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：
| 空气质量分指数（IAQI） | 污染物项目浓度限值 | |||||||||
| 二氧化硫（SO2） 24 小时 平均/（μg/m3） | 二氧化硫（SO2） 1 小时 平均/ （（μg/m3）1 | 二氧化氮（NO2） 24 小时 平均/ ）（μg/m3） | 二氧化氮（NO2） 1 小时 平均/（μg/m3）（1） | 颗粒物 （粒径小于等于 10µm） 24小时 平均/（μg/m3） | 一氧化碳（CO） 24 小时 平均/（mg/m3） | 一氧化碳（CO） 1 小时 平均/ （（mg/m3）1 | 臭氧（O3）1 小时 平均/ ）（μg/m3） | 臭氧（O3）8 小时滑 动平均/（μg/m3） | 颗粒物 （粒径小于等于 2.5µm）24 小时 平均/（μg/m3） | |
| 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 50 | 50 | 150 | 40 | 100 | 50 | 2 | 5 | 160 | 100 | 35 |
| 100 | 150 | 500 | 80 | 200 | 150 | 4 | 10 | 200 | 160 | 75 |
| 150 | 475 | 650 | 180 | 700 | 250 | 14 | 35 | 300 | 215 | 115 |
| 200 | 800 | 800 | 280 | 1200 | 350 | 24 | 60 | 400 | 265 | 150 |
| 300 | 1600 | （2） | 565 | 2340 | 420 | 36 | 90 | 800 | 800 | 250 |
| 400 | 2100 | （2） | 750 | 3090 | 500 | 48 | 120 | 1000 | （3） | 350 |
| 500 | 2620 | （2） | 940 | 3840 | 600 | 60 | 150 | 1200 | （3） | 500 |
| 说明： | （1）二氧化硫（SO2）、二氧化氮（NO2）和一氧化碳（CO）的 1 小时平均浓度限值仅用于实时报，在日报中 需使用相应污染物的 24 小时平均浓度限值。 （2）二氧化硫（SO2）1 小时平均浓度值高于 800 μg/m 3的，不再进行其空气质量分指数计算，二氧化硫（SO2） 空气质量分指数按 24 小时平均浓度计算的分指数报告。 （3）臭氧（O3）8 小时平均浓度值高于 800 μg/m 3的，不再进行其空气质量分指数计算，臭氧（O3）空气质量 分指数按 1 小时平均浓度计算的分指数报告。 | |||||||||
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）：
- 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
国标与美标 PM2.5 和 PM10 的 IAQI 趋势
代码如下：
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")