徐 東，楊曉芳

(成都師范學(xué)院 數(shù)學(xué)學(xué)院，成都 611130)

0 引言

PM2.5[1]指環(huán)境空氣中空氣動(dòng)力學(xué)當(dāng)量直徑小于等于2.5 μm的顆粒物，它因?yàn)橘|(zhì)量較輕，體積很小，極易依附于其他物質(zhì)，并且能夠長時(shí)間存在于大氣之中，細(xì)顆粒物憑借體積小和易于隨空氣擴(kuò)散的特性可以輕松進(jìn)入人體呼吸道深處，給人體帶來極大危害[2,3]。不少研究者對(duì)城市PM2.5的問題進(jìn)行了定量與定性研究，文獻(xiàn)[3]對(duì)蚌埠地區(qū)每日的AQI指數(shù)和AQI六項(xiàng)基本監(jiān)測指標(biāo)進(jìn)行定量分析，本研究利用回歸模型預(yù)測成都市PM2.5的變化趨勢。

1 研究內(nèi)容

1.1 研究思路

嘗試完成各組數(shù)據(jù)相應(yīng)的散點(diǎn)圖，用肉眼可以大致判斷出影響權(quán)重，利用數(shù)據(jù)擬合，找到有說服力的模型，修正模型，對(duì)未來成都的PM2.5進(jìn)行預(yù)測。

1.2 研究路徑實(shí)施

以成都市2019年全年的PM2.5、氣溫、可吸入顆粒物PM10和一氧化碳CO的基本監(jiān)測指標(biāo)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，利用MATLAB分析PM2.5與其他幾組數(shù)據(jù)的關(guān)系，使用多元線性回歸模型，用Y來表示被解釋變量PM2.5，用X1、X2、X3分別來表示變量溫度、PM10和CO，各變量的向量形式為：

此模型擬將e稱為殘量或余差量，在整個(gè)項(xiàng)目運(yùn)行中用來表示被解釋變量的具體取值Y與被預(yù)估值X之間的差值變向量。

為建立相關(guān)的多元線性回歸模型，解釋變量的選擇極其關(guān)鍵。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中，通常利用經(jīng)濟(jì)學(xué)相關(guān)意義來選擇需要解釋的變量，如果滿足計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的使用要求，還要繼續(xù)對(duì)模型的變量進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，使目標(biāo)的末端停止在目的解釋變量。因此，利用MATLAB對(duì)PM2.5與溫度、PM10、CO三項(xiàng)分指標(biāo)做相關(guān)回歸分析，得到各自對(duì)應(yīng)回歸系數(shù)的估值和它們對(duì)應(yīng)的置信區(qū)間。為了得到相關(guān)參量指標(biāo)，應(yīng)完善方程信息元素。本研究采用多元線性回歸模型定量研究了PM2.5含量與溫度、PM10和CO指數(shù)及其相應(yīng)污染物含量的關(guān)系，檢驗(yàn)了多元線性回歸模型應(yīng)用于這一問題的可行性。

2 結(jié)果分析

數(shù)據(jù)來自四川省氣象局官方網(wǎng)站發(fā)布的歷史數(shù)據(jù)，所有數(shù)據(jù)真實(shí)有效。為確保模型的合理性，做出以下假設(shè)：所有數(shù)據(jù)來源真實(shí)可靠，沒有虛報(bào)假據(jù)。溫度(X1)、可吸入顆粒物PM10(X2)及一氧化碳CO(X3)之間無顯著關(guān)聯(lián)。

經(jīng)分析得知，β1的置信區(qū)間包含零，那么對(duì)應(yīng)β1的估計(jì)值有可能取到零值，說明X1對(duì)Y的影響不那么顯著，所以討論是否繼續(xù)使用X1進(jìn)行相關(guān)顯著性的檢驗(yàn)。

因βj～N(βj,σ2cj)，可構(gòu)建i的相關(guān)統(tǒng)計(jì)矢量。

收集成都市2015-2020年共計(jì)五年的每月平均PM2.5，利用線性回歸方程來預(yù)估未來一段時(shí)間的PM2.5變化趨勢?？梢允褂米钚《朔ǎ_算出該回歸方程中所需參數(shù)a和b，利用該公式計(jì)算求解隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)ε的具體范圍。可以變動(dòng)目標(biāo)數(shù)據(jù)時(shí)間區(qū)段的跨度，使用預(yù)計(jì)線性的回歸方程來預(yù)估PM2.5變化，xi，yi分別表示成都市第i年與第i年空氣中的PM2.5。結(jié)果顯示，成都市PM2.5的水平值在未來五年的增長速度會(huì)顯著變慢，但仍將維持較長一段時(shí)間的增長態(tài)勢。

3 總結(jié)與建議

以成都市為研究對(duì)象，分析PM2.5與溫度、PM10、CO指數(shù)之間的深度關(guān)系，預(yù)估未來PM2.5具體走勢。在分析數(shù)據(jù)是否有效并排除其他無關(guān)因素的影響后，研究該情況下PM2.5的變化走勢。該過程方法可推行到其他城市區(qū)域，預(yù)估城市未來PM2.5的變化情況，便于及時(shí)給市民提供可靠的出行數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)各城市空氣質(zhì)量的透明化、可控化研究。從多元線性回歸方程計(jì)算結(jié)果分析來看，PM10和CO對(duì)PM2.5的影響很大，應(yīng)制訂規(guī)章條例來監(jiān)督企業(yè)廢氣排放情況。通過線性回歸方程預(yù)測成都市未來PM2.5總體為上升趨勢，應(yīng)鼓勵(lì)人們齊心協(xié)力，降低PM2.5對(duì)人們生活的影響。