鄭芙

摘要：空氣污染是環(huán)境污染的一個(gè)重要方面?？諝馕廴臼侵复髿庵械奈廴疚锛岸挝廴疚锏臐舛冗_(dá)到有害程度的現(xiàn)象。由污染源直接排入大氣的污染物是造成大氣污染的主要原因?？諝馕廴镜奈：O大。因此深入研究鄭州市的空氣污染狀況以及探究解決方法具有重大意義。本文分析了鄭州市空氣污染現(xiàn)狀、各個(gè)因素對(duì)鄭州市內(nèi)源性以及外源性空氣污染的影響，基于合理假設(shè)簡(jiǎn)化模型，建立了鄭州市內(nèi)源性空氣污染模型，并利用所建立的模型成功解決了鄭州市空氣污染的相關(guān)問(wèn)題。

關(guān)鍵字：鄭州市空氣污染及治理；非線性回歸擬合非線性優(yōu)化模型

為建立鄭州市內(nèi)源性（本地）空氣污染模型，先分析影響鄭州市內(nèi)源性空氣質(zhì)量狀況的多個(gè)因素可得出影響鄭州市內(nèi)源性空氣質(zhì)量狀況的主要因素有：鄭州市的工業(yè)企業(yè)數(shù)量；鄭州市的燃煤狀況；鄭州市的車輛保有量。因此我們著重分析這三個(gè)主要因素對(duì)鄭州市內(nèi)源性空氣質(zhì)量狀況的影響，并由此建立鄭州市內(nèi)源性（本地）空氣污染模型。

衡量鄭州市內(nèi)源性空氣質(zhì)量狀況的指標(biāo)有多個(gè)，比如空氣質(zhì)量指數(shù)（AQI）、環(huán)境質(zhì)量空氣綜合指數(shù)（Isum）、空氣質(zhì)量達(dá)到二級(jí)以上的天數(shù)占全年比重等等。由于題目針對(duì)的是鄭州市內(nèi)源性（本地）空氣污染模型，因此我們選取了鄭州市空氣質(zhì)量達(dá)到二級(jí)以上的天數(shù)占全年比重（空氣質(zhì)量達(dá)到及好于二級(jí)的天數(shù)）作為衡量鄭州市內(nèi)源性空氣質(zhì)量狀況的指標(biāo)。

為定性分析空氣質(zhì)量達(dá)到二級(jí)以上的天數(shù)占全年比重與工業(yè)企業(yè)數(shù)量、燃煤狀況以及車輛保有量這些量間的大致關(guān)系，運(yùn)用MATLAB軟件分別繪制出空氣質(zhì)量達(dá)到二級(jí)以上的天數(shù)占全年比重對(duì)工業(yè)企業(yè)數(shù)量、燃煤狀況以及車輛保有量的散點(diǎn)圖；為得出影響鄭州市內(nèi)源性（本地）空氣質(zhì)量狀況的主要因素，運(yùn)用SPSS軟件進(jìn)行相關(guān)數(shù)據(jù)的分析，得到工業(yè)企業(yè)數(shù)量、燃煤狀況、車輛保有量以及空氣質(zhì)量達(dá)到二級(jí)以上的天數(shù)占全年比重之間的相關(guān)性。

空氣質(zhì)量達(dá)到二級(jí)以上的天數(shù)占全年比重之間的相關(guān)性

由圖1可以定性分析得出，空氣質(zhì)量達(dá)到二級(jí)以上的天數(shù)占全年比重與工業(yè)企業(yè)數(shù)量、燃煤狀況、車輛保有量符合客觀現(xiàn)實(shí)。由圖2所示的分析結(jié)果可知，燃煤狀況和汽車保有量之間的相關(guān)性更為顯著。

接著，根據(jù)以上分析首先建立了完全三次多項(xiàng)式模型，再對(duì)工業(yè)企業(yè)數(shù)量、燃煤狀況、車輛保有量以及空氣質(zhì)量達(dá)到二級(jí)以上的天數(shù)占全年比重進(jìn)行了非線性回歸擬合且對(duì)擬合效果做相關(guān)分析。

最后對(duì)完全三次多項(xiàng)式模型進(jìn)行優(yōu)化，運(yùn)用MATLAB軟件編程，進(jìn)而建立了不完全二次多項(xiàng)式模型并對(duì)模型進(jìn)行求解，得到不完全二次多項(xiàng)式模型的回歸系數(shù)估計(jì)值及其置信區(qū)間（置信水平α=0.05）、檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量R2，F(xiàn)，p，s2的結(jié)果（見(jiàn)表1）。進(jìn)而可以得出鄭州市空氣質(zhì)量達(dá)到二級(jí)以上的天數(shù)占全年比重與工業(yè)企業(yè)數(shù)量、燃煤狀況、車輛保有量的函數(shù)關(guān)系式，推導(dǎo)并建立了鄭州市內(nèi)源性（本地）空氣污染模型。

綜合以上所分析，可建立如下模型：

通過(guò)所收集的進(jìn)行擬合得出各個(gè)參數(shù)值，由此可確定鄭州市內(nèi)源性（本地）空氣污染模型如下：

式中：Gq——工業(yè)企業(yè)數(shù)量（個(gè)）；Qb——車輛保有量（年）；Mt——燃煤狀況（萬(wàn)噸）

參考文獻(xiàn)：

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