O3的IAQI计算公式

时间: 2023-08-31 18:28:22 浏览: 67
### 回答1: O3的IAQI计算公式如下: IAQI(O3) = [(O3) - (O3)低] / [(O3)高 - (O3)低] x (I高 - I低) + I低 其中,(O3)为O3的浓度值,(O3)低和(O3)高分别为O3的浓度限值下限和上限,I低和I高分别为与(O3)低和(O3)高相对应的空气质量分指数下限和上限。 以中国环境空气质量标准(GB3095-2012)为例,O3的浓度限值为100μg/m³(日均8小时平均值),对应的空气质量分指数下限为101,上限为150。因此,如果一天内O3的浓度值为120μg/m³,则其IAQI为: IAQI(O3) = [(120) - (100)] / [(150) - (101)] x (150 - 101) + 101 ≈ 118 因此,O3的空气质量指数为118,属于轻度污染级别。 ### 回答2: O3的IAQI计算公式如下: 首先,根据监测到的O3浓度值(C)通过插值法在O3浓度与相应的空气质量指数(AQI)之间建立映射关系。通常,这种映射关系是根据一组先前监测数据和对应的AQI值得出的。 然后,根据映射关系,计算出O3的AQI低浓度值(P0)和高浓度值(P1)的指数值,这两个指数值都是通过线性插值得到的。 接下来,根据监测到的O3浓度C和较低浓度值(P0)及高浓度值(P1)之间的关系,通过插值计算得到O3的AQI。 最后,将O3的AQI限制在0到500的范围内,这就是O3的IAQI值。IAQI即为AQI值除以AQI上限(500)再乘以100,用来表示O3的空气质量。 需要注意的是,以上计算公式可能会因为地区和国家的不同而有所调整,以适应当地的监测情况和相关标准。因此,在使用时最好参考相关文献和政府规定,确保准确性和可靠性。 总之,O3的IAQI计算公式是根据监测到的O3浓度值与AQI之间的映射关系,通过线性插值计算出O3的AQI值,并将其转化为0到500之间的IAQI值。这个过程用于评估O3对空气质量的影响程度。 ### 回答3: O3的IAQI(室外空气质量指数)计算公式可以通过以下步骤进行: 1. 首先,确定O3的浓度值(C)以及对应的分指数(Ii)范围。 O3的浓度值常以微克/立方米(μg/m³)作为单位,可以根据监测数据或气象部门提供的数据得出。 2. 然后,根据O3的浓度值C与其对应的分指数范围,使用线性插值公式计算得出O3的分指数(Ii)。 分指数的计算公式为:Ii = [(IHi - ILo)/(CHi - CLo)] * (C - CLo) + ILo 其中,IHi和ILo分别表示浓度值范围的高端和低端对应的分指数,CHi和CLo分别表示浓度值范围的高端和低端的浓度值。 3. 接下来,根据各个污染物的分指数,使用对应的加权公式计算得到O3的IAQI。 O3的IAQI计算公式为:IAQI = [(Ii - ILo)/(IHi - ILo)] * (BHI - BLO) + BLO 其中,Ii表示O3的分指数,ILo和IHi分别表示分指数范围的低端和高端,BHI和BLO分别表示空气质量指数范围的高端和低端。 以上步骤按照计算IAQI的标准流程进行,可以根据每个分指数对应的范围和加权公式计算出O3的IAQI值,从而评估室外空气中O3的污染程度。

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def cal_linear(iaqi_lo, iaqi_hi, bp_lo, bp_hi, cp): """ 范围缩放 """ iaqi = (iaqi_hi - iaqi_lo) * (cp - bp_lo) / (bp_hi - bp_lo) + iaqi_lo return iaqi def cal_pm25_iaqi(pm25_val): """ PM2.5的iaqi计算函数 """ if 0 <= pm25_val < 36: iaqi1 = cal_linear(0, 50, 0, 35, pm25_val) elif 36 <= pm25_val < 76: iaqi1 = cal_linear(50, 100, 35, 75, pm25_val) elif 76 <= pm25_val < 116: iaqi1 = cal_linear(100, 150, 75, 115, pm25_val) elif 116 <= pm25_val < 151: iaqi1 = cal_linear(150, 200, 115, 150, pm25_val) elif 151 <= pm25_val < 251: iaqi1 = cal_linear(200, 300, 150, 250, pm25_val) elif 251 <= pm25_val < 351: iaqi1 = cal_linear(300, 400, 250, 350, pm25_val) elif 351 <= pm25_val < 501: iaqi1 = cal_linear(400, 500, 350, 500, pm25_val) return iaqi1 def cal_pm10_iaqi(pm10_val): """ CO的iaqi计算函数 """ if 0 <= pm10_val < 51: iaqi2 = cal_linear(0, 50, 0, 50, pm10_val) elif 51 <= pm10_val < 151: iaqi2 = cal_linear(50, 100, 50, 150, pm10_val) elif 151 <= pm10_val < 251: iaqi2 = cal_linear(100, 150, 150, 250, pm10_val) elif 251 <= pm10_val < 351: iaqi2 = cal_linear(150, 200, 250, 350, pm10_val) elif 351 <= pm10_val < 421: iaqi2 = cal_linear(200, 300, 350, 420, pm10_val) elif 421 <= pm10_val < 501: iaqi2 = cal_linear(300, 400, 420, 500, pm10_val) elif 501 <= pm10_val < 601: iaqi2 = cal_linear(400, 500, 500, 600, pm10_val) return iaqi2 pm25_value = dust_weather_data['pm2.5'] pm10_value = dust_weather_data['pm10'] pm25_iaqi = cal_pm25_iaqi(pm25_value) pm10_iaqi = cal_pm10_iaqi(pm10_val) aqi = max(iaqi1,iaqi2)出错,The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

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