PM2.5影响因素的多元统计分析

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1、ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７３－２００６．２０１５．０８．０３３基于合肥环境空气质量数据的ＰＭ２．５影响因素分析及模型仿真吴航，程建华＊安徽大学经济学院，安徽合肥，２３０６０１摘要：利用合肥市２０１３年１１月至２０１４年３月５个月的污染物观测数据以及气象数据，分析了产生颗粒物污染ＰＭ２．５的内外主要因素，并在此基础上，采用多元时滞分布回归模型对ＰＭ２．５质量浓度进行预测，得到以下主要结论：（１）污染物排放是颗粒物污染ＰＭ２．５的最主要因素，其来源是工业废气排放、城市建筑扬尘和机动车尾气排放；（２

2、）城市ＰＭ２．５存在集聚现象，即雾霾天气一旦形成，其自身难以扩散，并呈日益加剧趋势；（３）气象因素是影响ＰＭ２．５的外部因素，冬春季节大气压和温度上升易于催生污染颗粒物的形成，相对湿度对ＰＭ２．５无显著影响，上升的风速可吹散污染颗粒物，在一定程度上缓和大气污染。关键词：ＰＭ２．５；多元时滞分布模型；合肥中图分类号：Ｘ５１文献标识码：Ａ文章编号：１６７３－２００６（２０１５）０８－０１１２－０７随着社会经济快速发展，能源消耗增加，工业污气象因子以及ＰＭ２．５本身传播对其浓度的影响；二染和环境污染日趋严重，社会机动

3、车辆增多，颗粒物是利用时间序列分析方法对浓度进行模拟时，实际已成环境主要污染源，对人体健康、气候变化以及自上只是一种趋势拟合外推，没有涉及其内在影响因［１－２］然环境都产生众多不良影响。国内外流行病学素的分析。基于上述原因，本文以ＰＭ２．５为研究目研究证实颗粒物污染会造成人体呼吸系统、心脏以标，利用合肥市２０１３年１１月至２０１４年３月连续观及血液循环系统等的巨大损伤，增加死亡率。气候测的１５１个ＰＭ２．５、ＳＯ２、ＮＯ２、ＣＯ、温度、湿度、风［３］学家发现大气颗粒物与气候变化有重大关联：大速、大气压力的日报数

4、据，在分析ＰＭ２．５质量浓度与气颗粒能减弱太阳光照射地球的强度，使地表接受各气体污染物以及气象因素之间的相关关系的基础的太阳辐射量降低，温度下降，从而引起全球变冷效上，研究ＰＭ２．５形成机理，利用时间序列自回归分布应。此外，颗粒物的存在对环境的影响也显而易见，滞后模型测算相关主要因素对其影响的程度，并通［４］王玮等研究发现细颗粒物酸度强，酸化缓冲能力过现有数据对ＰＭ２．５质量浓度进行仿真预测，从而［５］弱，易造成局部酸性降水。刘随心等研究得到为城市ＰＭ２．５监测预警、防范治理提供理论上的参ＰＭ２．５质量浓度与空

5、气能见度的相关系数高达考依据。－０．５２，即ＰＭ２．５质量浓度越高，空气能见度就越本文之所以选择合肥市作为研究对象，是因为低。最近三五年越来越严重的雾霾天气、颗粒物合肥近十年经济呈快速发展势头，工业企业大量增（ＰＭ２．５）来源和形成原因受到公众广泛关注，并成为加，城区面积扩大，机动车辆明显增多，而在经济发学术界研究的热点。展的同时空气环境质量却逐步恶化。合肥市２０１３目前关于ＰＭ２．５的研究主要集中于ＰＭ２．５的观年１１月至２０１４年３月５个月内的大气气溶胶３，超过了国测特征、成分分析、影响因素以及浓度预测模型

6、的研ＰＭ２．５质量浓度平均值为１１７．８５μｇ／ｍ制。其中在ＰＭ预测研究中，多数学者直接采用家７５μｇ／ｍ３的排放标准，且其中有１０６天日平均质２．５［６－１０］多元回归分析或者时间序列分析对ＰＭ２．５质量量浓度超过标准值，超标率高达７０％，高于同时期北京的９２．３４μｇ／ｍ３（４８．３４％）、天津１０６．１９／ｍ３浓度进行预测，然而这些研究均存在较大缺陷：一是μｇ在利用多元回归分析方法建立的预测模型中忽视了（６３．２５％）、上海７８．６２／ｍ３（４２．３８％）、重庆μｇ收稿日期：２０１５－０３－２５基金项目：

7、安徽大学生态经济创新研究团队项目“安徽省生态经济发展创新研究”（Ｊ０５０２４５４２）。作者简介：吴航（１９９２－），女，安徽宣城人，在读硕士研究生，主要研究方向：环境经济统计分析。＊通讯作者：程建华（１９６４－），安徽泾县人，教授，主要研究方向：经济统计分析。１１２３（６１．５９％）、杭州８８．７０／ｍ３（４８．３４％）以和气压对ＰＭ浓度的影响。温度、气压与逆温现象密８３．３７μｇ／ｍμｇ２．５及南京１０５．４７μｇ／ｍ３（６０．９３％）。研究经济快速发展切相关，逆温现象出现则大气层结构趋于稳定，空气的时期的城

8、市空气质量对于我国未来城市发展道路选择垂直混合作用减弱，近地面颗粒物聚集，浓度升高。由具有较大的参考价值和借鉴意义。以上研究结论可以看出，Ｈａｒｒｉｓｏｎ与其他学者关于影响颗粒物浓度的主要气象因素存在部分差异，他１相关研究认为风速和大气压力是影响ＰＭ２．５浓度最重要的外由于我国大中城市雾霾天气越来越严重，而雾部因素，而其他气象条件如相对湿度等对ＰＭ２．５浓［２４］霾又主要是由ＰＭ２．５