成都废水污染物，废气污染物，工业固体废物的指标数据从2016年到2021年所给的统计范围不同，我该怎么处理这些数学来进行分析评价环境状况呢？请详细写出每一步骤以及所以到的数学建模公式和代码

以下是一个可能的分析流程：

1. 数据处理和归一化

首先需要将所有数据按照同一标准进行处理和归一化，以消除不同统计范围的影响。例如，可以使用以下公式将每个指标的数值转化为0-1之间的百分比：

$$
x_{norm} = \frac{x - x_{min}}{x_{max} - x_{min}}
$$

其中，$x$是原始数据，$x_{min}$和$x_{max}$分别是该指标在所有年份中的最小值和最大值。

可以使用Python的pandas库来读取、处理和归一化数据。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将每个指标按照最小值和最大值进行归一化
for col in df.columns[1:]:
    df[col] = (df[col] - df[col].min()) / (df[col].max() - df[col].min())

# 输出归一化后的数据
print(df)

2. 环境状况评价

接下来可以使用某些评价指标来评估环境状况。例如，可以使用多指标综合评价模型（MCDM）来计算每个年份的环境状况得分。MCDM可以将多个指标的值综合考虑，并根据一定的权重进行加权平均。以下是一个简单的MCDM模型：

$$
S = \sum_{i=1}^n w_i x_i
$$

其中，$S$是环境状况得分，$x_i$是第$i$个指标的归一化值，$w_i$是第$i$个指标的权重。权重可以根据专家意见或者其他方法来确定。

可以使用Python的numpy库来实现MCDM模型。以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 指定权重
weights = np.array([0.3, 0.4, 0.3])

# 计算环境状况得分
df['score'] = np.dot(df.iloc[:, 1:], weights)

# 输出得分数据
print(df[['year', 'score']])

3. 环境状况趋势分析

最后可以对环境状况的趋势进行分析。例如，可以使用线性回归模型来拟合得分随时间变化的趋势。以下是一个简单的线性回归模型：

$$
y = \beta_0 + \beta_1 x
$$

其中，$y$是环境状况得分，$x$是时间，$\beta_0$和$\beta_1$是回归系数。可以使用最小二乘法来估计回归系数。

可以使用Python的scikit-learn库来实现线性回归模型。以下是一个示例代码：

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 拟合线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(df[['year']], df['score'])

# 输出回归系数和R^2值
print('intercept:', model.intercept_)
print('slope:', model.coef_[0])
print('R^2:', model.score(df[['year']], df['score']))

以上是一个可能的分析流程，实际分析需要根据具体情况进行选择和调整。