空气污染物相关性统计分析.doc

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1、.数理统计课程作业报告题目：市主要空气污染物相关性分析课程：数理统计学院：物流工程院专业：物流工程专业姓名：原上草学号：6666666666682015年12月20日..目录一、研究背景4二、污染物各月数据特征分析4三、与空气质量比较分析6四、多元线性回归模型74.1PM2.5浓度相关性分析74.2建立模型84.3求解模型84.4残差分析94.5模型预测9五、总结10参考文献11附件程序12..摘要本文选取了2014年12月至2015年11月期间市主要空气污染物浓度数据，首先分析了市各个月空气中PM2.5、PM10、CO、SO2和NO2的污染物浓度数据的特征值,探讨了空气污染

2、物浓度的时间变规律；然后对比了市和市AQI指标，分析空气污染物的空间变化规律；最后采用MATLAB软件分析了PM2.5与其它主要空气污染物之间的相关性得到了的多元线性回归模型，用12月份的数据进行预测PM2.5浓度与真实值比较，结果表明该模型能较好的拟合PM2.5与其它污染物间相关性。关键词:多元线性回归；特征分析；空气污染物；相关性..一、研究背景随着城市社会经济快速发展、资源能源消耗和污染物排放总量的增长，城市的空气污染问题越来越突出，长期积累的环境风险开始出现。在2012年2月，国家出台了新版《环境空气质量标准》（GB3095—2012)，调整了部分污染物浓度限值，并增

3、设PM2.5和O3浓度限值，对环境监测环境管理和环境评价提出了新的要求。城市环境空气质量的好坏与气象条件密切相关，研究和解决空气质量问题，通过分析各污染物浓度之间相关性，才可能准确掌握城市大气污染规律，对改善城市空气质量、提高人民健康水平有重要意义。本文重点分析了市PM2.5浓度与其他主要空气污染物浓度的相关性。二、污染物数据特征分析市属北温带大陆性季风气候，冷暖适中、四季分明，春季干旱少雨，夏季炎热多雨，秋季晴朗日照长，冬季寒冷少雪。四季分明的特点在污染物的时空分布上也是表现的十分明显。本文对市最近12个月空气中PM2.5、PM10、CO、SO2和NO2的污染物浓度特征值进

4、行分析，主要污染物的变化情况如下所示：表一：PM2.5浓度特征值表二：PM10浓度特征值表三：CO浓度特征值..表四：NO2浓度特征值表五：SO2浓度特征值为了方便于直观的分析空气污染物浓度与时间之间的变化规律，将以上表格数据中主要污染浓度的月平均值作折线图如下：..图1：污染物浓度月平均值从图1中可以看出市主要空气污染物浓度在十二月至来年二月份左右达到最大，然后污染物浓度开始下降，到六月至八月份降到最低。市区雾霾天气情况随季节变化比较明显，在冬季，气象条件将更加不利于污染物扩散。进一步分析PM2.5和PM10的变化趋势可预测市雾霾天气大多发生在每年的十二月份至来年的二月份，

5、而每年六月份至八月份雾霾天气出现次数较少。三、与空气质量比较分析本文分别选取了市和市最近12个月的空气污染浓度数据，以AQI为指标，将空气污染程度划分为优、良、轻度污染、中度污染、重度污染和严重污染六个等级，下图是对两城市空气质量等级的天数进行比较:图2：市与市空气质量等级由上图可以看出市空气质量等级主要是优和良，占总天数77.3%，中重度污染占比3.2%，市空气质量优良的比例是36.6%不及市的一半，中重度以上污染占比30.1%。市空气质量等级明显优于市，对于两城市空气质量的差别进行分析得出两方面的主要影响因素，一人为因素影响：市能源消耗以燃煤为主，占整个能源消耗量的73%

6、。其中，相当一部分单位的燃煤排放没有达到国家标准，然而即使排放全部达标，因燃煤基数过大，也将对大气环境造成极大危害。二气候地理因素影响：..通过百度地图可以看出位于岭以北，属于北温带大陆性季风气候，天气干燥少雨，本地产生的污染物不易扩散，且容易受到北方气流影响，冬季冷空气带来大量污染物被阻隔在岭一带，污染物停滞在华北平原，造成空气污染越发严重。位于岭以南属于亚热带季风气候，降水充沛，受东南季风影响，从海上吹来的温湿气流给带来了新鲜的空气的同时也使本地产生的污染更容易扩散。图3：市与市地理位置关系市空气污染的预防与控制也可以从两个方面讨论：一方面对于本地产生的污染问题，可以提高

7、能源利用率、发展新型清洁能源严查排放不达标车辆、提倡步行与骑行等来减少污染物的产生。另一方面对于北方气流带来的污染物可以通过与周边省市进行联防联控，减少空气流通带来的污染。四、空气污染物浓度相关性分析4.1PM2.5浓度相关性分析PM2.5指环境空气中空气动力学当量直径小于等于2.5微米的颗粒物。它能较长时间悬浮于空气中，其在空气中含量浓度越高，就代表空气污染越严重。本文对市最近12个月天气数据分析，研究空气中PM2.5浓度与PM10、CO、NO2、和SO2浓度是否相关。其散点图如下所示：图4：PM2.