1、各类污染物对北京空气质量的影响分析摘要当前，北京市的空气污染问题已经非常严峻。随着中国经济的快速发展和空气质量的异常变化，社会所遭受的经济损失和人类遭受的健康损失越来越大，因此为了防治大气污染，改善和提高北京市大气环境质量，提高市民对环境满意度，构建生态文明社会，促进经济社会可持续发展，本文首先从历史环境数据出发，通过对北京市AQI指数进行了简单的分析，筛选空气等级、计算蓝天数比例，发现北京市空气质量存在严重污染的情况。再次，以AQI指数为因变量，污染物PM2.5，PM10,CO,NO2,SO2等的浓度为自变量做多元线性回归分析，找出它们之间的线性关系，最后对其进行预测。之后对AQI指数做了主
2、成分分析，找出影响北京AQI指数的主要因素为PM2.5，并对其进行了影响分析。PM2.5的影响分析，本文做出社会生产对PM2.5浓度的相关分析，找出影响PM2.5的主要社会因素，还通过抽取少量样本，调研样本中日期对应的天气状况，通过利用灰色关联分析模型，找出了PM2.5与气象因子的灰色关联度，及其气象因子的排序。最后通过本文的研究发现，针对性提出改善措施。关键词：AQI指数；多元线性回归分析；主成分分析；污染物；PM2.5目录1前言 32空气质量指数AQI 42.1AQI等级区分及计算公式 42.2AQI指数的简单分析 53线性回归分析 63.1回归模型 63.2多元线性回归方程求解 73.3
3、 回归方程显著性检验 83.4预测 94主成分分析 104.1主成分分析的基本思想 104.2主成分数据分析 105PM2.5的影响分析 125.1PM2.5与社会因素的相关分析 125.2PM2.5与灰色关联分析 125.3PM2.5灰色关联度 136建议 15结论 16参考文献 171前言目前，中国经济处于高速发展时期，但是仍面临诸多难以解决的问题，这些问题严重威胁了我国构建社会主义和谐社会。其中最主要的问题之一，环境问题不但影响我国经济发展也对人们的生产生活造成严重损害。根据世界银行、中科院和环保总局的测算，我国每年因环境污染所造成的损失就占 GDP 高达 10，仅北京一个城市，每年因环
4、境污染所造成的损失就高达 116亿元之多。其中，当属大气污染对北京造成的经济损失最为严重，占总污染所造成经济损失的 81.75%。因此，大气污染问题值得社会和政府广泛关注。总体回顾北京市历史空气质量，从该年北京市环保局首次发布的空气质量数据中显示，AQI空气质量可以用差到极致来形容。2013年全年，北京市空气质量达到一级的天数仅有 41 天，占全年总天数的 11.2%；二级良天数总共 135 天；三级轻度污染为84 天；四级中度污染总计 47 天。值得注意的是，五级重度污染和六级严重污染分别高达 45 天和 13 天，占全年总天数的 15.9%。如果仅仅合计一级和二级天数，那么优良天数总计 1
5、76 天，还未达到全年总天数的一半。同时，重污染天数情况也不容乐观。几乎每隔六七天，就会出现一次严重污染天气。用 PM2.5 的浓度数据分析，2013 年，PM2.5 平均浓度为 89.5g/m，根据国家最新标准 35g/m，2013 年的 PM2.5 浓度水平超标了近 1.5 倍。 从 2007 年开始，首都经济贸易大学统计学院开始对北京市居民生态环境感知度和满意度（主要是指居民对人类生存所依赖的最基本要素空气、水、噪声等的满意程度）进行调查，并用生存环境指数来表示。纵向对比从 2007 年到 2013 年的数发现，08、09 两年居民对于环境的满意度呈上升趋势。究其原因，08 年北京举办奥
6、运会，所以环境有所改善。然而从 09 年开始，指数一路向下，尤其是 2013 年数据达到最低点，可以看出居民对目前生态环境的担忧。2空气质量指数AQI2.1AQI等级区分及计算公式 在过去 15 年中，北京市将空气污染指数(API)作为评价空气质量的主要标准。自2012 年根据新出台的环境空气质量标准和环境空气质量指数（AQI）技术规定（试行）的相关规定，空气质量指数（英文全称为 Air Quality Index，简称 AQI)）替代 API 成为定量描述空气质量状况、评价北京市空气质量的最新标准。与 API 一样，它也将数值 0500 分成 6 个等级。其对应的空气质量指数，级别，表示的颜
7、色和对健康的影响见表 2.1。表2.1 空气质量指数 空气质量指数按公式： （2.1）其中：I = 空气质量指数，即AQI，输出值；C = 污染物浓度，输入值；Clow= 小于或等于C的浓度限值，常量；Chigh= 大于或等于C的浓度限值，常量；Ilow= 对应于Clow的指数限值，常量；Ihigh= 对应于Chigh的指数限值，常量。2.2AQI指数的简单分析（1）简单描述分析通过Excel统计软件对AQI指数进行描述性分析，我们可得出AQI指数的简单数据规律，如图2.1。图2.1AQI指数分布图从上图可以看出北京空气质量大体情况，污染最为严重的为春冬两季，这一原因可能是与北方天气有关，春天
8、北京沙尘暴严重，冬天北方天气较冷，烧煤取暖产生大量污染物，东西环境净化能力较弱。而夏秋季节，由于降雨问题，使得空气污染物随雨水降落。（2）各空气质量等级及蓝天数的简单描述我们通过Excel表格对各个等级进行筛选得出，如表2.3。表2.2 各等级天数AQI指数等级优良轻度污染中度污染重度污染严重污染天数8416795742338从上表我们可以得出优的天数有84天，良的167天等各等级天数状况，国家规定的今后五年地级市及以上城市空气质量优良天数比率超过80的目标，上表中可计算出蓝天数有251天，所占比例为0.523，远远低于国家的规定，因此我们有理由说明北京的空气污染极其严重。因此我们对北京市空气
9、质量进行了更进一步的分析。3线性回归分析3.1回归模型对回归方程的显著性检验，我们进行的是假设检验，首先：假设：的系数全为0 的系数不全为0数据总的波动用总偏差平方和表示： （3.2）引起不同的原因主要有三个因素y随提取温度A，液料比B，提取时间C的影响，从而每个观测值与每个回归值是不同的，其波动用回归平方和表示： （3.3）其二是其他一切因素，包括随机误差、各因素度y的非线性影响等，这样在得到回归值以后，y的观测值与回归值之间还有差距，这可用残差平方和表示： （3.4）可得出F作为检验统计量：服从F（m，n-m-1） （3.5）3.2多元线性回归方程求解根据本文我们假设PM2.5的浓度为x1
10、，PM10的浓度为x2，CO的浓度为x3，NO2的浓度为x4，SO2的浓度为x5。在根据数据求出各个系数及常数时，我们可以根据最小二乘法进行计算，可以利用spss软件进行回归方程的求解，其求解步骤如下：（1） 将数据输入spss统计软件中，AQI为因变量，PM2.5,PM10,CO,NO2,SO2等污染物作为因变量：表3.1 研究数据 点击“分析”“回归”“线性”，选入因变量，自变量，如图所示：（2） 统计量选择估计，模型拟合，估计，描述性，点击继续：图3.1 回归步骤点击“确定”可得出：通过spss做出的多元线性回归的系数表如下表表3.2 回归系数a模型非标准化系数标准系数tSig.B标准误
11、差试用版1(常量)32.4961.99416.300.000PM2.5.875.029.78029.861.000PM10.335.024.32814.037.000CO2.1952.386.026.920.358NO2-.469.063-.152-7.504.000SO2-.091.060-.027-1.503.134a. 因变量: AQI指数给出了回归模型中各项的偏回归系数和各自标准差, 以及对各参数是否等于零的t 检验结果。常数项回归系数为, 的系数为，的估计表明x2，x3，x4，x5不变的条件下，x1每增加一个单位，因变量y增加0.875个单位。的系数为,的估计表明x1，x3，x4，x
12、5不变的条件下，x2每增加一个单位，因变量y增加0.335个单位，的系数为。的估计表明x1，x2，x4，x5不变的条件下，x3每增加一个单位，因变量y增加2.195个单位。的系数为的估计表明x1，x2，x3，x5不变的条件下，x4每增加一个单位，因变量y减少-0.469个单位，的系数为的估计表明x1，x2，x3，x4不变的条件下，x5每增加一个单位，因变量y减少-0.091个单位。sig值分别为0.000、0 .000、0 .000、0 .358、0.000、0.134。按=0 .05 显著性水平。x1，x2，x4变量比较显著。从上表可以得出回归方程：3.3 回归方程显著性检验通过spss软件
13、的操作，可从spss中输出：表3.3 回归检验模型平方和df均方FSig.1回归2646340.1685529268.0341943.261.000a残差129371.337475272.361总计2775711.505480a. 预测变量: (常量), SO2, PM10, NO2, PM2.5, CO。b. 因变量: AQI指数如上表所示，方差分析表，即模型中所有的自变量的回归系数等于0的F检验结果。回归平方和SRR=2646340.168，参差平方和SSE=129371.337，总偏差平方和SST=2775711.505，对应自由度分别为5,475,480，回归均方差MSR=529268
14、.034，残差均方MSE=272.361，检验P=0.000湿度温度2014-12-270.59520.54330.7235湿度风力温度2014-12-300.75330.68620.7463风力湿度温度2015-01-090.64410.69910.5643温度风力湿度2015-01-210.66340.56120.6482风力湿度温度2015-02-060.73350.68470.5611风力温度湿度分析结果表明2014年12月4日，PM2.5的浓度与风力的关联度较高，其次是湿度，再次是温度，2014年12月27日，PM2.5的浓度与湿度的关联度较高，其次是风力，再次是温度，2014年12
15、月30日，PM2.5的浓度与风力的关联度较高，其次是湿度，再次是温度，2015年1月9日，PM2.5的浓度与湿度的关联度较高，其次是风力，再次是温度，2015年1月21日，PM2.5的浓度与风力的关联度较高，其次是湿度，再次是温度，2015年2月6日，PM2.5的浓度与风力的关联度较高，其次是温度，再次是湿度。6建议目前的北京已饱受雾霾危害，环境空气质量问题变得十分严峻，这不仅危害了人民群众的健康，也给人类的经济带来巨大损失。在雾霾天气下，市民大大减少了户外运动，使得餐饮、娱乐、旅游业遭受了前所未有的打击。使得工业企业不得不削减产量，减少利润，工人面临着失业危险等等。因此改善空气质量迫在眉睫，
16、因此针对本文提出如下建议：（1）第一，优化产业结构，逐步实现“零”污染产业门槛。禁止新建燃煤电厂、水泥厂、钢铁厂、石化和煤化工等重污染项目，新建其他增加大气污染物排放量的项目必须采取先进的污染治理技术，制定更加严格的排放标准。 （2）加快淘汰电力、钢铁、建材、有色、石化、化工等行业以及挥发性有机污染物排放企业的落后产能，制定适合北京市产业特征的产业结构调整目录，定期发布落后产能淘汰企业名单，并向社会公示。（3）可以利用市场机制，调配社会上的闲置资金运用到环境治理上去。结论随着时间的推移，大气环境在北京市总体生态环境中的作用越来越重要。人类活动和城市生态环境节点中的大气质量间的相关性呈现逐年增强
17、的趋势，并且增长趋势非常明显，意味着大气环境问题已经成为影响城市生态系统的重要因素，需要我们更深入的探讨研究。空气质量的好坏影响到人民群众的直接利益，影响我国经济运行健康发展，更影响全面建设小康社会的中国梦。拥有良好的大气环境对于创造良好的城市投资环境以及保障城市可持续发展是必不可少的。当前，北京市大气污染形势严峻，以 PM10、PM2.5 为特征污染物的大气环境问题日益突出。糟糕的空气不但损害人民群众身体健康、威胁人类基本生活质量也严重影响全社会的和谐稳定发展。作为国际型大都市，北京，不仅是全国的政治和文化中心，国际交往的窗口，更是全国大气污染治理的重点区域。首都空气质量关系到群众利益，关系
18、到国家形象和首都形象。因此控制大气污染，改善北京大气环境质量，研究影响北京市空气污染的因素及相应的控制措施已破在眉睫，本文为北京进一步控制空气污染、改善北京空气质量提供了科学依据。参考文献1何晓群；多元统计分析M；北京；中国人民大学出版社；2015.42茆诗松，程依明；濮晓龙；概率论与数理统计教程M；北京；高等教育出版社；2011.23陈胜可；spss统计分析从入门到精通M；北京；清华大学出版社；2010.84北京市统计局5咸会琛. 青岛市空气质量改善的估值研究D. 青岛大学 20156 张革新. 重庆市主城区环境空气质量预报系统研究D. 西南师范大学 20057 王厚俊. 泰州市环境空气质量预报研究D. 南京理工大学 20028张秋玲. 室内空气质量多目标体系的建立与数值模拟研究
