武汉市PM25影响因素多元回归分析.docx
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武汉市PM25影响因素多元回归分析
武汉市PM2.5影响因素多元回归分析
摘要
本文对武汉市2013年1月—2013年8月PM2.5质量浓度和影响因素数据资料
进行整理统计,对影响大气污染的各个污染指标进行综合分析,分别建立了PM2.5
质量浓度与其他污染指标存在不同的相关性,这类模型具有一定的实际应用价值,分
别采用“强行进入法”“逐步进入法”建立了PM2.5指标的多元线性回归模型,比较了
对缺失值进行不同的方法处理时,差异不是特别大;还有就是共线性的问题,多重共
线性并没有影响到整个模型的拟合,因而不会对模型得到因变量的点估计值有影响。
通过定性分析,定量计算以及对各物理量之间的相互作用过程研究,得出PM2.5质
量浓度变化特征和各影响因素之间的关系。
结果表明,对于5个基本指标,两两之
间,出了臭氧与二氧化氮以及臭氧与可吸入颗粒物,其余的指标在0.01的水平上都
是显著相关的;通过F假设检验得出在0.01的水平上,PM2.5与其余指标均是显著
相关的,其中,PM2.5与臭氧呈现负相关,与其余量呈现正相关,与一氧化碳的相关
系数最高;在最后进行了检验分析。
在进行验证时,我们利用线性模拟,二次模拟分
别与原始数据进行比较,得到的拟合效果比较好,是我们所要的结果;在最后面,根
据线性多元回归模型得到的结果,做出相应的预测并且判断出一氧化碳对PM2.5的
影响是最大的,提出了一些相应的措施,能够有效地控制大气污染。
关键词:
PM2.5污染特征相关性回归分析
万方数据
华中科技大学硕士学位论文
II
Abstract
Inthispaper,WuhanJanuary20132013AugustPM2.5massconcentrationsand
factorsinfluencingcollatestatisticaldata,effectsofatmosphericpollutiononvarious
pollutionindicatorscomprehensiveanalysisofPM2.5massconcentrationswereestablished
withotherpollutionindicatorshavedifferentcorrelationssuchmodelshavesomepractical
valuerespectively,using"enter""stepwise"toestablishamultiplelinearregressionmodel
PM2.5indicatorscomparedtothemissingvaluesdifferentapproach,thedifferenceisnot
particularlylarge;thereiscollinearityproblemofmulticollinearitydoesnotaffectthefit
oftheentiremodel,andthuswillnotgetthemodelvariablesbecausethepointestimate
valuesaffected.Throughqualitativeanalysis,quantitativecalculationaswellasthe
physicalinteractionbetweenthevariousstudies,therelationshipbetweenPM2.5mass
concentrationderivedcharacteristicsandtheinfluencingfactors.Theresultsshowthatfor
thefivebasicindicatorsbetweenanytwooutofozoneandnitrogendioxide,andozoneand
particulatematter,therestoftheindexatthe0.01levelweresignificantlyassociated;
throughFhypothesistestresultsin0.01onthelevel,PM2.5andotherindicatorswere
significantlycorrelated,inwhich,PM2.5andozonenegativelycorrelatedpositivelyrelated
toitsmargin,thehighestcorrelationcoefficientwithcarbonmonoxide;weretestedinthe
finalanalysis.Uponverification,weuselinearanalog,twosimulationswerecompared
withtheoriginaldatawerefittedgetbetterresults,wewantresults;inthefinalsurface,
accordingtotheresultsobtainedbythelinearregressionmodel,maketheappropriate
predictionsanddeterminetheimpactofcarbonmonoxideonPM2.5isthelargest,madea
numberofappropriatemeasurestoeffectivelycontrolairpollution.
Keywords:
PM2.5PollutioncharacteristicscorrelationRegressionanalysis
万方数据
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III
目录
摘要.............................................................................................................I
Abstract.....................................................................................................II
1引言
1.1研究背景与意义.................................................................................1
1.2国外研究..............................................................................................2
1.3国内研究..............................................................................................2
2SPSS相关性分析
2.1基础理论知识......................................................................................4
2.2数据的预处理......................................................................................5
2.3PM2.5与各因素之间的关系................................................................8
2.4初步结果分析....................................................................................10
3PM2.5的多元回归模型
3.1回归模型设定....................................................................................11
3.2缺失值问题........................................................................................16
3.3共线性问题........................................................................................16
3.4“强行进入法”下的回归模型.............................................................19
3.5“逐步进入法”下的回归模型.............................................................24
3.6PM2.5多元线性模型的验证以及预测..............................................33
4总结
致谢...........................................................................................................38
参考文献...................................................................................................36
万方数据
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1
1引言
1.1研究背景与意义
前段时间出现的恶劣的天气让人们逐渐的认识到了一个词语:
雾霾。
雾霾是人
为活动与气候条件共同作用而发生的灾害性天气现象。
另外,中国经济的粗放型发
展模式与当前雾霾的产生有很大的关系,在粗放型经济发展模式下,如何处理治理
污染和经济增长是一个问题,要怎样做才能兼顾二者。
现在社会要进行可持续发
展,建设成一个可持续发展的社会,倘若只是依靠破坏环境,牺牲环境取得的经济
增长又怎么可能是可持续的?
灰蒙蒙的天气让越来越多的中国公众注意到PM2.5,
它是一个由英文和数字组成的专业术语。
它潜伏在空气中,伤害人的健康,更严重
的是它能给社会造成巨大的经济损失。
我们是如何来分辨出PM2.5的呢?
粒子最重要的性质就是气溶胶颗粒物的大
小。
按粒径可把颗粒物分为总悬浮颗粒物(TSP)和可吸入颗粒物(PM10和PM2.5),其
中TSP是指空气动力直径小于或等于100.0μm的颗粒物,PM10是指空气动力学直径
小于或等于10.0μm的颗粒物。
PM2.5(也称为可入肺颗粒物)是指空气动力学直径
小于或等于2.5μm的颗粒物。
在地球大气成分中,PM2.5含量很少,但它对空气质
量和能见度的影响却很大。
另外,粒径小于0.1μm的粒子又被称为超细粒子[1]。
PM2.5的主要来源是人为排放。
人类不仅排放某些气体污染物(这些气体污染物在
空气中可以转化为PM2.5),有时候也是直接排放PM2.5的。
对于直接排放来说,它
们主要来自燃烧过程,比如说,生物质(秸秆、木柴)的燃烧,化石燃料(煤、汽
油、柴油)的燃烧,还有就是垃圾的肆意焚烧等。
挥发性有机物,氮氧化物和二氧
化硫等这些是属于可以在空气中转化成PM2.5的。
另外的那些人为来源包括扬尘,
粉尘等。
大气中的细颗粒物PM2.5,它对人体的伤害很大,因为它们一般会依附于
氮氧化物,重金属颗粒,还有硫化物等污染因子上[2][3][4]。
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2
1.2国外研究
在上个世纪下半叶,日本,英国等这些发达国家也出现过重雾霾天气(工业化迅
速发展时期),而且造成了很严重的苦果。
在过去的20年里,国外广泛开展了关于
PM2.5的研究,主要是涉及PM2.5的污染特征,排放清单以及PM2.5对人体健康和大
气能见度的影响等方面,其中在美国加州地区是进行细微颗粒物研究最多的地方。
研
究表明,PM2.5的浓度不是单一因素的后果,它是综合作用的结果,它取决于化学变
化,地理条件,气象条件等复杂因素相互作用;不同的地区PM2.5的浓度值可能也会
有所不同,对于夏季来说,这个比率在秋季比夏季高171。
现在几十年已经过去,曾经那些饱受污染苦果的国家它们的环境也得到了很大
的改善,比如说,,美国洛杉矶享有“天使之城”的美誉也再度回来,英国曾被称
为“雾都”,如今也已经摘掉了。
针对雾霾问题,它们采取了很多行之有效的措
施,在这方面很值得我们的学习。
它们在治理雾霾方面采取了有效措施,归纳为两
点:
一是法治;二是源头治理。
治理雾霾,不是一时兴起,不是短暂的行动,其它
国家经过半个多世纪才能取得一定效果,所以我们要做好打长久战的准备[5][6][7][8]。
1.3国内研究
国家环保部曾统计过,每年出现灰霾污染的天数达到100天以上的城市数量不
小。
PM2.5污染的影响很大:
会给人的身体健康带来很大危险,城市大气中出现的灰
霾现象它也做出了很大的贡献。
2011年末,PM2.5被纳入了国家的新标准。
2012年,
PM2.5的信息公开方面都取得了不同程度的进步,但是对于我们国家来说,现在我们
国家进入了一个污染的面积正在扩大的时期。
我们关于PM2.5在很多方面还没有明
确的结论,比如说,它的来源是什么?
我们怎么样来治理?
对公众造成了什么伤害?
什么时候能处理好PM2.5,让人们可以呼吸上新鲜空气?
[9][10][11][12]。
自2006年开始,武汉大学的有关专家已经开始做关于PM2.5的研究,通过他们
设置在武大测绘工程与遥感国家重点实验室楼顶的监测站采样数据显示,从2011年
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3
7月到2012年底,武汉大气中的PM2.5质量浓度平均值(国家质量标准所限的75
μg/m3)为1673μg/m,远远高于国家所规定的。
PM2.5首次被写入政府工作报告是在2012年全国“两会”上。
对PM2.5的关注度正在日
益增大,这也在一方面折射出现如今我国环境污染的严峻性。
从2013年9月国务院公布
《大气污染防治行动计划》以来,不少地区加大了对污染空气的违法企业的处罚力
度[13][14][15]。
环境是人的生存之本、发展之基。
人们能够在一个良好的环境中生产和生活,
可以放心地喝上干净的水,能够呼吸到呼吸新鲜的空气。
治理雾霾不能再坐以待毙
了,这一件刻不容缓的大事,导致雾霾形成的各种隐患需要我们彻彻底底地发掘出
来,从而可以一一把它们根除。
治理雾霾离不开全民的参与。
引起雾霾的主要污染
物之一就是PM2.5,所以研究各个污染物成了刻不容缓的事情。
在雾霾面前,我们
每个人都既是受害者,但与此同时我们也都负有一份责任,治理雾霾不是一件简简
单单的事情,需要我们大家共同的努力,所以我们不可能把它推给政府,企业,每
个人都应该贡献自己的力量,积少成多,积小成大。
比如,培养节约节能的生活方
式。
同时,及时地监督与敦促相关部门与企业在治理雾霾上有所作为也是公民的一
项权利和义务。
单个人的小举动微不足道,但是当我们国家13亿人的力量汇聚到一
起时,你就会发现这是一种强大的力量[16][17][18]。
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4
2SPSS相关性分析
2.1基础理论知识[19][20][21][22]
客观事物之间都是存在关系的,而它们之间的关系大致可以分为两大类:
函数关系和统计关系
我们最常接触到的所说的相关分析是指用来分析事物之间统计关系的方法。
通
常我们在研究一个问题的过程中,一般是先对单变量进行分析,接着再对双变量之间
的关系进行分析,最后拓展到对多变量之间的关系进行分析。
然而多变量分析与单变
量的分析却有一个最大的不同之处,那就是:
客观事物之间的关联性开始被慢慢披露
出来。
我们在统计学的学习或者研究中,研究客观事物之间相互关联的数量特征具有
十分重要的理论意义和实践意义。
而在提到变量之间的关系时,我们首先想到的就是变量间具有的确定性关系,它
所具有的特点是:
当自变量确定后,因变量也就完全被确定了。
对于确定性的关系,
我们一般把它表示成函数的关系的形式,如:
圆的半径和周长之间的关系C=2πr,其
中r是圆的半径,这就是我们所说的函数关系。
具有确定性关系的变量,我们可以很好的来测量它们。
与之不同,我们很难来看
变量之间的非确定性关系,它是确定存在的,并且有的关系强,有的关系弱,而且它
们的程度各有不同,那么如何来测度事物之间的统计关系的强弱一直是我们关注的
问题,这是我们研究的重点,也是研究难点。
非确定性关系,也即统计关系的特点是
给定了一个变量值之后,另外一个变量也就是因变量可以在一定的范围内变动,而不
是仅仅一个确定的值。
例如,人的身高和体重之间的关系,同样身高的人,他们的体
重可能会有很大的差异,因为除了受身高的影响,体重还受其他因素的影响;另外子
女身高和父母身高,校园环境和学生体质,吸烟量和寿命,犯罪与否和年龄,家庭收
入和支出,之间的关系等。
进一步地,统计关系可以再进一步地分为线性相关关系和非线性相关关系。
具体
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的关系我们可以从下面的分支上更加形象地看到:
⎧
⎪
⎧⎪
⎨⎪
⎪⎨⎧
⎪⎪⎨
⎩⎩⎩
函数关系
非线性相关
客观事物之间的关系
统计关系正线性相关
线性相关
负线性相关
如果事物间存在因果关系,那么它们必然是相关的;但是当事物之间存在相关关
系时,它并不一定就是因果关系,也有可能是伴随关系。
相关关系是多种多样的,下
面我们把它们大致归纳为6种类型:
XY
XY
XY
X
XY
XY
XY
X
⇒
⇒
⇒
⇒
强正相关关系:
一变量的增加,导致另一变量的明显增加
是的主要影响因素
弱正相关关系:
一变量的增加,导致另一变量的增加,但是增加幅度
不明显是影响Y的因素,但是不是唯一因素
强负相关关系:
一变量的增加,导致另一变量的明显减少
是的主要影响因素
相关关系
弱正相关关系:
一变量的增加,导致另一变量的减少,但是减小幅度
不明显是影响Y的因素,但是不是唯一因素
非线性相关关系:
X,Y之间没
⎧
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪⎪⎨
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪⇒
⎪
⎪
⇒⎪⎩
有明显的线性关系,但存在着某种非线性关
系X仍是影响Y的因素
不相关:
X,Y之间不存在相关关系
X不是影响Y的因素
2.2
数据的预处理:
我们对数据进行相关性分析,具体的步骤如下:
输入:
武汉市PM2.5预处理数据;
输出:
相关系数矩阵
12345
11121314151
21222324252
313233343
(,)(,)(,)(,)(,)(,)
(,),(,)(,)(,)(,)(,)
(,)(,)(,)(,)(,)(,)
or
(,)(,)(,)(,)(,)(
RyyRxyRxyRxyRxyRxy
RyxRxxRxxRxxRxxRxx
RyxRxxRxxRxxRxxRxx
C
RyxRxxRxxRxxRxxR
=
,,,,,
,,,,
,,,,,
,,,,,53
41424344454
51525354555
)
(,)(,)(,)(,)(,)(,)
(,)(,)(,)(,)(,)(,)
xx
RyxRxxRxxRxxRxxRxx
RyxRxxRxxRxxRxxRxx
⎡⎤
⎢⎥
⎢⎥
⎢⎥
⎢⎥
⎢⎥
⎢⎥
⎢⎥
⎢⎣⎥⎦
,,,,,
,,,,,
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6
运用SPSS软件的两个变量相关性分析工具分析这些指标两两之间的相关性。
并
且使用双侧检验得出指标之间的显著性水平[23][24]。
表2-1相关系数矩阵
Correlations
(二氧化
硫)x1
(二氧化
氮)x2
(可吸入
颗粒物)
x3
(一氧化
碳)x4
(臭
氧)x5
(PM2.
5)y
(二氧化硫)
x1
Pearson
Correlation
1.807**.678**.659**-.179**.726**
Sig.(2-tailed).000.000.000.006.000
N238238236238238238
(二氧化氮)
x2
Pearson
Correlation
.807**1.727**.626**-.063.734**
Sig.(2-tailed).000.000.000.336.000
N238238236238238238
(可吸入颗粒
物)x3
Pearson
Correlation
.678**.727**1.586**-.069.779**
Sig.(2-tailed).000.000.000.295.000
N236236236236236236
(一氧化碳)
x4
Pearson
Correlation
.659**.626**.586**1-.381**.822**
Sig.(2-tailed).000.000.000.000.000
N238238236238238238
(臭氧)x5
Pearson
Correlation
-.179**-.063-.069-.381**1-.352**
Sig.(2-tailed).006.336.
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