AQI 如何计算的

具体计算策略本质上是根据某一个变量（如二氧化氮）的观测值，找到对应的污染物区间及对应的 IAQI 区间， 做一次线性插值，得到对应的变量的 IAQI。 所有的 IAQI 取最大值就是 AQI。

国标计算条件

HJ 633-2012 文件中的「空气质量分指数及对应的污染物项目浓度限值」表摘录如下：

计算公式如下：

$$ IAQI_{P} = \frac{IAQI_{Hi}-IAQI_{Lo}}{BP_{Hi}-BP_{Lo}} (C_{P} - BP_{Lo}) + IAQI_{Lo} $$

式中：

• $IAQI_{P}$ 污染物项目 $P$ 的空气质量分指数；
• $C_{P}$ 污染物项目 $P$ 的质量浓度值
• $BP_{Hi}$ 表中与 $C_{P}$ 相近的污染物浓度限值的高位值
• $BP_{Lo}$ 表中与 $C_{P}$ 相近的污染物浓度限值的低位值
• $IAQI_{Hi}$ 表中与 $BP_{Hi}$ 对应的空气质量分指数
• $IAQI_{Lo}$ 表中与 $BP_{Lo}$ 对应的空气质量分指数。

实时报时间周期为 1 小时，每一整点时刻后即可发布各监测点位的实时报，滞后时间不应超过 1 小时。实时报的指标包括二氧化硫（SO2）、二氧化氮（NO2）、臭氧（O3）、一氧化碳（CO）、颗粒物（粒径小于等于 10µm）和颗粒物（粒径小于等于 2.5µm）的 1 小时平均，以及臭氧（O3）8 小时滑动平均 和颗粒物（粒径小于等于 10µm）、颗粒物（粒径小于等于 2.5µm）的 24 小时滑动平均，共计 9 个指标。

实时报里采用的「颗粒物（粒径小于等于 2.5µm）的 1 小时平均」指标在表格「空气质量分指数（IAQI）」中并没有显示列出，不确定原因。

为了避免概念混淆，实时发布中以当前 1 小时浓度计算的指数将使用“实时空气质量指数”的全称，不再出现 AQI 的英文缩写；而空气质量日报中以日均浓度计算的指数仍沿用 AQI 的英文缩写 — 《本次实时发布系统改版主要做了哪些修改》¹

国标计算例子

以某观测站某时刻发布的数据为例子（只有 6 个变量，相比于「实时报」规定的 9 个变量少了 3 个历史滑动平均变量）：

1
2
3
4
5
6

- PM2.5: 16
- PM10: 88
- CO: 0.2
- SO2: 3
- NO2: 11
- O3: 75

每个变量计算对应的 IAQI 值：

$$ IAQI_{All} = \begin{cases} IAQI_{PM2.5} = \frac{50-0}{35-0}(16-0) + 0 \approx 23 \newline IAQI_{PM10} = \frac{100-50}{150-50}(88-50) + 50 = 69 \newline IAQI_{CO} = \frac{50-0}{100-0}(0.2-0) + 0 = 0.1 \newline IAQI_{SO_{2}} = \frac{50-0}{50-0}(3-0) + 0 = 3 \newline IAQI_{NO_{2}} = \frac{50-0}{100-0}(11-0) + 0 = 5.5 \newline IAQI_{O_{3}} = \frac{50-0}{100-0}(75-0) + 0 = 37.5 \end{cases} $$

然后取最大值：

$$ AQI = max(IAQI_{All}) = 69 $$

首要污染物是「颗粒物(PM10)」

国标和美标的区别

单位

国标单位 基本都是 μg/m3 或者 mg/m3

而美标用了 μg/m3，PPM，PPB 三种单位。

如果想用中国观测站的数据计算对应的美标 AQI 则要做一次单位转换，相应的系数很容易搜索到。

国标和美标哪个更严格

主要对比下 PM2.5，PM10 两个变量在国标和美标下的 IAQI 取值区间

代码如下：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26

import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.dpi"] = 500 plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["Songti SC"] plt.style.use("ggplot") ch_pm25 = [0, 35, 75, 115, 150, 250, 350, 500] ch_pm25_iaqi = [0, 50, 100, 150, 200, 300, 400, 500] plt.plot(ch_pm25, ch_pm25_iaqi, label="国标 PM2.5-IAQI 趋势") usa_pm25 = [0, 12.0, 12.1, 35.4, 35.5, 55.4, 55.5, 150.4, 150.5, 250.4, 250.5, 500.4] usa_pm25_iaqi = [0, 50, 51, 100, 101, 150, 151, 200, 201, 300, 301, 500] plt.plot(usa_pm25, usa_pm25_iaqi, label="美标 PM2.5-IAQI 趋势") ch_pm10 = [0, 50, 150, 250, 350, 420, 500, 600] ch_pm10_iaqi = [0, 50, 100, 150, 200, 300, 400, 500] plt.plot(ch_pm10, ch_pm10_iaqi, label="国标 PM10-IAQI 趋势") usa_pm10 = [0, 54, 55, 154, 155, 254, 255, 354, 355, 424, 425, 604] usa_pm10_iaqi = [0, 50, 51, 100, 101, 150, 151, 200, 201, 300, 301, 500] plt.plot(usa_pm10, usa_pm10_iaqi, label="美标 PM10-IAQI 趋势") plt.legend() plt.show() # plt.savefig("aqi-diff.png")

参考资料

• 环境空气质量指数（AQI）技术规定（试行） HJ 633-2012
• 环境空气质量标准 GB 3095—2012
• Technical Assistance Document for the Reporting of Daily Air Quality the Air Quality Index (AQI)
• 学者对官方发布的数据做统计分析 Combatting the Manipulation of Air Pollution Data with Remote Sensing