城市污染物的相关性分析—以德州为例精要.doc

德州市空气污染物分析 刘明阳 20110700218 摘要：本文选取了2015年1月至2015年12月期间德州市主要空气污染物浓度数据，基于本月的大雾天气，首先统计了德州市12月份 PM2.5、PM10、CO、SO2、NO2和CO的污染状况 , 然后通过观察全年度空气污染物浓度的变化来研究其与气候的关系。最后采用MATLAB软件分析了PM2.5与其它污染物间的相关性得到了的多元线性回归模型，对模型的残差进行分析，得出该模型能较好的拟合PM2.5与其它污染物间相关性。 1研究背景 自11月28日以来，京津冀及周边地区发生严重污染天气，华东督查中心11月30日—12月3日对山东省开展了重污染天气应急督查工作。检查发现，德州市在应急工作中尚存在严重问题。德州因此成为全国首个因重污染天气应急不到位被约谈的城市。而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。 2德州市本月空气质量报告 从图中可看出进入??德州地处鲁西北黄河下游，东邻渤海湾，处于东部沿海与内陆过渡地带，属暖温带半湿润季风气候，光照充足，降水适中，气候温和。德州受季风影响显著，四季分明、冷热干湿界限明显。 图一：德州市12月份上半月主要污染物变化 从图中可以看出郑州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。这主要与本地气候特点分不开。冬季12月-次年2月气候寒冷干燥，气压稳定，风力微弱，是全年降水最少季节，烧煤取暖的烟灰和汽车尾气等难以扩散或稀释，导致污染物浓度提高；夏季受热带低压和副热带高压影响，天气炎热，湿润多雨，雨水会对空气中灰尘等污染物起冲刷作用，大大降低了相关污染物的浓度。 4 pm2.5浓度相关性分析 Pm2.5其实就是细颗粒物，指的是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。 图四：pm2.5与pm10相关性 图五：pm2.5与CO相关性 图六：pm2.5与NO2相关性 图七：pm2.5与SO2相关性 由上图可知pm2.5浓度随着pm10、CO、NO2、和SO2浓度增加而增加，假定认为成线性相关，进行多元线性回归，设pm2.5浓度为y，则 其中:x1、x2、x3、x4是回归变量代表pm10、CO、NO2、和SO2浓度，是回归系数，是随机误差应大致服从均值为0的正态分布。 直接利用matlab工具箱中的命令regress求解，使用格式为： [b,bint,r,rint,stats]=regress(y,x,0.05) 其中y为pm2.5浓度，置信度水平设为0.05。输出b为的估计值，bint为b的置信区间，stats为回归模型的检验统计量，有4个值，第一个是回归方程决定系数，第二个是F统计量，第三个是与F统计量对应的概率值p，第四个是剩余方差。 残差分析，作出残差图如下: 从残差图中得到，除了几个异常点外大部分数据的残差离零点均较近，且残差的置信区间均包含零点，这说明回归模型能较好的符合原始数据。 得到模型的回归系数估计值及其置信区间、检验统计量的结果如下： 表一：多元线性回归计算结果 参数 参数估计值 参数置信区间 -21.77 [-28.07,-15.47] 0.52 [0.48,0.56] 2.31 [0.20,4.43] 0.91 [0.66,1.15] -0.13 [-0.27,-0.02] 表一显示， =0.指因变量y的%可以由模型确定，F检验值远超过F检验的临界值，p远小于置信水平0.05，从整体来看是可用的。所以方程为： 像一层厚厚的被子罩在城乡上空，上下层空气减少了流动，近地面层大气污染物“无路可走”，只好原地不动，越积越多。/ [7]中国气象数据网：/site/index.html