基于多元线性回归的保定市PM25预测研究.doc

基于多元线性回归的保定市PM2.5预测研究 潘蕾，幸莉仙 （华北电力大学 经济与管理学院，河北 保定 071003） 摘要：据中国环保部颁布的数据，保定市的AQI指数经常连续几天超过400，即“严重污染”。保定市的主要超标污染因素以PM2.5为主。PM2.5超标与气温、湿度、风速等气象因素密切相关。本文通过整理分析2014年1月到3月保定市每日PM2.5的值、每日平均气温、风力以及、、等数据，建立多元线性回归模型，从统计数据的角度分析保定PM2.5的关键成因，为保定市空气污染指数的趋势预测提供一定的参考。 关键字：技术经济及管理；PM2.5；多元线性回归；保定市 中图分类号：X831 0 引言 保定市区空气质质量污染程度已名列全国前列。官方公布的PM2.5数据均为历史数据，对市民的日常生产、生活不能起到有效的指导作用，故研究PM2.5的季节性预报就有明显价值。空气污染预报的理论和实践并不成熟，常见的三种预报模式中，相比数值预报和潜势预报模式，统计预报简便、经济，易于实现，是开展空气质量预报时较多采用的预报方法。本文拟采用线性回归法对PM2.5的预报做简单的探讨，研究气象因素对空气污染指数的影响规律，对于提高空气质量预测准确性，指导人们日常生产生活活动具有重要意义。 1 背景知识介绍 PM2.5是指大气中空气动力学直径小于或等于2.5um的细颗粒物，也称可入肺颗粒物，与降尘、TSP等大气颗粒物相比，PM2.5粒径小，携带大量的有毒、有害物质并且在大气中停留时间长、输送距离远，对人体健康和空气质量的影响更大。其产生的霾天气已成为目前空气质量的头号公敌。 PM2.5的化学组分主要包括有机碳、碳黑、粉尘、硫酸铁(亚硫酸铁)、硝酸铁等五类物质。有机碳、碳黑、粉尘，属于原生颗粒物，被称为一次颗粒物。硫酸铁(亚硫酸铁)、硝酸铁等，是由人类活动排放或自然产生的二氧化硫和二氧化氮等，在大气中经过光化学反应形成的二次污染物，所以被称为二次颗粒物[1]。 一次颗粒物中的碳黑粒子主要来源于汽车尾气排放、锅炉燃烧、废弃物焚烧、露天烧烤、秸秆焚烧和居民柴草燃烧等过程。粉尘主要来自道路交通、建筑工地和工农业生产过程的扬尘。在一次颗粒物的各个来源中PM2.5所占的比例相差较大，道路扬尘与建筑扬尘以粗颗粒为主，由燃料燃烧产生的颗粒物，则以细颗粒PM2.5为主[2]。 2 数据来源及分析方法 2012年2月29日，国务院常发布了修订的《环境空气质量标准》。新标准增加了细颗粒物（PM2.5）和臭氧（O3）8小时浓度限值监测指标。这是中国首次将PM2.5纳入空气质量标准，也是首次由国务院通过的环境空气质量标准[3]。本文所用的PM2.5、PM10、、、数据取自中华人民共和国环境保护部的网上数据中心。地面气温、风力数据来源于中国气象科学数据共享服务网提供的历史数据。数据范围包括保定市2014年1月1日至2014年3月31日三个月89天的检测数据。本文的思路是建立以PM2.5为因变量，以气温等为自变量的多元线性回归模型，数据分析方法是利用MATLAB中的中统计工具箱用命令regress实现多元线性回归。 3 多元线性回归方程 3.1 自变量的分析与筛选 保定市大气污染为煤烟型污染，其中PM2.5、PM10、、、等都是市区的大气污染物。由时间变化来看，市区各污染物具有明显随时间变化特征，采暖期相对较高，非采暖期相对较低。而采暖期与非采暖期的温度差别又间接影响了燃煤使用量、汽车尾气排放量等，而这些往往是造成保定市空气污染的主要源头。所以，每天的温度差别会相对影响PM2.5的含量。 用SPSS，根据保定市2013年度的每日平均温度及每日空气污染指数的历史数据，绘制出保定市气温及空气质量指数的趋势，其中下方较稳定的是温度变化，上方的点状为PM2.5的含量。如图1所示。可以看出气温在年初和年末较低，夏季较高。空气污染指数与此相反，夏季较低，年初和年末较高。初步估计保定市平均气温与空气质量指数呈负相关关系。气温较低时，空气污染指数较高；气温较高时，空气污染指数较低。因此，决定对这两个变量进行相关分析。 图1 2013全年保定市气温及空气质量指数的趋势图 同时，风力的大小又直接影响到PM2.5的扩散速度。保定市因为地形、气候等综合原因导致其长期风力较小且稳定，导致PM2.5扩散缓慢。从风力数据来看，保定市常年风力稳定在3级左右，波动不大。另外，保定市地处保定市位于河北省中部，太行山北部东麓，冀中平原西部，年平均降雨量为532毫米，相对湿度常年偏低。因此，风力因素和相对湿度因素常年变动不大，不足以作为预测的依据。 综上考虑，对于保定市2014年PM2.5的预测，主要考虑以下六个因素：PM10指数(X1)、（X2）、（X3）、（X4）、每日最高温度（X5）、每日最低温度（X6）。假设