山。与2015中国环境状况公报[5]相比较,环境质量较好的10名基本一致,但排序略有差异;环境质量较差的10城市中,有8个城市都在后10名中。

基本上体现城市环境空气质量较好的城市排在靠前,而污染较重的城市排在较靠后的位置,可以区分不同城市环境空气质量污染程度。2015年74个城市中有21个城市空气质量为良,33个城市空气质量为轻度污染,11个城市空气质量为中度污染,9个城市空气质量为重度污染。没有环境空气质量为优或严重污染的城市。污染较重城市集中在京津冀及其周边城市。

2.2.2 城市环境空气质量改善,定性级别也相应改善。

统计2013-2015年74个新标准第一阶段实施监测城市监测结果显示(见表2),3年中城市环境空气质量为优的城市个数均为0;城市环境空气质量为良的城市个数依次增加,分别为8、13、21个;城市环境空气质量为轻度污染的城市个数呈先增加后减少趋势,分别为21、35、33个;城市环境空气质量为中度污染的城市个数依次减少,分别为27、18、11个;城市环境空气质量为重度污染的城市个数呈先减少后增加趋势,分别为15、5、9个;城市环境空气质量为严重污染的城市个数呈减少趋势,分别为3、3、0个,其中2013、2014年为严重污染的3个城市均为石家庄、邢台、保定。

随着我国自2013年“大气十条”颁布实施,全国城市环境空气质量总体呈逐步改善趋势,虽然目前还没有达到优的城市,但是,74个城市中环境空气质量达到良的城市个数在逐步增加,重度污染及严重污染的城市个数在呈明显下降趋势,尤其是严重污染的城市到2015年已下降为零。本评价方法结论与中国工程院编制的《〈大气污染防治行动计划〉实施情况中期评估报告》[6]中“环境空气质量改善已经显现”基本一致。

2.2.3 定性级别评价用于月度、季度、半年度城市质量评价。

城市环境空气质量定性评价也可以用于月度、季度、半年度城市环境空气质量评价,进行同一时间段不同城市之间的比较以及同一城市不同时间段空气质量的比较。以2016年1-7月郑州市监测数据为例,评价各月定性级别情况(见表3)可以看出,郑州市1-7月,各月份环境空气质量定性级别依次由严重污染到轻度污染变化,呈逐渐改善趋势。7月与1月相比,空气质量级别明显改善,综合质量指数由20.12降至5.46,降幅高达72.9%,郑州市环境空气质量明显改善,除7月气象条件有利于污染物扩散外,还与7月4日河南省开始打响打赢大气污染防治攻坚战,污染源控制更加严格、污染物排放明显减少有关。

3 结论

通过实施新标准监测,按照国家新的评价规范进行日环境空气质量评价,其结论与大众感受基本一致。但对于较长时间段环境空气质量评价,除进行污染物浓度达标评价外,按照姚氏指法进一步分级评价,更能反映城市环境空气质量污染程度的差异。

第一,将月度、季度、半年度、年度城市环境空气质量按照从好到劣以“优、良、轻度污染、中度污染、重度污染、严重污染”进行定性类别分级,与日报环境空气质量指数(AQI)分级契合,可以对城市较长时间段环境空气质量进行比较评价分析。尤其对于超二级空气质量标准可以进一步比较污染程度差异。

第二,在进行环境空气质量单项指数测算时,对于在计算可吸入颗粒物、细颗粒物、二氧化硫、二氧化氮4项污染物单项质量指数时,需分别计算均值质量指数和特定百分位数质量指数,仅用时间段污染物浓度均值计算综合指数将比特定百分位数浓度也参与计算取二者中较大值会略低。不将特定百分位数浓度参与评价,不能体现浓度均值和特定百分位数浓度双达标理念。

第三,在进行城市环境空气质量排序时,首先按照空气质量定性分级由好到劣排序,其次在同一级别内按照综合指数排序,可以较好地反映同一时间段不同城市之间污染程度差异。

第四,定性级别评价用于月度、季度、半年度城市质量评价,可以较好反映同一城市不同时间段环境空气质量污染程度差异。

参考文献

[1]环境空气质量标准[S].GB3095-2012.

[2]环境空气质量指数(AQI)技术规定[S].HJ633-2012.

[3]环境空气质量评价技术规范(试行)[S].HJ633-2013.

[4]环保部办公厅.城市环境空气质量排名技术规定[S].2014.

[5]中华人民共和国环境保护部.2015中国环境状况公报[EP/OL].http://www.mep.gov.cn/hjzl/,2016-06-04

空气质量指数论文 第8篇

AQI为每天汇报空气质量的参数,是英文Air Quality Index的缩写,中文全称是空气质量指数。通过空气干净或者污染的程度来影响健康,对健康的具体影响程度是通过一段特定的时间,比如一个小时或者一天的空气质量指数来测算的;也有可能是几个小时或者是几天的时间。环保局主要用以下5个污染标准来衡量空气质量指数:03、CO、NO2、颗粒物(学名也叫颗粒物污染)、SO2。我们国家的环境保护局为了人民健康状况的保障,已经确立了针对以上提到的5种污染物的国家环境空气质量标准。其中,03颗粒物(学名也叫颗粒物污染)成为了人类生命安全最大的威胁。我们国家在2012年3月发布了最新的一份空气质量的评价准则。污染物监测为6项:一氧化碳、臭氧、二氧化硫、二氧化氮、PM10和PM2.5,数据更新的更新频率为每小时一次。这6项污染物用统一的评价标准呈现在空气质量指数中。如果空气越差,被污染的程度就越严重,那么AQI显示出来的数值就会越高,对应的类别和级别也就越高。空气质量状况不同对人体的危害程度也就不一样,直观显示出来的颜色自然也不一样,其中重度污染用紫色表示,严重污染用褐红色表示。另外,空气质量还有分指数,这是对应于单项污染物的。

1903年Nelson就指出,证券经纪人观察到情绪状况会很大程度的影响股票交易情况,由于人们在天气晴朗、阳光明媚的情况下,会相对来说有一个积极乐观的情绪。在空气不流畅,气温高或者阴雨天气,人们的心情会相对低落,从而在股票市场的交易会呈现低迷状态。Lucey和Dowling(2005)研究发现,我们先假设情绪与所要做的决策没有任何关系,结果表明它也会对决策者造成影响,这是由于Slovic等在2007发现不仅人们对未来前景的评估会被情绪所影响,人们对风险的评估也会被情绪所影响。人的心理状况和情绪空气会受质量的直接或间接的影响。Evans等(1987)研究发现人的抑郁、愤怒、无助和焦虑水平会因为暴露于污染严重的空气下而上涨。人类赖以生存的空气会影响人类的心情。从心理学的研究上我们知道,心情又是会与投资决策判断息息相关的。Mehra和Sah(2002)分析发现小的情绪的波动也会带来资本价格的显著波动。一般来说,投资者之所以会自己所持有的股票的未来行情、走势持有一个悲观的预期可能是因为个人本身有抑郁、愤怒、无助和焦虑这类的负面情绪。这样的话,投资者就可能会卖出手中持有的股票从而能够减少自己所面临的投资风险。

国外和我国国内此前已有类似的分析事件,对于民众情绪的影响导致对本国股市产生影响的研究。例如2007年Edmans等在研究国际足球比赛结果对股市的影响时发现,如果本国输球之后本国的股市会遭受显著的下跌。2010年Levy和Kaplanski研究空难对美国股市的影响,发现空难造成的实质经济损失要远远小于空难本身对投资者负面情绪的影响所导致股市的负收益率。

2008年5月在我国四川省阿坝藏族羌族自治州发生了汶川大地震,随后的2011年山立威通过汶川地震这一独特自然事件,研究发现汶川地震给投资者造成了巨大的负面情绪并影响股票收益率。2015年史永东等学者通过建立多因子模型,研究了投资者情绪对股票横截面收益的影响。

二、数据收集与处理

空气质量指数的数据来源于中国空气质量在线监测平台。GDP指数来源于中商情报网,上证指数来源于国泰君安睿智版。数据处理方面,环境保护部2012年上半年出台规定,将用空气质量指数(AQI)替代原有的空气污染指数(API)。因为空气质量指数的数据在中国空气质量在线监测平台能够收集到的最早是2013年12月份,所以本文采取收集2014年全年的空气质量指数数据进行分析,再将国泰君安上的上证指数2014年数据导出。其中,在收集AQI数据的时候,为避免选取一个城市的数据会出现较大的误差,比如上海和南昌,因为经济状况不同,股票市场发达程度也会不一样,从而会影响结果的有效性,所以本文选取了十个城市的数据,这十个城市分别是北京、上海、广州、深圳、杭州、成都、南京、天津、武汉和西安。在收集每个城市2014年全年每一天的AQI数据的时候就出现了缺失数据,对于这部分数据因为存在城市365天中有少量的一两天没有数据的,所以我们没有采取直接去除这个城市的做法,而是采取十个城市都同时去除这一天的数据的方法。因为股票交易是工作日交易所以存在上证指数时间和AQI不匹配问题。针对这个问题,本文的处理方法是用AQI的日期去匹配上证指数的日期也就是用日期数据多的去匹配少的,将非交易日的AQI数据去除,从而达到对收集的数据进行有效处理的目的。

三、实证研究

本文运用excel以及R程序来对我们收集到的数据进行分析。首先,我们要了解如何使AQI指数与股价变化率合理地联系起来。先对AQI指数进行处理,根据公式AQIt=w1AQI1+w2AQI2+w3AQI3+……+wi AQIi(i=1,2,3,…….10,t指的是2014年每一天)将每个城市的AQI联系起来。其中,公式里的Wi是指每个样本城市占我们所选取的10个样本城市的GDP总和的比例,即

根据AQIt=w1AQI1+w2AQI2+w3AQI3+……+wn AQIn求综合指数AQIt

接下来求股市指数,即:Rt=ln Pt-ln Pt-1

然后将AQIt和Rt联系,建立回归模型Rt=β0+β1*AQI+u,从而得到它们的线性回归关系:Rt=(6.686e-03)+(-5.345e-05)*AQI+u

四、总结

天气对于人们的心情产生影响,进而对投资行为与投资决策产生影响。是因为大气环境与人们的生活活动密不可分。当AQI指数偏高时,天气状况较恶劣,使得投资者更不愿意从事股票交易,也就是说股票市场变得不活跃,交易活动会减少;当AQI较低时,天气状况良好,投资者愿意从事股票交易,股票市场变得活跃,交易活动增加。

通过大量的数据分析,我们得出AQI与股市指数变动呈反向关系。但是在散点图中,这种关系似乎并不明显,我们猜测,股市的影响因素有很多,而AQI对股市的影响受其他影响因素的影响所呈现的结果不如预想那样明显,而且由于时间与数据量的现值,我们只选取了10个城市作为代表,这样导致数据与总体情况会有所出入。

参考文献

[1]空气质量指数360百科[EB/OL].http://baike.so.com/doc/5411492-5649600.html.

[2]Nelson S.The ABC of Stock Market Speculation[M].Fraser Publishing,1903.

[3]Lucey,B.M.,Dowling,M.,2005,“The Role of Feelings in Investor Decision‐Making”,Journal of Economic Surveys,19,pp.211-237.

[4]Slovic,P.,Finucane,M.L.,Peters,E.,Mac Gregor,D.G.,2007,“The affect heuristic”,European journal of operationalresearch,177,pp.1333-1352.

[5]Evans,G.W.,Jacobs,S.V.,Dooley,D.,Catalano,R.,1987,“The interaction of stressful life events and chronic strains on community mental health”,American journal of community psychology,15,pp.23-34.

[6]Mehra,R.,Sah,R.,2002,“Mood fluctuations,projection bias,and volatility of equity prices”,Journal of Economic Dynamicsand Control,26,pp.869-887.

[7]万孝园、陈欣:雾霾对中国股市收益的影响[J].投资研究.2016(1).

空气质量指数论文 第9篇

本文介绍的EXCEL 2003软件的应用结果, 只要在相应单元格中输入各项空气污染物浓度日均值, excel可自动批量计算每日空气质量指数, 并显示空气质量级别及首要污染物、超标污染物;输入需要统计的起止日期, EXCEL便能自动统计给定日期范围内的有效天数, AQI最大值、最小值、均值及各级别空气质量的天数等信息, 并自动生成空气质量各级别天数比例的饼状图;同时, 输入统计时段, 可自动生成一张包含各污染物最大日均值、平均值、特定百分位数、单项污染指数、最大日超标倍数、超标率等项目的评价表, 方便且直观。

1 原理

1.1 空气质量指数 (AQI) 的计算

污染物项目P的空气质量分指数按式 (1) 计算:

式中:IAQIP污染物项目P的空气质量分指数;

CP污染物项目P的质量浓度值;

BPHi表1中与CP相近的污染物浓度限值的高位值;

BPLo表1中与CP相近的污染物浓度限值的低位值;

IAQIHi表1中与BPHi对应的空气质量分指数;

IAQILo表1中与BPLo对应的空气质量分指数。

空气质量指数按式 (2) 计算:

式中:IAQI空气质量分指数;

n污染物项目。

环境空气质量指数及空气质量分指数的计算结果应全部进位取整数, 不保留小数。空气质量指数的范围为0―500, 指数越大, 级别越高, 说明污染越严重。

1.2 首要污染物及超标污染物的确定方法

AQI大于50时, IAQI最大的污染物为首要污染物, 若IAQI最大的污染物为两项或两项以上时, 并列为首要污染物。IAQI大于100的污染物为超标污染物。

1.3 基本评价项目、评价标准及评价方法

基本评价项目包括二氧化硫 (SO2) 、二氧化氮 (NO2) 、一氧化碳 (CO) 、臭氧 (O3) 、可吸入颗粒物 (PM10) 、细颗粒物 (PM2.5) 共6项。各项目评价执行《环境空气质量标准》 (GB3095-2012) 中的二级标准。

污染物浓度评价结果符合GB3095-2012和HJ663-2013的规定, 即为达标。其中, 污染物年评价达标是指该污染物年平均浓度 (CO和O3除外) 和特定百分位数浓度 (SO2、NO2日均值的第98百分位数, CO、PM10、PM2.5日均值的第95百分位数, O3的日最大8小时滑动平均值的第90百分位数) 同时达标。

2 应用EXCEL的函数公式编制相关统计表

EXCEL工作簿包含“日报AQI”、“环境空气质量统计”和“主要污染物评价结果”三张EXCEL表格。我们设置白色背景的单元格为输入区域, 深绿色背景的单元格为字段区域, 浅绿色背景的表格为函数自动统计结果的区域。

2.1“日报AQ1”表格的制作

表格的第一、二行用来显示字段名, 本表包含18列, A列至G列为输入区域, 分别用于输入日期及六项基本空气污染物的日均值、H列至R列为自动计算输出区域, 分别显示六项污染物的空气质量分指数IAQIn、AQI、空气质量级别、空气质量类别、首要污染物和超标污染物。见图1。

根据空气质量分指数IAQIn的计算方法, 应用IF嵌套函数进行分段线性计算, 同时应用ROUNDUP函数实现计算结果的进位取整, 即可计算出相应污染物的质量分指数。以SO2为例说明空气质量分指数的计算方法, 在H3单位格内输入公式:=ROUNDUP (IF (B3<=0.05, ( (B3-0) *50/0.05+0) , IF (B3<=0.15, ( (B3-0.05) *50/0.1+50) , IF (B3<=0.475, ( (B3-0.15) *50/0.325+100) , IF (B3<=0.8, ( (B3-0.475) *50/0.325+150) , IF (B3<=1.6, ( (B3-0.8) *1 0 0/0.8+2 0 0) , I F (B 3<=2.1, ( (B 3-1.6) *1 0 0/0.5+3 0 0) , I F (B 3<=2.6 2, ( (B3-2.1) *100/0.52+400) , 500) ) ) ) ) ) ) , 0) 。

这样, 只要在B3单元格中输入一个SO2日均值浓度, H3单元格即自动显示SO2的质量分指数。NO2、PM10、PM2.5、CO、O3的空气质量分指数同理可得。

N3单元格利用MAX函数确定空气质量指数AQI, 同时利用IF、AND函数排除分指数均为0时的异常情况, 公式为:=IF (AND (H3=0, I3=0, J3=0, K3=0, L3=0, M3=0) , ””, MAX (H3, I3, J3, K3, L3, M3) ) 。

O3单元格利用IF嵌套函数实现对空气质量级别的描述。公式为:=IF (N3="", "", IF (N3<=50, "一级", IF (N3<=100, "二级", IF (N3<=150, "三级", IF (N3<=200, "四级", IF (N3<=300, "五级", "六级") ) ) ) ) ) 。

P3单元格利用IF嵌套函数实现对空气质量类别的描述。公式为:=IF (O3="", "", IF (O3="一级", "优", IF (O3="二级", "良", IF (O3="三级", "轻度污染", IF (O3="四级", "中度污染", IF (O3="五级", "重度污染", "严重污染") ) ) ) ) ) 。

Q3单元格显示首要污染物。AQI为空值或小等于50时, 不显示首要污染物。当有两种或两种以上首要污染物时, 则能将所有首要污染物同时显示。公式为:=IF (N3="", "", IF (N3<=50, "", (IF (N3=H3, "二氧化硫", "") ) & (IF (N3=I3, "二氧化氮", "") ) & (IF (N3=J3, "可吸入颗粒物", "") ) & (IF (N3=L3, "一氧化碳", "") ) & (IF (N3=M3, "臭氧日最大8小时值", "") ) & (IF (N3=K3, "细颗粒物", "") ) ) ) 。

R3单元格显示超标污染物。AQI为空值或小等于100时, 不显示超标污染物。公式为:=IF (N3="", "", IF (N3<=100, "", (IF (H3>100, "二氧化硫", "") ) & (IF (I3>100, "二氧化氮", "") ) & (IF (J3>100, "可吸入颗粒物", "") ) & (IF (L3>100, "一氧化碳", "") ) & (IF (M3>100, "臭氧日最大8小时值", "") ) & (IF (K3>100, "细颗粒物", "") ) ) ) 。

将A3至R3的公式自动向下填充 (假定向下填充至第10000行) 。

对手动输入的A列至G列进行数据有效性设置, 可防止输入不合适的数据而扰乱后期的统计结果。

2.2“环境空气质量统计”表格制作

如图2, 在深绿色背景的单元格内输入需要统计的项目字段, 预留B1、D1单元格, 用来手动输入统计起止日期。B2至B17单元格及D3至D8单元格为自动计算输出区域, 即显示给定日期范围内相应的统计数据。下面分别介绍:

B2单元格显示给定日期范围内AQI不为空值的天数, 利用数组公式可实现:=SUMPRODUCT ( (日报AQI!$A$3:$A$10000>=B1) * (日报AQI!$A$3:$A$10000<=D1) * (日报AQI!$N$3:$N$10000<>"") ) 。

B3-B8单元格分别显示给定日期范围内不同质量类别的天数。以“优的天数”为例, B3的公式为:=SUMPRODUCT ( (日报AQI!$A$3:$A$10000>=B1) * (日报AQI!$A$3:$A$10000<=D1) * (日报AQI!$P$3:$P$10000="优") ) 。

D3-D8单元格分别显示给定日期范围内不同质量类别的天数比例, 以“优的天数比例”为例, D3的公式为:=B3/B2。

B9单元格显示给定日期范围内的AQI均值, 保留整数。公式为:=ROUNDUP (AVERAGE (IF ( (日报AQI!$A$3:$A$10000>=B1) * (日报AQI!$A$3:$A$10000<=D1) , 日报AQI!$N$3:$N$10000) ) , 0) 。

B10和B11单元格分别显示给定日期范围内AQI的最小值和最大值, 以最小值为例, 公式为:=MIN (IF ( (日报AQI!$A$3:$A$10000>=B1) * (日报AQI!$A$3:$A$10000<=D1) , 日报AQI!$N$3:$N$10000) ) 。

B12-B17单元格分别显示给定日期范围内各首要污染物的天数。以“首要污染物为可吸入颗粒物的天数”为例, 公式为:=SUM (N ( (日报AQI!A$3:A$10000>=B1) * (日报AQI!A$3:A$10000<=D1) *ISNUMBER (FIND ("可吸入颗粒物", 日报AQI!Q$3:Q$10000) ) ) ) 。

在C9:D17区域范围内, 插入饼状图, 源数据选取“=环境空气质量统计!C3:D8”, 根据《环境空气质量指数 (AQI) 技术规定 (试行) 》 (HJ633-2012) 规定选择表征颜色, 即生成给定日期范围内的不同空气质量级别天数比例的扇形图, 简洁美观。

为了避免输入错误的日期格式, 可在菜单栏“数据”-“有效性”中选择“允许日期”, 进行相应的设置即可。

2.3“主要污染物评价结果”表格制作

“主要污染物评价结果”表格主要统计指定日期范围内的各空气污染指标的大值日均值、平均浓度、特定百分位数、单项指数、日最大超标倍数、超标率等。首先, 设计好表格格式, 输入污染物指标名称及评价项目, 标记上深绿色背景, 然后在需要利用EXCEL公式自动计算的单元格范围标记上浅绿色背景, 如图3。

下面以二氧化硫为例说明各评价项目的计算公式。

B4单元格计算最大日均值, 公式为:=MAX (IF ( (日报AQI!A3:A10000>=E2) * (日报AQI!A3:A10000<=G2) , 日报AQI!B3:B10000) ) 。

B5单元格计算平均浓度, 公式为:=ROUND (AVERAGE (IF ( (日报AQI!A3:A10000>=E2) * (日报AQI!A3:A10000<=G2) , 日报AQI!B3:B10000) ) , 3) 。

B6单元格计算特定百分位数, 公式为:=R O U N D (P E R C E N T I L E (I F ( (A Q I计算!$A$3:$A$1 0 0 0 0>=$E$2) * (A Q I计算!$A$3:$A$1 0 0 0 0<=$G$2) , A Q I计算!$B$3:$B$10000) , 0.98) , 3) 。

B7单元格计算单项指数, 公式为:=ROUND (MAX (B5/0.06, B6/0.15) , 2) 。

B8单元格计算最大日超标倍数, 公式为:=IF (B4<=0.15, 0, ROUND ( (B4-0.15) /0.15, 2) ) 。

B9单元格计算超标率, 公式为:=ROUND (SUMPRODUCT ( (AQI计算!$A$3:$A$10000>=E2) * (AQI计算!$A$3:$A$10000<=G2) * (AQI计算!$B$3:$B$10000>0.15) ) /SUMPRODUCT ( (AQI计算!$A$3:$A$10000>=E2) * (AQI计算!$A$3:$A$1 0 0 0 0<=G 2) * (A Q I计算!$B$3:$B$10000<>"") ) *100, 1) 。

3 数据验证

3.1“日报AQI”批量计算结果的验证

将我市2013年1月1日-2013年12月31日监测的六项污染物日均值浓度复制到工作表“日报AQI”中, EXCEL自动计算得出分指数、空气质量指数、首要污染物、超标污染物等结果, 与福建省环境监测数据管理信息系统中的统计结果完全一致。

3.2“环境空气质量统计”表及“主要污染物评价结果”表的计算结果验证

在“环境空气质量统计”及“主要污染物评价结果”表格的空白单元格分别输入起始日期“2013-1-1”和终止日期“2013-12-31”, excel自动统计的结果与福建省环境监测数据管理信息系统中的统计结果一致。

4 结论

用EXCEL编制公式来自动计算空气污染指数及自动评价, 只要电脑有EXCEL 2003以上版本就可以使用, 不需要网络连接, 没有权限限制, 可以实时计算, 成本忽略不计, 而且随着评价方法的改变, 更改公式也很容易, 是环境分析人员日常统计的好帮手。

摘要：文章根据《环境空气质量标准》 (GB3095-2012) 中所列各污染物标准限值、《环境空气质量指数 (AQI) 技术规定 (试行) 》 (HJ633-2012) 中AQI的计算方法及《环境空气质量评价技术规范 (试行) 》 (HJ663-2013) 中规定的环境空气评价项目与评价方法, 结合福州市环境空气监测数据, 介绍如何利用excel 2003软件自动批量计算空气质量指数 (AQI) 、自动分析某时段的环境空气质量状况、自动绘制空气质量分级比例饼状图、自动生成主要污染物评价结果表等, 为环境空气质量分析工作提供便利。

关键词：EXCEL,环境空气质量,AQI,自动计算

参考文献

[1]GB 3095-2012环境空气质量标准[S].

[2]HJ 633-2012环境空气质量指数 (AQI) 技术规定 (试行) [S].

[3]HJ 663-2013环境空气质量评价技术规范 (试行) [S].

应用综合指数法综合评价医疗质量 第10篇

本文应用综合指数法对我院2007-2011年的医疗质量指标进行综合评价, 以掌握医院的医疗质量情况, 为医院和上级主管部门制定计划和决策提供科学的依据。

1 资料与方法

1.1 资料来源

资料来源于我院2007-2011年医院业务统计报表、医院质量报表, 资料真实、可靠。按照代表性、敏感性、独立性原则, 从中选取能反映医院工作质量的10项统计指标进行综合评价, 分别是:门急诊人次、出院人次、手术人次、病床周转次数、病床使用率、出院者平均住院日、入出院诊断符合率、三日内确诊率、治愈好转率、抢救成功率。2007年2011年10项统计指标及其数值见表1。

1.2 统计分析

采用综合指数法[3,4]进行评价。

首先对各项统计指标进行相对化处理, 以消除量纲的影响。以5年的平均值 (M) 为参考值, 将原指标 (X) 与参考值求相对比。10项指标中除出院者平均住院日为逆指标, 其余均为正指标。

正指标指数化计算公式:Yij=Xij/Mij ;逆指标指数化计算公式:Yij=Mij/Xij

式中, Yij表示指数;Xij表示原指标;Mij表示参考值;i表示原指标类号;j表示同类原指标编号。

最后计算综合指数I, 按同类指数相乘, 异类相加的方法进行指数综合。

计算结果详见表2。

2 结果

3 讨论与建议

表1中的10项统计指标按其功能分为四类:X1, X2, X3表示工作强度指标;X4, X5, X6表示工作效率指标;X7, X8表示诊断质量指标;X9, X10表示治疗质量指标。

从表2可见, 5年来我院的综合指数逐年递增, 其中变化最大的是工作强度指标[5], 与2007年相比, 2011年的门急诊人次、出院人次、手术人次分别增长了51.85%、23.16%、19.64%;但工作效率指标、诊断质量指标、治疗质量指标变化并不明显, 有些甚至略有下降, 如出院者平均住院日增长了4%, 抢救成功率下降了0.16% 。这就说明虽然我院医疗质量呈现出持续上升的趋势, 但存在的问题是不容乐观的。

2011年的综合指数是2007年的1.24倍, 从5年的综合指数变化可以预测, 2012年的综合指数还会有较大的增长。因为就工作强度指标来看, 随着旧综合大楼的重新投入使用, 增加了病房, 使医院的开放床位有所增加, 收治的病人也会随之增多。但我院目前的人力、物力资源并不能满足工作量增加的需求, 这将成为医院发展的瓶颈。而仅仅依靠工作量方面来提高医疗质量显然是不会长远的, 必须同时依靠工作效率、诊断质量和治疗质量四者来保证较高医疗质量, 这对医院的实际情况来说更是一个难题。因此, 医院决策层应根据医院的实际情况制定出相应的措施:如完善医疗质量管理体制, 加强管理;加强专家门诊力量, 进一步提高急诊抢救水平[6];重点加强学科建设, 创新诊疗技术, 引进优秀人才, 培养内部人员, 完善岗前教育和继续教育, 减轻一线医务人员的负担, 关心一线医务人员的发展问题, 对高风险的医疗技术给予相应支持, 合理配置人才梯队。努力提高医疗水平, 诊断质量, 治疗质量, 吸引周边更多患者来院就诊, 并根据病人规模相应的增加人力, 增加检查设备, 加快检查效率, 以更有效地缩短门诊病人的就诊时间, 加快病房病床周转次数, 提高病床使用率, 减少住院者的平均住院日, 以更多的实际行动来提高患者的满意度, 提升我院作为一家三级乙等综合性医院的社会效益。

参考文献

[1]杨梅芬.综合指数法在医院医疗质量综合评价中的应用[J].中国医院统计, 2011, 18 (3) :273-274.

[2]涂自良, 王玉贵, 明星辰.医疗质量管理现状分析及对策探讨[J].中国卫生质量管理, 2010, 17 (2) :28-30.

[3]刘保华.用综合指数法对医疗质量综合评价[J].中国医院统计, 2010, 17 (3) :223-224.

[4]张惠娟.应用综合评价法评价医疗质量[J].中国病案, 2009, 10 (3) :19.

[5]马剑雄.运用综合指数法对医疗质量综合评价[J].中国病案, 2011, 12 (7) :57.

不赚指数的年份里如何投资指数基金 第11篇

随着国内指数基金近几年的发展创新，已经形成了风格多样、风险收益特征相差迥异、投资方法丰富的一大批指数基金，当市场没有整体性机会时，如果投资人找准指数基金，或仍能逆市觅到正收益。

关注标的指数的风格特征

在特定市场环境下选择投资指数基金，首先要关注跟踪标的指数的风格特征，其反映了具有某些共同市场特征股票的整体表现，不同风格的指数展现出不同的风险收益特征。在诸多风格特征中，大小盘风格是最显著的，其代表指数包括沪深300、上证180、深证300等，其中深市的股票市值整体要小于沪市，因此前者的成长性也相对更高。在经济转型的大背景下，代表传统生产力的周期股相对衰落而代表新经济方向的成长股异军突起。此时选择偏重中小盘、突出成长性的指数作为投资标的，则有望打败整体市场。以深证300价值指数为例，其样本股偏重中盘风格，使指数在今年前10个月里超越沪深300指数4.52%。

关注标的指数的编制方法

指数的编制方法也是影响指数表现的重要方面之一。在今年市场风格分化如此显著的行情下，仅仅是指数加权方式的差异就足以改变指数的最终收益结果。根据加权方式的不同，目前沪深交易所上市的ETF所跟踪的指数大致可分为三大类：市值加权指数、基本面加权指数和等权重指数。传统的市值加权指数为大市值股票赋予更大的权重，在今年的行情中吃亏不少。等权重指数不仅在个股市值规模上分布较为均匀，而且在行业市值上也更均衡配置，相对于市值加权方法，它更加注重中小规模企业在指数中的作用。以沪深300分层等权指数为例，其成分股和沪深300完全相同，但加权方式的不同就让前者战胜沪深300指数8.38%，逆市实现了正收益。

灵活运用投资方式

随着金融市场工具的丰富，除了传统“买入持有”指数基金的投资方式外，投资人还能在低迷的市场环境下，对短期不看好的ETF进行融券卖空，利用其下跌过程赢得收益。目前可融券卖空的ETF包括沪深300ETF、中证500ETF、180治理ETF等，以180治理ETF为例，今年以来收益率为-5.69%，如对其融券卖空，或能转“负”为“富”。另外，对于短期择时能力有信心的投资者，更可结合正向买入和负向融券卖空ETF的操作，进一步提高资金使用效率来增厚收益。

展望未来，我们相信指数类的投资工具将越加丰富。比如商品ETF将为投资者提供一种有效的资产配置渠道；杠杆ETF和多空分级指数基金将极大提高资金利用效率，放大或反转投资收益特征；ETF期权将赋予投资者单边参与市场的选项。希望在不久的将来，指数基金投资人能够更容易地在“不赚指数”的市场环境中觅得丰厚收益。

大学生体质量指数切点理论构建 第12篇

1 对象与方法

1.1 对象

2008年参加成都大学体质健康测试的8 889名本科学生,其中男生4 730名,女生4 159名。

1.2 方法

使用教育部权威部门认定的专业电子测试仪器(尤西姆公司),选择身高、体重、肺活量、立定跳远、握力(男)、坐位体前屈(女)、台阶实验等男女各6项指标进行测试,并从身体形态、生理功能、素质3个方面对学生体质健康进行综合评定。

将学生身高体重数据换算成相应BMI,BMI(kg/m2)=体重(kg)/[身高(m)]2。用SPSS 13.0统计软件进行资料分析。

2 结果

2.1 不同身高体重等级学生人数分布

如表1所示,不同身高体重等级大学生人数呈明显的偏态分布。正常体重学生比例仅为学生总人数的36.18%,而营养不良和较低体重学生比例却占到了学生总人数的54.67%。

2.2 不同身高体重等级学生BMI分布 见表2。

将《标准》中身高体重评分表,以及大学生实际体质健康测试结果中的身高、体重数据换算成BMI,结果均显示:不同身高体重等级大学生BMI分布范围大,且不同身高体重等级之间大学生BMI值交叉严重。

2.3 我国大学生BMI分级切点理论构建

由于我国大学生绝大部分在18周岁以上,属于成年人。因此,考虑到现行《标准》存在的问题,建议我国大学生身体形态学评价采用统一的BMI指标进行评价。根据亚太地区以及中国成年人采用的BMI分类方法,以及世界卫生组织关于低体重的切点意见[3,4],笔者建议,我国大学生身体形态学BMI指标按如下切点分类进行评价:营养不良(BMI<17.00 kg/m2),较低体重(17.0 kg/m2BMI<18.5 kg/m2),正常体重(18.5 kg/m2BMI<23.0 kg/m2),超重(23.0 kg/m2BMI<25.0 kg/m2),肥胖(BMI≥25.0 kg/m2)。按照上述我国大学生身体形态BMI评价的切点划分建议,重新对8 889名学生的身高体重等级重新进行了评价。结果显示,营养不良率为3.29%,较低体重率为14.61%,正常体重率为70.04%,超重率为7.85%,肥胖率为4.21%。且所有男女大学生无论身高如何,统一采用BMI评价,改变了现行体重等级评价结果的严重偏态,也克服了现行身高体重指标评价中,相同BMI但不同身高学生评价结果存在差异的问题,可以认为该BMI评价的切点划分建议更适合我国大学生身体形态指标的评价。见表3。

注:()内数字为构成比/%。

3 讨论

3.1 《标准》中身高体重等级评价存在的问题

3.1.1 身高体重评价结果分布严重偏态

利用《标准》对学生身高体重指标的评价结果存在严重的偏态分布,这与笔者所收集的国内学者对32 198名大学生研究结果一致。国内学者报道的较低体重比例均在40%以上,最高达到57.91%,而正常体重率均低于45%,最低只有28.61%[5,6,7,8]。从学生实际测试BMI分布来看,较低体重学生BMI分布男生为17.57~21.29 kg/m2(19.29±0.70),女生为17.24~21.36 kg/m2(19.07±0.81)。2002年世界卫生组织(WHO)将西方国家标准体重范围界定为18.5 kg/m2BMI<25.0 kg/m2,亚太地区18.5 kg/m2BMI<23.0 kg/m2[3]。但从上述数据可以看出,《标准》将部分本属于标准体重的大学生评定成了较低体重。由此可见,《标准》身高体重评价结果分布的明显偏态本身并不合理。

另外,《标准》身高体重评分表还根据评价结果,给不同身高体重等级学生按营养不良5分、较低体重6分、正常体重10分、超重6分、肥胖5分,记入该学生体质健康总成绩(百分制)。因此,将部分按BMI分类属于正常体重的学生认定为非正常体重,也使得《标准》身高体重评价的公正性受到一定程度的置疑。

3.1.2 相同BMI但不同身高学生评价结果存在差异

《标准》身高体重评分表是采用用百分位数法,将不同性别、不同身高段学生的体重分为营养不良、较低体重、正常体重、超重和肥胖5个等级[9,10]。这种不同身高段分类统计的方法本身受样本抽样误差影响就大,且纵向比较的统一性也较差。

不同身高体重等级大学生BMI分布范围大,且不同等级之间学生BMI值交叉严重。即不同身高但相同BMI的学生既可能被评定为正常体重,也可能被评定为较低体重或营养不良,或被评定为超重和肥胖。如:BMI为19.5 kg/m2不同身高的男生,就可能分别评定为正常体重、较低体重、营养不良;而BMI为24.0 kg/m2的不同身高男生也可能分别评价为正常体重、超重和肥胖。同样BMI为26.0 kg/m2的男生肯定被评定为肥胖,但女生却可能被评定为超重。评价标准不统一,存在显著性别、身高差异的评价方法所得结果,最终缺乏一定的公信力。

3.2 国内、外关于成年人BMI分级标准的研究

目前诊断肥胖最简便、应用最广泛的方法是BMI法。 BMI是反映体重与身高关系,又与人体成分密切相关的判定人体胖瘦程度的一项重要指标。但是如何利用BMI来评价人体的胖瘦程度,不同的国家和地区以及不同年龄人群BMI的分类标准不尽相同。其分类方法主要有以下4种:(1)WHO公布的评判标准是18.5以下为偏瘦, 18.5~25.0之间为正常, 25~30之间为超重, 30以上为肥胖[3]。该标准主要适用于欧美国家成年人身体形态评价。(2)国际生命科学学会中国办事处中国肥胖问题工作组联合数据汇总分析协作组(Working Group on Obesity,WGOC)专家,2002年给出的中国人群BMI分类标准为,BMI<18.5 kg/m2为过轻体重, 实为营养不良;18.5 kg/m2BMI<24.0 kg/m2为标准体重;24.0 kg/m2BMI<28.0 kg/m2为超重;BMI≥28.0 kg/m2为肥胖[4]。(3)WHO亚太区办事处、国际肥胖研究协会及国际肥胖专家组于2002年2月联合发布《亚太地区肥胖的重新定义和处理》指导性手册中所定义肥胖标准,即BMI<18.5 kg/m2为过轻体重,18.5 kg/m2BMI<23.0 kg/m2为标准体重,23.0 kg/m2BMI<25.0 kg/m2为超重,25.0 kg/m2BMI<30.0 kg/m2为肥胖Ⅰ度,BMI≥30.0 kg/m2为肥胖Ⅱ度[3]。目前,我国主要采用此种评价方法。(4)上述3种BMI分类方法主要对超重和肥胖进行了详细界定,但均未对低体重或体重过低进一步分级。WHO在1995年,2000年以及2004年的基础上,进一步完善了对成年人低体重、超重和肥胖的BMI分类,并根据地区和人口差异增加了BMI分级补充切点。该分类方法将低体重分为轻度瘦弱(17.0 kg/m2BMI<18.5 kg/m2)、中度瘦弱(16.0 kg/m2BMI<17.0 kg/m2)和重度瘦弱(BMI<16.0 kg/m2)。

3.3 我国大学生BMI分级切点构建

营养是人体生长发育和智力发育的物质基础。大学生处于生长发育期,同时繁重的学业负担,使他们对能量和营养素需要量大增,不合理的膳食和生活行为引起的营养不良或营养缺乏,会导致各种生理功能下降,降低机体的适应能力及抵抗力,不仅影响学习效率,也容易产生疾病。BMI处于17.0~18.5 kg/m2范围内的大学生,其营养状况对身体健康产生的不利影响与超重相当,而BMI<17.0 kg/m2的大学生的营养状况对身体健康带来的不利影响也与肥胖大致相当。因此,就引导学生建立合理的体重观作为目标来看,上述关于我国大学生身体形态BMI评价的切点划分建议是合适的。

参考文献

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