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        PM2.5污染物的影響因素識(shí)別

        2015-05-30 23:21:21楊帥帥倪小雨李放歌王璽
        關(guān)鍵詞:多元回歸空氣污染

        楊帥帥 倪小雨 李放歌 王璽

        摘要:有研究認(rèn)為,AQI監(jiān)測指標(biāo)中的二氧化硫(SO2),二氧化氮(NO2),一氧化碳(CO)是在一定環(huán)境條件下形成PM2.5前的主要?dú)鈶B(tài)物體。西安市環(huán)境監(jiān)測站對(duì)這幾種污染物進(jìn)行了長期監(jiān)測,并每天公布檢測數(shù)據(jù)。本文以西安市PM2.5監(jiān)測記錄為依據(jù),運(yùn)用多元回歸方法研究PM2.5污染濃度指標(biāo)的影響因素,并建立回歸方程。研究表明,西安市的PM2.5污染物濃度與二氧化氮和PM10的濃度有關(guān)。

        關(guān)鍵詞:空氣污染? 多元回歸? 模型修正

        近年來,PM2.5污染物受到人們的普遍關(guān)注。PM,英文全稱為fine particulate matter,即細(xì)顆粒物,PM2.5是指大氣中直徑小于或等于2.5μm的顆粒物,又稱為可入肺顆粒物。粒徑在10μm以上的顆粒物,會(huì)被擋在人的鼻子外面;粒徑在2.5μm至10μm之間的顆粒物,能夠進(jìn)入人體上呼吸道,但部分可通過痰液排出體外;而粒徑在2.5μm以下的亞微顆粒物,會(huì)被吸入人體肺部,進(jìn)入支氣管,干擾肺部的氣體交換。雖然PM2.5只是地球大氣成分中含量很少的組分,但它對(duì)空氣質(zhì)量和人類健康等有重要的影響。

        對(duì)于空氣污染物的監(jiān)測,我們往往著重研究空氣中SO2、NO2、PM10、CO、O31小時(shí)、O38小時(shí)以及PM2.5的濃度。PM2.5的濃度可能受到其它污染物濃度的影響,如果確定哪些污染物濃度影響PM2.5濃度,就可以為治理PM2.5污染提供有效的突破口。

        本文利用空氣污染物的監(jiān)測數(shù)據(jù),從統(tǒng)計(jì)角度研究 PM2.5濃度的影響因素。

        1 數(shù)據(jù)采集

        本文數(shù)據(jù)采自西安市環(huán)境監(jiān)測站網(wǎng)站(http://www.xianemc.gov.cn/)公布的空氣質(zhì)量日?qǐng)?bào)。西安市共有高壓開關(guān)廠等12個(gè)監(jiān)測點(diǎn),每個(gè)監(jiān)測點(diǎn)每天對(duì)西安市空氣污染物進(jìn)行檢測。本文取2012、2013年共24個(gè)月的平均值。

        空氣中SO2濃度、NO2濃度、PM10濃度、CO濃度、O31小時(shí)、O38小時(shí)與PM2.5有著密切的關(guān)系,也從一定的角度反映了一個(gè)城市的空氣質(zhì)量狀況。

        表1.1? 各監(jiān)測點(diǎn)6項(xiàng)檢測數(shù)值24月平均(部分?jǐn)?shù)據(jù))

        2 建立回歸模型

        以PM2.5值(y)作為因變量,SO2濃度(x1:毫克/立方米)、NO2濃度(x2:毫克/立方米)、PM10濃度(x3:毫克/立方米)、CO濃度(x4:毫克/立方米)、O31小時(shí)(x5:毫克/立方米)、O38小時(shí)(x6:毫克/立方米)作為自變量,采用強(qiáng)制回歸的方法,進(jìn)行多元回歸分析,分析結(jié)果如下:

        表2.1? Model Summary

        表2.2? ANOVAb

        表2.3? Coefficientsa

        回歸方程為

        ■=-62.855-0.453x■+1.143x■+0.820x■+0.228x■-

        0.223x■■+0.461x■

        由表2.1可以看出,樣本決定系數(shù)R=0.994>0.8,即相關(guān)程度很好。由表2.2看出F=744.623,Sig.=0.000,可以認(rèn)為6個(gè)自變量對(duì)于因變量影響效果顯著。由表2.3看出t檢驗(yàn)中,變量x1,x2,x3的Sig.值較小,分別為0.000<0.05,0.010<0.05,0.000<0.005,所以x1,x2,x3自變量對(duì)于因變量相關(guān)程度較高。

        但是,通過方程可以看到SO2與O31小時(shí)的系數(shù)為負(fù)數(shù),即當(dāng)他們?cè)龆鄷r(shí)PM2.5值減小,故該兩項(xiàng)數(shù)據(jù)與 PM2.5值無關(guān),舍去這兩項(xiàng)數(shù)據(jù)重新做一次回歸。

        以PM2.5值(y)作為因變量,NO2濃度(x1:毫克/立方米)、PM10濃度(x2:毫克/立方米)、CO濃度(x3:毫克/立方米)、O38小時(shí)(x4:毫克/立方米)作為自變量采用強(qiáng)制回歸的方法,再次進(jìn)行多元回歸分析(計(jì)算表省略),得到如下回歸方程:

        ■=-61.287+0.922x1+0.838x2

        樣本決定系數(shù)R=0.994>0.8,即相關(guān)程度很好。F=1007.267,Sig.=0.000,可以認(rèn)為4個(gè)自變量對(duì)于因變量影響效果顯著。經(jīng)t檢驗(yàn),變量x1,x2的Sig.值較小,分別為0.000<0.05,0.010<0.05,所以x1,x2自變量對(duì)于因變量相關(guān)程度較高。因此,刪去變量x3(即CO濃度),再次以x1,x2為自變量進(jìn)行回歸分析,得到回歸方程如下:

        ■=-56.714+0.981x1+0.836x2

        經(jīng)逐步線性回歸看出2個(gè)自變量PM10、NO2與因變量PM2.5之間相關(guān)性高。

        3 多重共線性診斷與模型修正

        當(dāng)自變量存在多重共線性時(shí),利用最小二乘估計(jì)得到的回歸參數(shù)估計(jì)值很不穩(wěn)定,回歸系數(shù)的方差隨著多重共線性強(qiáng)度的增加而加速增長,會(huì)造成回歸方程高度顯著的情況下,有些回歸系數(shù)通不過顯著性檢驗(yàn),甚至出現(xiàn)回歸系數(shù)的正負(fù)號(hào)得不到合理的經(jīng)濟(jì)解釋。需要對(duì)上文得到的兩個(gè)自變量NO2濃度和PM10濃度進(jìn)行多重共線性診斷。可以利用方差擴(kuò)大因子法以及對(duì)原始數(shù)據(jù)(逐步回歸后的數(shù)據(jù))進(jìn)行診斷。

        以PM2.5值(y)作為因變量,NO2濃度(x1:毫克/立方米)、PM10濃度(x2:毫克/立方米)為自變量進(jìn)行共線性診斷,分析結(jié)果如下:

        綜合表3.1可以看出,PM10、NO2的方差擴(kuò)大因子(VIF)比較小,且均小于10,說明建立的回歸模型原始數(shù)據(jù)中PM10、NO2不存在著明顯的多重共線性。因此,有效的回歸方程仍然為

        =-56.714+0.981x1+0.836x2

        4 結(jié)論

        根據(jù)多種污染物濃度的數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析,結(jié)果表明PM2.5濃度值與PM10和NO2濃度值密切相關(guān),并得到有效的回歸方程。這個(gè)方法可以對(duì)影響PM2.5進(jìn)行初步篩選。但是不同的地區(qū)應(yīng)該有不同的結(jié)果,所以這個(gè)回歸方程不具有普遍意義。

        參考文獻(xiàn):

        [1]GB3095-2012環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)[S].中華人民共和國環(huán)境保護(hù)部.

        [2]湯偉.霧霾治理研究與國外城市對(duì)策[J].城市管理與科技,2014.1:76-79.

        [3]林清泉.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)[M].北京:中國人民大學(xué)出版社,2012.

        [4]郭曉澤,單思行.針對(duì)PM2.5的綜述[J].能源與節(jié)能,2012,86(11):58-60.

        通訊作者:王璽

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