西安市空气中pm25的影响因素

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1、西安市空气中PM2.5的影响因素InfluencingFactorsofPM2.5intheAirofXi'an付伟FUWei曰何丽霞HELi-xia(黑龙江科技大学经济学院，哈尔滨150022)(SchoolofEconomics,HeilongjiangUniversityofScieneeandTechnology,Harbin150022,China)摘要院文章以西安市2013年的空气数据为研究对象，分析了PM2.5与每个因素的相关性，并进行了PM2.5的空气动力学分析，发现主要影响西安市空气中PM2.5的因素是温度和天气状况。Abstract:Takingthe

2、airdataofXFanin2013asthestudyobject,thispaperanalyzedthecorrelationbetweenPM2.5andeachfactor,conductedtheaerodynamicanalysisofPM2.5,andfoundthatthemaininfluencingfactorsofPM2.5intheairofX「anwerethetemperatureandweatherconditions.关键词院相关分析；回归分析；空气动力学Keywords:correlationanalysis；regressionan

3、alysis；aerodynamics中图分类号院X823文献标识码院A文章编号院1006-4311(2014)21-0308-020引言随着经济的迅速增长速，空气污染越来越严重，环境的状态和变化，肓接影响着人类的牛产、生活和生存。研究表明，可吸入颗粒物的毒性与粒径大小有关，颗粒越细，其生物活性越强，危害也越大。可吸入颗粒中，细粒子PM2.5比粗粒子PM2.5-10具有更强的细胞毒性［1］,而MPM2.5较PM10具有更强的巨噬细胞功能损伤作用和肺组织非特异性免疫削弱作用［2］。尚可郑等曾在《兰州城区空气污染预报的动力统计模型》中提出污染物浓度(PM2.5)相对变化率既与

4、气象条件有关，又与污染排放率和污染物浓度的比值有关。城区污染源的存在是污染浓度增加的原因，气象条件的平流,扩散作用以及污染物转化使得污染浓度下降。然而，对于日益受到关注的细粒子PM2.5的静动态影响因素综合分析方面，还缺少研究。笔者应用MATLAB对2013年西安市十三个区的天气状况，空气状况，风力等因素进行综合考虑，建立空气动力学模型,对影响西安市空气中PM2.5的影响因素进行冋归分析，由于空气中PM2.5受多种因素影响，通过控制各因素及其相互间的作用，进而达到控制空气中PM2.5的目的。1PM2.5的相关因素分析相关性分析采用SPSS17.0软件包，对数据进行处理，分

5、析PM2.5与每个因素的相关性，统计显示PM2.5与S02、N02、K、CO、03的相关系数分别为0.724,0.732,0.779,0.822,0355。统计结果见表lo由表1可知，CO与PM2.5的相关性最大，03与PM2.5的相关系数最低。N02与S02的相关系数是0.805,N02与K的相关系数为0.727,S02与K的相关系数为0.678,呈显著正相关。1.2冋归分析通过相关分析发现，臭氧与PM2.5的相关系数较低，即臭氧对PM2.5的影响相对较小，其他因3结果与分析3.1AQI监测指标中各因素与PM2.5的相关性PM2.5与呈现很强的正相关性，当增加一个单位，

6、会导致PM2.5增加3.56单位；与N02和可吸入颗粒物PM10的混合物也呈现了正相关性，呈现的程度很微弱，说明一氧化碳和二氧化硫在一定的环境下形成PM2.5的主要气态物体。PM2.5与N02和S02的混合物、C0和S02的混合物呈现了一定的负相关性，说明这两种混合物在一定程度上可以分解PM2.5。冋归结果显示，影响PM2.5的因素除基本监测指标以外，与PM2.5相关的因素还有N02和可吸入颗粒物PM10的混合物、N02和S02混合物、C0和S02混合物。3.2综合考虑动态因素的PM2.5的空气动力特性空气污染的动力统计模型分析结果显示，影响空气中PM2.5的因素主要是温

7、度和天气状况，温度和天气状况对PM2.5呈正向影响，即温度越高,PM2.5的浓度越高，阴天比晴天的PM2.5的浓度更高。4结束语为减少空气中PM2.5的浓度，首先要控制S02、N02、K、CO、03的浓度，然而这些污染物又主要来自化工厂，锅炉厂等，所以要从源头做起，严格控制污染源，做好污染物的处理和扩散工作。其次，尽管温度和天气状况主要受客观因素影响，但是人为活动对天气状况和温度的影响也越来越明显，因此控制空气中PM2.5的浓度也需人们从自身做起，养成良好的生活习惯，改善生活环境。参考文献院⑴濮晓龙，程依明等•概率论与数理统计