AQI的计算

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PM2.5空气质量指数(AQI)是如何计算的
12-24 3928
AQI如何计算 具体要计算PM2.5空气质量指数(AQI)，SENBE申贝技术人员向您介绍如何计算的公式。 比如当实测浓度小于等于0.035时，根据实测浓度×50/0.035计算。例如，当天监测结果为0.0175,则当天的AQI指数为50×0.0175/0.035=25。 当实测浓度处于0.035和0.075之间时，根据以下方法计算，例如...
空气质量(air quality) 简称：AQI 计算AQI等笔记
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空气质量(air quality) 简称：AQI，    根据污染物浓度高低判断，负氧离子浓度是空气质量好坏的标志之一，浓度高于每立方厘米1000-1500个。     空气污染物：烟尘、总悬浮颗粒物、可吸入颗粒物（pm10）、细颗粒物（pm2.5）、二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)、一氧化碳(CO)、臭氧(O3)、挥发性有机化合物等。    可吸入颗粒物指悬浮在空气空气动力学当量<=10微米的颗粒物。
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空气质量指数（AQI）计算小结
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问题：当拥有 24条逐小时的空气质量分项数据（二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)、一氧化碳(CO)、臭氧(O３)和PM2.5和PM10等）时，如何计算“当日AQI”？以都江堰市为例，我发现成都市生态环境局发布的数据和都江堰本级发布的数据也有差异，估计是样本点选取的差异。AQI＝（指数大－指数小）÷(浓度大－浓度小)×（实际浓度-浓度小）+指数小。例如: PM2.5=120μg/m³，求AQI=？
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"AQI计算公式.pdf" AQI（Air Quality Index，空气质量指数）是衡量空气质量的重要指标。在这篇文章中，我们将详细介绍AQI的计算公式，包括PM10、PM2.5、SO2、NO2和O3等五种污染物的计算方法。 PM10 AQI计算 PM10...
AqiTest.zip_API计算_AqiTest_api算法程序_aqi与api换算_aqi计算 java
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这个程序主要用于将API指数转换为AQI（Air Quality Index，空气质量指数），并且提供了相关的计算逻辑。 首先，让我们了解一下API和AQI。API（Air Pollution Index）是空气污染指数，通常由政府或环境监测机构发布...
Java-AQI计算
qq_42476834的博客
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Java-AQI计算（所有参数均24小时均值） /** * @Description AQI计算：6项指标的24小时均值 * @Author jinfang * @time 2020/11/13 上午10:56 * @Version 1.0 */ public class AQIUtils { /** * PM10 24小时 */ public static int PM10(Integer pm_val) { int iaqi1 = 0;
aqi-tool:空气质量指数(AQI)计算器
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空气质量指数(AQI)计算器 能够自动批量的计算以xls,xlsx为格式保存的数据文件的AQI
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AQI指数计算器是一款非常方便的空气污染指数计算器，输入各项污染物浓度，就可以算出AQI指数。
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可以批量计算AQI指数，希望朋友们多提意见
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输入污染物浓度，自动显示分指数、AQI、首要污染物、级别、描述等内容
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可以在excel里批量计算AQI
在excel中批量计算AQI指数
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污染物单位已经按国家标准，除一氧化碳外单位均为微克/立方米。
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【AQI计算器】简易实现代码
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java空气质量指数AQI算法
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项目中要对空气质量指数AQI进行计算,空气质量指数AQI浓度限值找到的资料如下: 计算方法如下: 如何用java实现这个算法了,下面贴上计算代码: package com.rate.rate_pz_server.util; import com.rate.rate_pz_server.entity.Aqi; import java.math.BigDecimal; impor...
aqi计算算法
最新发布
04-28
<think>好的，我现在需要帮助用户了解AQI计算算法及其在SpringBoot服务层中的实现方式。首先，用户之前提供了一个示例代码，里面有一个AqiCalculator类，里面提到了normalize和determineLevel方法。用户现在想更详细地了解这些算法是如何工作的，以及如何在SpringBoot中实现。 首先，我得回忆一下AQI的基本计算步骤。通常，AQI计算是分污染物的，每个污染物（比如PM2.5、SO2等）的浓度需要转换为对应的AQI子指数，然后取最大的那个作为最终的AQI值。但用户的示例代码中似乎采用的是加权求和的方式，这可能和山西地方标准有关。需要确认这一点，因为不同地区的计算方式可能不同。 接下来，用户提到的normalize方法，根据注释是基于山西地方标准的归一化处理。这里可能需要分段线性插值法，将浓度值转换为对应的AQI子指数。每个污染物有不同的浓度区间和对应的AQI区间，比如PM2.5在0-35μg/m³对应AQI 0-50，然后依此类推。需要解释这个转换过程，可能涉及到公式的展示。 然后是determineLevel方法，根据综合AQI值判断空气质量等级。用户示例中的等级划分有山西特色，比如“轻度污染（山西一级预警）”等，说明地方标准可能有不同的阈值或级别名称。需要对比国家标准，突出山西的特殊之处。 在SpringBoot的实现部分，用户给出的代码示例使用了Java的BigDecimal类来处理高精度计算，避免浮点误差。这可能是因为环境监测数据对精度要求较高。同时，代码中使用了Stream API进行加权求和，这需要解释为什么选择这种方式，以及它的效率如何。 用户可能关心的问题包括：如何配置不同污染物的权重，如何扩展新的污染物类型，如何处理不同地区的标准差异，以及性能优化方法。比如，权重可能存储在数据库中，通过配置表动态加载，这样可以在不修改代码的情况下调整权重。 另外，用户提到的归一化方法中，可能需要考虑地理位置的影响，比如黄土高原的沙尘因素。这可能在代码中通过applyGeoFactor方法实现，乘以一个修正系数。需要解释这种修正的必要性和实现方式。 在性能优化方面，用户提到了缓存权重数据和批量计算优化。使用Spring的缓存注解（如@Cacheable）可以减少数据库查询次数，而异步处理（@Async）可以提高吞吐量，特别是在处理大量数据时。 需要注意的是，用户的示例代码可能和实际的标准有所不同，比如通常AQI是取各污染物的最大子指数而不是加权求和。需要指出这一点，并说明山西地方标准可能采用了不同的算法，或者用户示例中的方法是一种简化的版本。如果是这样，可能需要提醒用户确认当地的具体计算规范，以确保实现的准确性。 最后，生成相关问题时要覆盖用户可能感兴趣的扩展点，比如与其他算法的对比、如何测试AQI计算的准确性、如何集成实时数据源等。这些问题可以帮助用户进一步深入学习和应用相关知识。</think>### AQI计算算法及SpringBoot实现解析 --- #### 一、AQI计算核心算法 ##### 1. 分项指数计算（以PM2.5为例） $$ I_{PM2.5} = \frac{I_{high}-I_{low}}{C_{high}-C_{low}} \times (C_{p} - C_{low}) + I_{low} $$ - $C_p$=实际浓度值（μg/m³） - $[C_{low},C_{high}]$=所处浓度区间 - $[I_{low},I_{high}]$=对应AQI区间[^1] **山西标准示例**： | 浓度区间（μg/m³） | AQI区间 | 质量等级 | |-------------------|---------|--------------------| | 0-35 | 0-50 | 优 | | 35-75 | 50-100 | 良 | | 75-115 | 100-150 | 轻度污染（山西一级）| ##### 2. 综合指数计算 $$ \text{AQI} = \sum_{i=1}^{n} (w_i \times I_i) $$ - $w_i$=污染物权重（山西特殊要求） - $I_i$=各污染物分项指数[^2] --- #### 二、SpringBoot服务层实现 ##### 1. 核心类结构 ```java @Data public class EnvMetric { private String type; // PM2.5/SO2/NO2等 private BigDecimal value; private BigDecimal weight; // 通过@ConfigurationProperties注入 } @Service public class AqiService { private final Map<String, BigDecimal> weights; public EnvQualityResult calculate(List<EnvMetric> metrics) { BigDecimal aqi = metrics.stream() .map(m -> normalize(m).multiply(m.getWeight())) .reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add); return new EnvQualityResult(aqi, determineLevel(aqi)); } } ``` ##### 2. 归一化实现（以PM2.5为例） ```java private BigDecimal pm25Normalize(BigDecimal concentration) { NavigableMap<BigDecimal, BigDecimal[]> breakpoints = new TreeMap<>(); breakpoints.put(new BigDecimal("35"), new BigDecimal[]{BigDecimal.ZERO, new BigDecimal("50")}); breakpoints.put(new BigDecimal("75"), new BigDecimal[]{new BigDecimal("50"), new BigDecimal("100")}); // 其他区间... Map.Entry<BigDecimal, BigDecimal[]> floor = breakpoints.floorEntry(concentration); Map.Entry<BigDecimal, BigDecimal[]> ceiling = breakpoints.ceilingEntry(concentration); return calculateLinear(concentration, floor.getKey(), ceiling.getKey(), floor.getValue()[1], ceiling.getValue()[0]); } ``` ##### 3. 质量等级判定 ```java private String determineLevel(BigDecimal aqi) { int value = aqi.intValue(); if (value <= 50) return "优"; else if (value <= 100) return "良（山西标准）"; else if (value <= 150) return "轻度污染（启动道路洒水作业）"; // 其他判定条件... } ``` --- #### 三、关键技术实现细节 1. **精度控制**： - 使用`BigDecimal`处理环境监测数据 - 设置计算精度上下文 ```java private static final MathContext MC = new MathContext(4, RoundingMode.HALF_UP); ``` 2. **山西特色处理**： ```java // 沙尘天气修正（黄土高原特征） if (isSandstormWarning()) { aqi = aqi.multiply(new BigDecimal("1.2")); } ``` 3. **配置化管理**： ```yaml # application.yml aqi: weights: PM2_5: 0.35 SO2: 0.25 O3: 0.20 regions: - code: 140000 adjustments: sandstorm-factor: 1.2 ``` --- #### 四、性能优化方案 1. **缓存机制**： ```java @Cacheable(value = "aqiConfig", key = "#regionCode") public AqiConfig getConfig(String regionCode) { return jdbcTemplate.queryForObject( "SELECT * FROM aqi_config WHERE region_code=?", AqiConfig.class, regionCode); } ``` 2. **批量计算加速**： ```java @Async public CompletableFuture<List<EnvQualityResult>> batchCalculate(List<List<EnvMetric>> batches) { return CompletableFuture.supplyAsync(() -> batches.parallelStream() .map(this::calculate) .collect(Collectors.toList()) ); } ``` --- #### 五、验证与测试 1. **JUnit测试用例**： ```java @Test void testPm25Normalization() { BigDecimal concentration = new BigDecimal("80"); BigDecimal expected = new BigDecimal("133.33"); assertEquals(expected, calculator.pm25Normalize(concentration)); } @Test void testShanxiAdjustment() { List<EnvMetric> metrics = Arrays.asList( new EnvMetric("PM2_5", new BigDecimal("80"), new BigDecimal("0.3")) ); EnvQualityResult result = calculator.calculate(metrics); assertTrue(result.getAqi().compareTo(new BigDecimal("40")) > 0); } ``` ---
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