馮 娟，冀 松，王 艷

（保定理工學(xué)院，河北 保定 071000）

保定市空氣污染問題受到保定市政府的高度重視，近年來保定市政府一直致力于治理嚴(yán)重的空氣污染。因AQI評價的6中污染物濃度限值各有不同，采用AQI評價空氣質(zhì)量，需要將不同污染物濃度限值折算成空氣質(zhì)量分指數(shù)AQI。當(dāng)碰到嚴(yán)重污染天氣時，AQI值就會超過500的最高限值，出現(xiàn)“爆表”現(xiàn)象，因此需要在AQI評價基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)。

1 空氣質(zhì)量指數(shù)

空氣質(zhì)量指數(shù)（AQI）是定量描述空氣質(zhì)量狀況的無量綱指數(shù)，其數(shù)值越大、級別和類別越高說明空氣污染狀況越嚴(yán)重，對人體的健康危害也就越大[1]。針對單項污染物還規(guī)定了空氣質(zhì)量分指數(shù)?？諝赓|(zhì)量分指數(shù)（IAQI），是指根據(jù)單項污染物計算得出的空氣質(zhì)量指數(shù)。從各項污染物的IAQI中選擇最大值確定為AQI，首要污染物即IAQI最大的污染物，當(dāng)污染物濃度超過最高上限，就會發(fā)生“爆表”。

2 研究區(qū)數(shù)據(jù)

2.1 各污染物質(zhì)量濃度

通過中國環(huán)境空氣在線監(jiān)測分析平臺，收集保定市2018年全年每天空氣質(zhì)量監(jiān)測指標(biāo)數(shù)據(jù)[2]，因數(shù)據(jù)量龐大，僅附全年各污染物質(zhì)量濃度月均值數(shù)據(jù)，見表1。從表1統(tǒng)計結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，空氣污染季節(jié)性特征明顯，每年的夏、秋季污染物質(zhì)量濃度都較低，曲線呈“V”字型，最低值在夏季，而冬季到春季濃度值都較高，曲線呈倒“V”字型，最嚴(yán)重污染季節(jié)為冬季。

表1 2018年各污染物質(zhì)量濃度月均值數(shù)據(jù)

2.2 因子分析

因子分析法是指從研究指標(biāo)相關(guān)矩陣內(nèi)部的依賴關(guān)系出發(fā)，把一些信息重疊、具有錯綜復(fù)雜關(guān)系的變量歸結(jié)為少數(shù)幾個不相關(guān)的綜合因子的一種多元統(tǒng)計分析方法[2]?；舅枷胧牵焊鶕?jù)相關(guān)性大小把變量分組，使得同組內(nèi)的變量之間相關(guān)性較高，但不同組的變量不相關(guān)或相關(guān)性較低，每組變量代表一個基本結(jié)構(gòu)一即公共因子。

對空氣中的主要污染物(細(xì)顆粒物(PM2.5)、可吸入顆粒物(PM1O)、一氧化碳(CO)、二氧化氮(NO2)和二氧化硫(SO2)和臭氧(O3)進(jìn)行了因子分析。其中KMO的值為0.652，大于閾值0.5，說明變量之間是存在相關(guān)性；Bartlett球形檢驗的結(jié)果，Sig.這一項值為0.000，小于0.05，說明因子分析是有效的[3]。

公因子方差結(jié)果見表2。從表中可以看出，每一個變量提取值均大于0.7，說明每一個變量都可以用公因子表示。

表2 公因子方差

解釋的總方差結(jié)果見表3。解釋的總方差代表因子對于變量解釋的貢獻(xiàn)率。從表中可以看出，選取三個代表因子就可以將變量表達(dá)到了97.60%。

表3 解釋的總方差

成分矩陣見表4，得到三個綜合評價因子。根據(jù)因子分析結(jié)果，也可以看出，空氣污染的主要污染物為 PM2.5，NO2，CO。

表4 成份矩陣

3 模型的建立

3.1 多元逐步回歸分析

多元逐步回歸分析方法[4,5]，首先建立因變量和自變量之間的總回歸方程，再對總的方程及每一個自變量進(jìn)行假設(shè)檢驗。當(dāng)總的方程不顯著時，表明該多元回歸方程線性關(guān)系不成立；而當(dāng)某一個自變量對因變量的影響不顯著時，應(yīng)該剔除該變量，重新建立不包含該因子的多元回歸方程，篩選出有顯著影響的因子作為自變量，并建立“最優(yōu)”回歸方程。多元回歸模型的數(shù)學(xué)形式見公式1：

式中，y為因變量，影響因變量的k個自變量分別為 xk，β0，β1，β2…βk，為回歸參數(shù)。

3.2 回歸模型的建立

本文中對保定市2018年每天的環(huán)境空氣質(zhì)量指數(shù)(AQI)和二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)、可吸入顆粒物(PM10)、一氧化碳(CO)、臭氧(O3)、細(xì)顆粒 物(PM2.5)六項指標(biāo)濃度數(shù)據(jù)進(jìn)行多元逐步回歸分析，結(jié)果見表5，表6，表7。從表5中可以看出，三個模型的R方值即判定系數(shù)依次為0.867，0.960，0.984。其中，模型3是最好的。Anova表格，見表6，是對回歸分析過程所做的方差分析。模型中F值均大于3.84，說明回歸方程具有很好的影響力，能夠很好的表達(dá)AQI指數(shù)。三個模型整體的sig.值均為0，表明在對回歸分析進(jìn)行方差分析時，當(dāng)自變量的取值發(fā)生變化時，其對因變量的取值都有很大的影響。從表7的系數(shù)表格可以得出，回歸模型見公式2：

式中，x1為 PM2.5，x2為 o3，x3為 NO2。模型中這組數(shù)量對應(yīng)的sig.值依次為0.049,0.000,0.000,0.020，都小于0.05，說明4個變量對因變量均有很好的影響力。

表5 模型匯總

表6 Anovad

表7 系數(shù)a

4 結(jié)果分析

對保定市2018年空氣污染質(zhì)量濃度數(shù)據(jù)進(jìn)行整理分析，發(fā)現(xiàn)保定市空氣污染問題比較嚴(yán)重。文中采用因子分析法，確定了各污染源對污染的貢獻(xiàn)率，找出了最主要的污染物為PM2.5，NO2，CO。在此基礎(chǔ)上利用數(shù)理統(tǒng)計分析工具，進(jìn)行多元逐步回歸分析，建立了回歸模型，模型效果較好。