北京市空气质量影响因素的计量经济学分析
《2024年2019—2021年北京市PM2.5及组分浓度受风向影响的研究》范文
《2019—2021年北京市PM2.5及组分浓度受风向影响的研究》篇一一、引言随着工业化和城市化的快速发展，空气质量问题日益受到人们的关注。
作为中国首都的北京市，其空气质量状况更是备受关注。
PM2.5作为主要的空气污染物之一，对人类健康和环境造成了严重影响。
近年来，风向对PM2.5及组分浓度的影响成为了研究的热点。
本文旨在研究2019—2021年北京市PM2.5及组分浓度受风向影响的情况，以期为改善空气质量提供科学依据。
二、研究方法本研究采用现场观测与统计分析相结合的方法，以北京市为研究区域，收集了2019—2021年的PM2.5及组分浓度数据，同时记录了对应时期的风向数据。
首先，对数据进行筛选和预处理，排除异常值和干扰因素。
然后，采用统计分析方法，探究风向与PM2.5及组分浓度的关系。
三、结果与分析1. PM2.5及组分浓度概况在研究期间内，北京市PM2.5浓度呈现出一定的波动，但总体呈下降趋势。
组分浓度也表现出类似的趋势。
其中，硫酸盐、硝酸盐和有机物是PM2.5的主要组分。
2. 风向对PM2.5浓度的影响研究发现，不同风向对PM2.5浓度的影响存在显著差异。
在冬季，北风和西北风时，PM2.5浓度较高；而在夏季，南风和西南风时，PM2.5浓度相对较低。
这可能与不同风向带来的气象条件和污染源分布有关。
3. 风向对组分浓度的影响对于组分浓度，不同风向的影响也表现出一定的规律。
例如，北风和西北风时，硫酸盐和硝酸盐浓度较高；而南风和西南风时，有机物浓度相对较高。
这表明不同风向对PM2.5组分的输送和转化过程具有重要影响。
4. 影响因素探讨影响PM2.5及组分浓度的因素很多，包括气象条件、污染源分布、排放标准等。
在本研究中，我们发现风向是影响PM2.5及组分浓度的关键因素之一。
此外，城市绿化、交通状况等因素也可能对PM2.5浓度产生影响。
因此，在制定空气质量改善措施时，需要综合考虑多种因素。
四、结论本研究表明，风向对2019—2021年北京市PM2.5及组分浓度具有显著影响。
北京市空气质量数据分析及治理研究
北京市空气质量数据分析及治理研究近年来，北京市的空气质量一直备受关注。
尤其在冬季，雾霾天气频繁出现，不仅影响市民出行和生活，更对健康造成威胁。
为了改善北京市的空气质量，政府采取了一系列措施，包括限行、减排、绿化等，取得了一定效果。
本文将针对北京市的空气质量数据进行分析，并探讨一些有效的治理办法。
一、数据分析从近年来北京市的空气质量数据来看，状况有所改善，但仍存在一些问题。
以下是对2018年和2019年6月至8月的数据进行的分析。
1.1 PM2.5浓度分析首先是PM2.5的浓度。
据数据显示，2018年平均PM2.5浓度为51.4μg/m³，2019年同期为44.6μg/m³，而2013年的平均浓度则为89.5μg/m³。
可见，PM2.5的浓度在逐年下降。
然而，就2019年6月至8月的数据而言，在这三个月中，有29天的PM2.5浓度超过50μg/m³，其中15天超过了100μg/m³。
显然，雾霾天气仍是一个严重的问题。
1.2 其他污染物浓度分析除了PM2.5，北京市的空气中还存在其他污染物。
以下是对其中几种污染物的平均浓度分析。
- PM10：2018年为76.4μg/m³，2019年为60.3μg/m³；- SO2：2018年为10.4μg/m³，2019年为8.1μg/m³；- NO2：2018年为59.4μg/m³，2019年为60.7μg/m³。
从数据来看，除了NO2浓度略有上升，其他污染物的浓度都在下降。
二、治理措施2.1 减排减少污染物排放是治理空气质量的关键。
北京市政府采取了一系列措施来减少污染物排放。
首先是汽车限行。
北京市已实施了数年的机动车限行措施。
限行可以有效减少城市交通带来的尾气排放，同时给市民以更好的公共交通选择。
其次是工业减排。
北京市的工业呈现了向高精尖方向的发展趋势，通过技术升级、产业转型等方式，不断降低工业污染物排放。
北京市空气质量的时间特征及影响因素分析
北京市空气质量的时间特征及影响因素分析
严彦文;谢碧霄;孟得新;范申
【期刊名称】《应用数学进展》
【年(卷),期】2024(13)1
【摘要】基于描述性统计和非参数统计方法,对北京市2017年春至2020年冬的AQI (Air Quality Index,空气质量指数)和大气污染物的时间特征,及它们与温度和风力的关系进行分析。
结果表明:北京市春夏季的空气质量相对秋冬季较差,夏季大气中污染物O3的浓度偏高,春冬季PM2.5、PM10、SO2、CO、NO2的浓度更高;近四年来,北京市的空气质量得到改善,但在大气污染物O3和CO方面的工作仍需加强;可吸入颗粒物、CO、NO2和O3是影响北京市空气质量的重要因素;高温会在一定程度上降低北京市的空气质量,而大风不是北京市影响空气质量的主要因素。
【总页数】9页(P118-126)
【作者】严彦文;谢碧霄;孟得新;范申
【作者单位】中国石油大学(北京)理学院
【正文语种】中文
【中图分类】X51
【相关文献】
1.北京市空气质量的影响因素分析r——基于灰色关联
2.北京市2020年春节期间空气质量影响因素分析
3.北京市大气污染物时间变化特征及气象影响因素分析
4.
基于数据分析的2019~2020北京市空气质量影响因素分析5.北京市2015-2020年空气质量特征及影响因素分析
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北京空气质量评价方法研究
北京空气质量评价方法研究空气是人类赖以生存的物质基础,适宜人们生存的空气是保证人们身心健康的前提。
然而我国改革开放以来,伴随着经济的高速发展,工业化程度的加深,环境污染日益严重,恶化的空气质量已经对人们的健康生活造成威胁。
保证空气质量是保障民生的基本需要,是建设生态文明,构建社会主义和谐社会的必然要求。
90年代的北京曾经沙尘肆虐,空气质量达不到国际标准,痛失了2000年奥运会举办权。
因此我们对北京首都进行空气质量分析和评价。
空气质量差说明空气中的空气污染物成分比重较高，主要的空气污染物包括可吸入颗粒物（直径在10微米以下的颗粒物），二氧化硫，二氧化氮，臭氧，挥发性有机物，一氧化碳等。
北京主要的空气污染物：可吸入颗粒物，一种包括了泥土、灰尘、煤烟、以及汽车、工厂、燃煤锅炉，建设工地等排放的污染颗粒的混合物，为北京最严重的污染源。
联合国环境规划署称，北京二氧化硫，二氧化氮，一氧化碳等污染物含量在2000－2006年有所下降，而可吸入颗粒物的含量没有下降。
北京路面上的330万辆汽车排放的一氧化碳占到了空气中一氧化碳总量的80%。
2012年5月13日，北京市环保监测中心首次公布了一氧化碳和臭氧浓度研究性数据，一氧化碳数据显示，11日21时至12日20时，一氧化碳24小时均值为2.2毫克/立方米，小时浓度最高为3.3毫克/立方米，按照新国标，一氧化碳日均值在4.0毫克/立方米，小时浓度在10毫克/立方米以下达标。
均属达标状态。
以下采用2000年到2008年这九年时间的空气污染物数据进行数据分析和处理。
一、数据介绍：大气污染主要指介入大气中的物质、能量和生物等超过大气环境容许量，直接或间接影响人类的生活、生产和圣体健康等带来不良影响的现象。
所以对大气污染物进行分析是非常必要的事情。
本次分析的数据是从2000年到2008年污染物年日均值的情况，地点是北京，其中包括二氧化硫、二氧化氮和可吸入颗粒物，对变量进行分析，以了解这9年中污染物的变化及相互之间的影响。
《2024年北京PM2.5浓度的变化特征及其与PM10、TSP的关系》范文
《北京PM2.5浓度的变化特征及其与PM10、TSP的关系》篇一一、引言随着工业化和城市化的快速发展，大气污染问题日益严重，尤其是细颗粒物（PM2.5）的污染问题备受关注。
PM2.5因其粒径小、易进入人体肺部甚至血液中，对人体健康产生严重影响，已成为国内外环境科学研究的热点。
北京作为中国的首都，其PM2.5浓度的变化特征及其与PM10、总悬浮颗粒物（TSP）的关系，对于理解城市大气污染的成因及治理具有重要价值。
本文旨在分析北京PM2.5浓度的变化特征，并探讨其与PM10、TSP的关系。
二、研究方法本研究采用北京市环保部门发布的大气监测数据，选取近五年来的PM2.5、PM10及TSP的浓度数据作为研究对象。
通过统计分析方法，对数据进行处理和分析，探讨PM2.5浓度的变化特征及其与其他污染物的关系。
三、北京PM2.5浓度的变化特征1. 时间变化特征：北京PM2.5浓度在全年中呈现出明显的季节性变化。
冬季由于供暖等因素的影响，PM2.5浓度较高；夏季由于降雨较多，有利于颗粒物的沉降，PM2.5浓度相对较低。
此外，工作日与周末的PM2.5浓度也存在差异，工作日由于交通拥堵等因素导致PM2.5浓度较高。
2. 空间分布特征：北京市内不同区域的PM2.5浓度也存在差异。
工业区、交通枢纽等地区的PM2.5浓度较高，而郊区、公园等地的PM2.5浓度相对较低。
四、北京PM2.5与PM10、TSP的关系1. 相关性分析：通过统计分析发现，北京PM2.5与PM10及TSP之间存在显著的正相关性。
即当PM10及TSP浓度升高时，PM2.5的浓度也会相应升高。
这表明它们之间存在共同的来源和传输途径。
2. 影响因素分析：通过对历史数据进行分析发现，气象条件、交通状况、工业排放等是影响PM2.5、PM10及TSP浓度的主要因素。
例如，风速较小、湿度较大时，颗粒物的扩散和沉降受到限制，导致浓度升高；交通拥堵和工业排放增加也会导致颗粒物浓度的升高。
北京空气污染的函数型数据分析与治理的开题报告
北京空气污染的函数型数据分析与治理的开题报告一、研究背景近年来，北京市的空气质量问题受到了广泛关注。
根据北京市环保局发布的数据，北京市空气污染状况严重，PM2.5浓度指数高达200以上。
空气污染对人类健康、生态环境等都产生了严重的影响，因此需要进行相关的研究和治理。
函数型数据分析是一种针对时空数据的统计分析方法，适用于对时间序列或空间序列中的数据进行建模和分析。
针对北京市空气污染问题，可以采用函数型数据分析的方法，对其进行建模和分析，进而提出对应的治理方案。
二、研究内容本研究主要基于北京市环保局发布的空气质量数据，通过函数型数据分析的方法进行建模和分析，探讨空气污染与其它环境因素之间的关系，比如气象因素、交通因素等。
具体的研究内容包括：1. 对北京市空气质量数据进行采集和预处理，包括数据清洗、缺失值处理等。
2. 进行函数型数据的建模和分析，比如基于回归模型的空气污染与气象因素之间的关系分析、基于聚类分析的北京市空气质量时空模式识别等。
3. 提出相应的治理策略，并对其进行评估和实验。
三、研究意义本研究的意义在于：1. 对北京市空气污染状况进行深入的研究，探讨影响北京市空气质量的各种因素，并且从函数型数据的角度进行建模和分析，为治理提供依据。
2. 采用函数型数据分析的方法进行建模和分析，解决了传统时间序列、空间序列分析方法的不足，可提高研究的准确性和可靠性。
3. 研究结果可为政府部门和相关企业提供治理方案，进一步提升北京市的环境质量和人民健康水平。
四、研究方法本研究采用函数型数据分析的方法进行建模和分析，包括基于回归模型的分析、基于聚类分析的模式识别等。
具体方法如下：1. 函数型数据采用B样条变换，使得连续函数可以离散化为有限维数的向量，进而进行函数型数据的建模和分析。
2. 基于协方差函数的回归模型，分析北京市空气污染与气象因素之间的关系。
3. 基于K-means算法的聚类分析，对北京市空气质量时空模式进行识别和分类。
北京市空气质量状况的研究分析
北京市空气质量状况的研究分析一、背景介绍北京市是中国的首都城市，也是国家的政治、文化、科技、经济中心。
然而，由于经济增长过快、能源消耗负荷过大、交通拥堵等问题，空气质量成为了北京市面临的一大环境问题。
为了更好地了解北京市空气质量状况，本文对该问题进行研究分析。
二、问题阐述北京市的大气污染主要包括PM2.5、PM10、二氧化硫、一氧化碳、二氧化氮、臭氧等多种污染物，这些污染物对人体健康和环境造成了不良影响。
同时，北京市空气质量受到大气扩散条件和气象等自然因素的影响。
因此，本文主要对北京市空气质量状况进行分析，了解污染物的来源和分布情况，以及受自然因素的影响情况。
三、北京市空气质量状况分析1. 污染物来源北京市的污染物可以分为点源污染和面源污染，其中点源污染主要来自汽车尾气、工业企业废气排放等，面源污染主要来自房屋供暖、焚烧农作物和垃圾等。
同时，北京市还受到周边地区的污染物传输的影响。
2. 污染物分布情况北京市各个区城区和郊区的污染物分布情况存在差异，其中城区污染物浓度较高，在工业企业聚集区、交通拥堵路段和居民密集区的污染物浓度尤为明显。
而郊区由于其自然环境较好，污染物浓度相对较低。
3. 受自然因素的影响情况北京市的空气质量也受到自然因素的影响，比如风向、风速、湿度、气压和温度等。
在天气晴朗、无风、高气压的情况下，污染物容易积聚，导致污染物浓度上升。
四、改善空气质量的措施在分析北京市空气质量状况的基础上，可以采取以下措施改善北京市的空气质量：1. 减少点源污染源头，推行清洁生产；2. 限制汽车使用，推广新能源车辆，提供公交、地铁等公共交通工具；3. 推进煤改气、煤改电等清洁能源的使用；4. 强化空气质量监测和预警体系，及时发布污染物浓度数据和做好公众舆情应对工作；5. 联合周边地区共同应对大气污染问题。
五、结论通过对北京市空气质量状况的分析，可以看到其存在的问题和取得的成果。
虽然北京市采取了很多措施减少污染物排放并取得了一定的成果，但是其仍然面临着如何平衡发展和空气质量的问题。
北京空气污染调查报告
在城市各区域建设充电设施，为新能源汽车提供 便利的充电服务。
01
研究结论和展望
研究结论
空气污染严重
北京的空气污染问题仍然严重，尤其是 在冬季，由于燃煤取暖和交通排放等原
因，导致空气质量下降。
区域性污染显著
北京周边地区的空气污染也对北京的 空气质量产生了显著影响。
污染物排放量大
工业、农业和居民生活等各个领域排 放的大量污染物是导致空气污染的主 要原因。
01
北京空气污染影响及危害
对人体健康的影响
肺癌风险
心脑血管疾病
长期接触空气污染的环境，会增加患肺癌 的风险。
空气污染可以加速心脑血管疾病的发生和 发展。
呼吸道疾病
免疫系统紊乱
空气污染会引发各种呼吸道疾病，如哮喘 、慢性阻塞性肺病等。
长期接触空气污染的环境，会影响免疫系 统的正常功能，增加患过敏性疾病的风险 。
化工行业
北京的化工企业也较多，这些企 业排放的废气、废水和固体废弃 物等也是空气污染的主要来源之
一。
电力行业
北京的电厂、电站等发电企业排 放的废气、烟尘等也是空气污染
的主要来源之一。
机动车尾气排放
汽车尾气
随着北京机动车数量的不断增加，汽车尾气排放已经成为北京空气污染的主要 来源之一。
柴油机尾气
北京的货车、客车等柴油车辆数量较多，这些车辆排放的尾气中含有大量的颗 粒物、氮氧化物等有害物质，对空气质量造成严重影响。
调整能源结构
加大对清洁能源的开发和利用，减少对化石能源的依赖，提高可 再生能源比重。
严格控制煤炭消费
逐步减少煤炭消费量，推广清洁煤技术，提高煤炭利用效率。
推广清洁能源和新能源汽车
基于相关分析的北京空气质量影响因素研究
基于相关分析的北京空气质量影响因素研究基于相关分析的北京空气质量影响因素研究摘要：北京作为中国的首都以及重要的政治、经济和文化中心，其空气质量一直备受关注。
本研究旨在通过相关分析方法，探究影响北京空气质量的主要因素，为改善北京的空气质量提供科学依据。
1.引言近年来，随着工业化和城市化进程的加快，空气质量问题逐渐凸显。
北京作为全国的政治、经济和文化中心，其空气质量一直备受关注。
严重的雾霾天气不仅影响人们的身体健康，也对社会经济发展造成了巨大的阻碍。
因此，研究北京空气质量的影响因素具有重要意义。
2.相关分析方法相关分析是一种用于研究变量之间相关性的统计方法。
它通过计算相关系数来衡量两个变量之间的线性关系。
本研究将利用相关分析方法，分析北京空气质量与多个潜在因素之间的关系。
3.数据收集本研究收集了北京市2010年至2020年的空气质量指数（AQI）数据，该数据由北京市环境保护局提供。
同时，还收集了相关的天气数据、经济数据以及人口数据。
4.研究结果通过对数据进行相关分析，我们发现了一些与北京空气质量相关的关键因素。
4.1 大气污染物排放大气污染物排放是北京空气质量恶化的主要原因之一。
研究结果显示，北京空气质量指数与二氧化硫（SO2）、氮氧化物（NOx）和细颗粒物（PM2.5）浓度密切相关。
此外，汽车尾气排放也是重要的污染源之一。
4.2 天气因素天气因素对北京空气质量的影响也不容忽视。
研究结果显示，高温、高湿度和低风速天气条件下，北京的空气质量更容易恶化。
这是因为高温和高湿度有利于污染物的生成和扩散，而低风速则减缓了污染物的排散速度。
4.3 经济发展经济发展水平也与北京空气质量密切相关。
研究结果表明，经济活动的增加导致能源消耗的增加，进而增加了大气污染物的排放量。
此外，工业和交通业的发展也对北京的空气质量产生了不利影响。
4.4 人口密度北京的人口密度非常高，这也是影响空气质量的重要因素之一。
研究结果显示，人口密度与空气质量指数呈正相关关系。
基于多元回归分析影响北京市空气质量的因素
基于多元回归分析影响北京市空气质量的因素作者：***来源：《西部论丛》2020年第08期摘要：随着冬天来临，供暖季启动，北京近日雾霾天气频发，空气污染严重，给人民的生产生活带来不良影响。
本文选取2000年—2012年北京市的相关数据，运用多元回归建模分析，研究地区经济发展状况、人口规模、城市道路交通状况、能源耗费量、尾气排放及城市绿植覆盖率对北京市空气质量的影响程度。
关键词：空气质量;多元回归;模型检验一、论文的背景与意义空气，是人类每天都在呼吸的生命气体，是人类赖以生存的必要前提，空气质量的好坏对人类的生产、生活都将带来很大影响。
随着改革开放以来工业的迅猛发展，环境污染严重，大气污染日渐突出，恶化的空气质量严重影响人类的健康生活。
北京市，作为中华人民共和国首都，是我国的政治中心、文化中心和国际交往中心，同时也是首批国家历史文化名城和世界上拥有世界文化遗产数最多的城市，旅游资源丰富，在国内和国际都有很重要的影响力。
近年来北京雾霾天气多发，空气污染严重，给人民的生产生活带来不良影响。
本文基于多元回归建模分析，研究对北京市空气质量影响因素，以期能够提出合理建议改善北京市空气质量。
二、数据的来源与数据的介绍2.1数据来源本文研究数据空气质量达标天数取自于2000年—2012年《北京市環境状况公报》公布的全市空气质量二级和好于二级天数，地区生产总值、年末常住人口、私人汽车拥有量、煤炭消费量、汽油消费量、城市绿地面积取自于2000年—2012年《中国统计年鉴》。
2.2数据的介绍本文选取了几个可能影响北京市空气质量的变量，以北京市2000年—2012年的空气质量达标天数（Y）代表北京市空气质量，地区生产总值（X1）代表经济发展状况，年末常住人口（X2）表示人口规模，私人汽车拥有量（X3）代表城市交通状况，煤炭消费量（X4）代表能源耗费，汽油消费量（X5）代表尾气排放，城市绿地面积（X6）代表城市绿地植被覆盖率。
北京空气污染的经济学成因及其治理分析
北京空气污染的经济学成因及其治理分析北京空气污染的经济学成因及其治理分析一、引言2013年以来，北京市雾霾天气频频出现，雾霾指数屡次“爆表”，如今北京市政府与北京市环境保护部门在继续追求北京市经济建设与发展的同时，环境的可持续发展问题不得不受到极大的重视。
（一）北京市现阶段空气质量状况随着我国工业发展、城市扩张和汽车保有量的飞速增长，城市大气环境在逐渐恶化。
空气污染严重影响生态环境，对人类生活和人体健康也会产生不良影响，目前越来越多的流行病学研究证明空气污染与许多疾病直接或间接相关。
虽然近年来国家不断加大环境治理工作力度，且为此投入大量的人力物力财力，各地的空气质量仍须改善。
世界卫生组织（WHO）于2005年最新出版的《空气质量准则》中，对大气中可吸入颗粒物的浓度限值制定了严格的标准。
WHO规定PM2.5年平均浓度为10μg/m3，24小时平均浓度为25μg/m3。
美国驻华大使馆在2011年11月29日前后于北京闹市区更是一度监测到557μg/m3的浓度，超过世卫组织安全标准20多倍。
根据中华人民共和国环境保护部于2004年至2011年公开发布的环境状况公报，从全国范围来看，起初在2004年，全国城市空气质量总体上与上年变化不大，部分污染较严重的城市空气质量较上一年有所改善，劣三级城市比例下降，但空气质量达到二级标准城市的比例也在降低。
在2004年监测的342个城市中，132个城市达到国家环境空气质量二级标准，约占38.6%，比2003年减少3.1%。
空气质量为三级的城市有141个，约占41.2%，比2003年增加9.7%。
劣于三级的城市有69个，约占20.2%，比2003年减少6.6%。
而在2012年的监测结果中显示，全国城市环境空气质量总体保持稳定。
根据公报所公布的数据，筛选整理之后，得到如下数据：2005年至2011年全国空气质量监测各级标准比率表数据来源：中华人民共和国环境保护部环境状况公报。
北京空气污染问题现状分析及对策研究
北京空气污染问题现状分析及对策研究一、阐明问题本文从北京近年来空气质量状况为切入点，通过媒体报道、调查访问等方式详细分析北京空气污染问题，并且明确衡量空气质量、污染程度的具体项目和数值，以及各项指标与人体生理心理健康、社会活动等的关系及影响程度，强调治理空气污染的必要性和急迫性。
通过全面分析北京空气污染问题的主要原因，明确主要污染源与各项空气污染指标之间的关系。
通过综合分析内部因素与外部因素，权重短期利益与长远利益、局部效益与总体效益，结合技术、经济、政治、人文、社会各方面因素，找出治理北京空气污染问题的最优方案，在合理期限内改善空气质量，从空气质量数据指标和居民主观感受两个方面都能达到特定要求。
二、系统分析2.1系统总体目标本文从北京近年来空气质量状况为切入点，通过媒体报道、调查访问等方式详细分析北京空气污染问题，并且明确衡量空气质量、污染程度的具体项目和数值，以及各项指标与人体生理心理健康、社会活动等的关系及影响程度，强调治理空气污染的必要性和急迫性。
通过全面分析北京空气污染问题的主要原因，明确主要污染源与各项空气污染指标之间的关系。
通过综合分析内部因素与外部因素，权重短期利益与长远利益、局部效益与总体效益，结合技术、经济、政治、人文、社会各方面因素，找出治理北京空气污染问题的最优方案，在合理期限内改善空气质量，从空气质量数据指标和居民主观感受两个方面都能达到特定要求。
2.3系统环境分析2.4系统功能分析2.5系统结构分析系统要素4->2->7->5->1法规制度的落实保证资金投入，增加了新能源的使用,减少了化石能源消费量,而化石能源消费量进一步影响空气污染治理设备，进而影响粗放型企业数量。
2->6->1加大资金投入从而增加绿化面积进而减少粗放型企业数量。
4->3->9->8法规制度的落实增强了公民的环保意识，使公民转变出行方式，从而增加了公共交通规模，进而减少了私家车的数量。
《2024年2019—2021年北京市PM2.5及组分浓度受风向影响的研究》范文
《2019—2021年北京市PM2.5及组分浓度受风向影响的研究》篇一一、引言随着工业化和城市化的快速发展，空气质量问题日益受到人们的关注。
作为中国首都的北京市，其空气质量状况更是备受关注。
PM2.5作为主要的空气污染物之一，对人类健康和环境造成了严重影响。
近年来，风向对PM2.5及组分浓度的影响成为了研究的热点。
本文旨在探讨2019—2021年北京市PM2.5及组分浓度受风向影响的研究，以期为改善空气质量提供科学依据。
二、研究方法本研究采用北京市环保部门发布的空气质量监测数据，包括PM2.5及组分浓度、风向、风速等气象数据。
首先，对数据进行清洗和筛选，确保数据的准确性和可靠性。
然后，采用统计分析方法，研究不同风向条件下PM2.5及组分浓度的变化规律。
最后，运用地理信息系统（GIS）技术，将监测数据与风向进行空间可视化分析。
三、研究结果1. PM2.5及组分浓度变化规律研究结果表明，北京市PM2.5及组分浓度在不同风向条件下存在显著差异。
具体而言，当主导风向为西北风时，PM2.5及组分浓度较高；而当主导风向为东南风时，PM2.5及组分浓度相对较低。
此外，组分浓度的变化也与风向有关，如硫酸盐、硝酸盐等组分在西北风条件下浓度较高。
2. 空间分布特征通过GIS技术对监测数据进行空间可视化分析，发现北京市PM2.5及组分浓度的空间分布与风向密切相关。
在西北风条件下，污染物易在城区及周边地区积累，导致PM2.5及组分浓度较高；而在东南风条件下，污染物易被吹散，浓度相对较低。
四、讨论本研究结果表明，风向对北京市PM2.5及组分浓度的影响显著。
这主要是由于不同风向条件下，污染物的传输和扩散条件发生变化，导致浓度差异。
为了改善空气质量，应采取措施减少污染物的排放，同时加强污染物的治理和扩散。
此外，应加强空气质量监测网络的建设，提高数据的准确性和可靠性，为政策制定提供科学依据。
五、结论本研究通过分析2019—2021年北京市PM2.5及组分浓度的变化规律和空间分布特征，发现风向对PM2.5及组分浓度的影响显著。
《2024年北京PM2.5浓度的变化特征及其与PM10、TSP的关系》范文
《北京PM2.5浓度的变化特征及其与PM10、TSP的关系》篇一一、引言近年来，随着工业化和城市化的快速发展，大气污染问题日益严重，尤其是细颗粒物（PM）的污染成为公众关注的焦点。
北京作为中国的首都，其空气质量直接关系到居民的健康和生活质量。
PM2.5、PM10和总悬浮颗粒物（TSP）作为衡量空气质量的重要指标，其浓度的变化特征及其相互关系成为了研究的热点。
本文旨在分析北京PM2.5浓度的变化特征，并探讨其与PM10、TSP的关系。
二、研究方法本研究采用北京市环保局发布的历史空气质量监测数据，通过统计分析方法，研究PM2.5、PM10和TSP的浓度变化特征及其相互关系。
三、北京PM2.5浓度的变化特征1. 时间变化特征北京PM2.5浓度在一年中的变化呈现出明显的季节性特征。
冬季和春季由于供暖季的到来以及气象条件的影响，PM2.5浓度较高；夏季和秋季则相对较低。
在日变化上，早晚高峰时段PM2.5浓度较高，而白天和夜晚较低。
2. 空间变化特征在北京的不同区域，PM2.5浓度也存在差异。
工业区和交通拥堵地区的PM2.5浓度较高，而郊区和新城的浓度相对较低。
此外，受气象条件的影响，如风速、湿度等也会影响PM2.5的扩散和浓度。
四、北京PM2.5与PM10、TSP的关系1. PM2.5与PM10的关系PM2.5和PM10都是衡量空气质量的重要指标，但它们有不同的粒径范围。
一般情况下，PM2.5的粒径较小，更易进入人体呼吸道深处，对健康的影响更大。
而PM10的粒径较大，主要分布在呼吸道表面。
因此，PM2.5浓度的变化与PM10密切相关，两者往往呈现出同步变化的趋势。
2. PM2.5与TSP的关系TSP是指空气中总悬浮颗粒物的浓度，包括PM10及更大粒径的颗粒物。
因此，PM2.5作为TSP的一部分，其浓度的变化也会影响TSP的浓度。
当PM2.5浓度较高时，TSP的浓度也会相应升高。
五、结论通过对北京市空气质量监测数据的分析，我们可以得出以下结论：1. 北京PM2.5浓度的变化具有明显的季节性和日变化特征，冬季和春季浓度较高，夏季和秋季较低；早晚高峰时段浓度较高，白天和夜晚较低。
北京市PM2.5的相关因素研究
北京市PM2.5的相关因素研究作者：丛琳孙德山邹存利张蕾来源：《经济数学》2017年第04期摘要选取2016年北京市空气质量指数数据，简述了北京市空气的现状，并根据频率得出PM2.5已经成为北京市空气中的首要污染物的结论.通过计算PM2.5与AQI所监测的其余指标之间的相关程度，进行PM2.5与PM10，CO和NO2的多元回归分析，得到线性回归方程.同时对模型给予改进，建立基于2个主成分的、更为精准的多元回归模型.得出PM10是空气中PM2.5的最主要成因的结论，CO和NO2对PM2.5的影响也不容忽视的结论，对北京市雾霾天气预防提供参考意见.关键词 PM2.5； AQI；相关系数；多元回归分析；主成分分析中图分类号 O213 文献标识码 AAbstract We selected the Beijing air quality index data in 2006， clarified the current situation of Beijing air， and based on the frequency we got a conclusion that the PM2.5 has already become the primary pollutant.The calculated correlation between PM2.5 and AQI’s remaining indicators，multiple regression analysis of PM2.5 and PM10， CO and NO2， we got the linear regression equation. By improving the model at the same time， a more accurate multivariate regression model based on two principal components was established. It can be concluded that PM10 is the main cause of PM2.5 in the air， and the effect of CO and NO2 on PM2.5 cannot be ignored， the suggestion was provided on the prevention of haze weather in Beijing.Key words PM2.5； air quality index； correlation index； multivariate regression analysis；principal component analysis；principal component analysis1 引言空气是地球上大气层中的气体混合，作为人类赖以生存的物质，空气的质量变化直接影响着人类的生活.空气质量是依据空气中污染物的浓度来反映空气受污染的程度的一项指标.现今，空气质量问题已经成为环境质量中的重点，空气质量每况愈下，随之而来的对空气问题进行分析以及提出相应的解决措施也成为了人类生存环境保护的重中之重.我国从20世纪80年代开始了大气中颗粒物的研究工作.黄鹂鸣等[1]对大气颗粒物的污染在5个典型的城市功能区进行了分析，结果表明PM2.5与PM10的比例占到68%左右.宋宇等[2]对北京市1999年和2000年的空气污染物的消光系数以及粒径大小不同的颗粒物的质量浓度进行监测，得出能见度下降的首要原因是大气颗粒物的消光.魏玉香等[3]对南京市2007年度PM2.5进行了日变化、月季变化的特征分析，并利用同期气象资料分析气象与PM2.5的关系.美国国家环境保护局也曾对与PM2.5相关的健康效应予以定量的评价，其中由死亡引起的经济损失比重达到89%之高.PM2.5是直径小于等于2.5微米的细颗粒物，它在空气中的含量浓度与空气污染程度有着密不可分的关系.尽管，这种细颗粒物是空气中很少的一个组成部分，但其粒径小、面积大、在大气中能长时间停留且能远距离输送等特点使其对空气环境质量以及人类身体健康有着重大影响.事实证明，PM2.5所能携带的有害物质多于PM10等其他污染物质，并且对人类呼吸系统有极强的穿透力，更易于被呼吸道黏膜所吸附，并永久留于体内.由于PM2.5等空气污染物导致的空气质量破坏正在蔓延，每年约有300万人死于肺部相关疾病.因此，随着全球大气的污染情况日益加重，作为首都的北京则更应该予以重视研究，以便为相关部门的针对性治理提供一定的参考信息与建议.2 数据来源及北京空气质量基本状况本文所采用的数据来源于中华人民共和国环境保护部的数据中心[4]和中国空气质量在线分析平台[5].其中2016年4月16日及2016年9月6日的数据有所缺失，采用平均值法进行插补处理.同时采用标准化的方法对数据进行处理，以减除量纲对分析的影响.据历史天气状况纪录，2016年北京市平均轻度雾霾以上的天气达到55天，大多数出现在秋冬季节.2016年11月5日出现能见度不足200米的强浓雾霾，造成494架飞机航班取消，所导致的交通事故更是不计其数.同年12月19日～12月21日，北京市红色预警雾霾天气，对中小学生采取“停课不停学”措施.雾霾天气主要由城市工业化、机动车数量以及绿地覆盖程度和人口规模等因素影响.日常生活所产生的废气排放无疑成为了空气的一种负担.从数据中得出，北京市2016年366天中优良天气所占比例为52.1%，重度及严重污染的比例达到10.7%.表明北京市总体空气质量不容乐观.具体数据如表1所示.根据所收录的2016年北京市每日空气首要污染物数据得知，北京市空气中首要污染物有NO2，O3-8，PM10，PM2.5，并对其出现频率进行统计分析.其中PM2.5出现156天，所占百分比为42.6%，远超其他污染物所占比例.详见表2.因此，PM2.5成为北京市空气中首要的污染物.3 AQI指数介绍AQI是空气污染指数，是用不同级别来描述空气污染成都和质量情况.参与评价的指标主要有细微颗粒物（PM2.5）、可吸入颗粒物（PM10）、二氧化硫、一氧化碳、二氧化氮、臭氧六项.空气污染指数分为五个级别，取值范围在0至500之间，本文所采用的数据中每天空气污染程度就是由此指数评价得到的.当AQI达到300以上，则可判定当日空气状况属于严重污染，2016年北京市一共出现了9天严重污染情况，这对儿童、老人和病人的身体有着极大伤害.4 PM2.5的相关系数计算4.1 相关系数介绍相关系数是一种反应变量之间相关关系密切程度的统计指标，是用以研究变量间线性相关程度的量.皮尔逊相关系数计算公式为：相关系数r的取值在-1和+1之间，r值的正负表示变量间相关关系的正负，r的绝对值越大则说明两变量的相关性越强.皮尔逊相关系数是最常见的计算方法，但并不是唯一的.肯德尔秩相关系数定义了n个同类别的统计对象按照特定的属性进行排序，若二者属性的排名相同，则系数为1，这也表明两个属性是正相关的；反之，若排名相反则系数-1代表负相关；若排名完全独立则不相关.Kendall秩相关系数计算公式为：斯皮尔曼等级相关系数对未知类型的数据类型使用积矩阵相关系数来描述相关性，它对原始数据是没有要求的，属于非参数统计方法.4.2 相关系数计算运用SPSS 20.0[6]，采用上述3种相关系数计算方法进行指标间的相关性分析，得到结果如表3所示.Pearson相关系数中，PM2.5与PM10的相关系数为0.894，与CO的相关系数为0.868，与NO2的相关系数为0.824，相对前两者来说其相关性有所减弱；而PM2.5与其余指标间的相关性相对较低.同时，Kendall相关系数与Spearman相关系数的结果大致相同.所以，与PM2.5相关性较强的分别为PM10、CO和NO2.由北京市2016年全年空气质量数据，以及数据间的相关性分析，可以初步得出PM2.5与PM10、CO和NO2具有较强的相关关系.并且通过控制这些污染物的形成与排放，对PM2.5的形成也可以起到抑制作用.因此，需要研究分析指标间具体的变动趋势关系.5 PM2.5与主要指标的多元回归分析多元回归分析是用于处理一个因变量与多个自变量间数量关系的方法.运用EViews 8.0[7]对与PM2.5相关性比较强的3个指标PM10、CO和NO2，运用最小二乘法进行多元回归分析，得到结果如表4所示.由于NO2的参数检验0.388 8远远大于0.05，说明此变量并不显著，所以做删除处理.同时参数C的检验也不显著.所以再将PM2.5对PM10和CO重新做二元回归分析，得到结果如表5所示.各个统计指标都是显著的，参数检验也均通过.为了改进模型以更准确的描述监测指标之间的关系，采用主成分分析方法对除PM2.5以外的其余5个变量进行分析，然后建立主成分间的多元回归.运用R 3.4.0[8]，得到主成分分析结果以及相应载荷矩阵如表6和表7所示.由此可以得到前2个主成分的贡献率达到83.4%，超过80%，这表明前两个主成分所包含的信息足够充分.由于主成分分析操作中已经保证两个主成分间的独立性，因此对PM2.5与两个主成分做二元回归分析，得到回归结果如表8所示.通过回归方程，可以表明PM2.5与两个主成分间关系.由此表明，当主成分E1保持不变时，主成分E2每变化一个单位会导致PM2.5变化1.758个单位；同时当主成分E2保持不变时，主成分E1每变化一个单位PM2.5会变化0.596个单位.同时也间接的反映出PM10含量变化对PM2.5的影响最大.6 总结与建议本文通过收集2016年北京市空气质量监测的各项指标，研究北京市雾霾形成的主要因素PM2.5的污染问题，整理了北京市2016年AQI及其具体监测指标的具体数值，对366天的具体情况进行了整理分析，得出PM2.5是北京市2016年首要污染物.进而对PM2.5和其他监测指标进行相关分析及多元回归分析，得到相应的回归方程.由于变量间相关性，采用主成分分析得到2个主成分，得到一个较为精准的统计模型.并得出结论：在除PM2.5外的五个监测指标中，PM10对PM2.5的影响程度最大，所以优先控制空气中尘土的含量可以达到控制PM2.5的目的，同时CO与NO2对PM2.5的影响也不容小觑.因此，要通过控制建筑工地扬尘工作尘土飞扬、加大城市绿化面积和汽车尾气排放及化工气体不完全燃烧的排放等从根源解决问题，以改善人们赖以生存的环境.参考文献[1] 黄鹂鸣，王格慧，王荟，等.南京市空气中颗粒物PM10、PM2.5污染水平[J].中国环境科学，2002.22（4）：334-337.[2] 宋宇，唐孝炎，方晨，等.北京市能见度下降去颗粒物污染的关系[J].环境科学学报，2003.23（4）：468-471.[3] 魏玉香，银燕，杨卫芬，等.南京地区PM2.5污染特征及其影响因素分析[J].环境科学与管理，2004.5（3）：327-311.[4] 中华人民共和国环境保护部.中华人民共和国环境保护部数据中心，[EB/OL].（2017-06-01）[2017-06-01].http：///index.[5] 真气网.中国空气质量在线监测分析平台[EB/OL]. https：//.[6] 薛薇.基于SPSS的数据分析[M].北京：中国人民大学出版社，2006.[7] 张大维，刘博，刘琪.EVIEWS数据统计与分析教程[M].北京：清华大学出版社，2010.[8] 肖枝洪，朱强，苏理云，等.多元数据分析及其R实现[M].北京：科学出版社，2013.。
北京市空气质量影响因素的计量经济学分析
北京市空气质量影响因素的计量经济学分析摘要：近日来，北京连续出现严重的雾霾天气，首都的空气质量再次令人堪忧。
北京申办2022冬季奥运会，而雾霾天气成为申办的劣势。
本文通过建立北京市2002-2011年影响空气质量的因素的多元回归模型，研究人均GDP、交通运输、城市绿地覆盖率及人口规模对空气质量的影响程度。
关键词：雾霾，空气质量，回归模型ABSTRACT: Recently, continuous severe haze weather has been reported in Beijing, the capital's air quality is a cause for concern again.Beijing is bidding to host the 2022 winter Olympics, however, the haze is a disadvantage.In this paper, a multivariate regression model of the influencing factors on the quality of the air from 2002 to 2011 is established to research the influences of per capita GDP, transportation, urban green coverage rate and population size.Keywords: Haze, The quality of air, Multivariate regression雾霾天气是自然环境无法承受人类过度开发和利用所带来的环境崩溃。
雾是指大气中因悬浮的水汽凝结、能见度低于1公里时的天气现象；而灰霾的形成主要是空气中悬浮的大量微粒和气象条件共同作用的结果。
雾霾天气形成的主要原因是空气中PM2.5 值含量过高。
北京空气质量影响因子计量思考论文
北京空气质量影响因子计量思考论文•相关推荐北京空气质量影响因子计量思考论文一、引言和文献综述空气是人类赖以生存的物质基础,适宜人们生存的空气是保证人们身心健康的前提。
然而我国改革开放以来,伴随着经济的高速发展,工业化程度的加深,环境污染日益严重,恶化的空气质量已经对人们的健康生活造成威胁。
保证空气质量是保障民生的基本需要,是建设生态文明,构建社会主义和谐社会的必然要求。
90年代的北京曾经沙尘肆虐,空气质量达不到国际标准,痛失了2000年奥运会举办权。
自1998年开始,北京市采取了一系列措施来提高环境质量,包括调整产业结构、增加绿地面积、制定法律法规等。
在2008年奥运期间,北京推出单双号限行的制度,并将其固定下来作为缓解交通环境压力的政策。
经过多年的努力,北京市空气质量得到了极大改善,环境质量有了很大提高,二级及以上的天数从2000年的177d天增加到2008年的274天。
SO2、CO、NO2及可吸入颗粒物平均浓度均有下降。
“可持续发展”理念也渐渐深入人心。
如何准确测度空气质量,分析各地区的空气质量状况和变化,以及如何提高空气质量等问题,越来越受到学术界的重视。
空气质量有两种含义,一种含义是指广义的室外的环境空气质量,从空气质量这一角度反映某一特定地区的环境状况。
另一种含义是指小范围的局部的空气质量状况,例如,室内空气质量,高校教室空气质量、手术台空气质量、汽车车内空气质量。
本文中的空气质量是前者,即广义的室外空气的质量。
通过阅读近五年来的空气质量相关文献,将其主要研究内容和成果归结为以下几个方面。
1、空气质量评价及预测模型的研究空气质量评价是研究空气质量问题的基础,有效的评价方法能够较准确地反映现实中的空气质量,发现潜在的空气质量问题,从而为寻求改善空气质量的有效方法提供科学依据。
对评价方法,一般要求简单、准确、全面、具有可比性。
从目前研究现状来看,各种各样的模型为测度空气质量提供了较为全面的方法。
最新-北京空气质量影响因子计量思考 精品
北京空气质量影响因子计量思考一、引言和文献综述空气是人类赖以生存的物质基础,适宜人们生存的空气是保证人们身心健康的前提。
然而我国改革开放以来,伴随着经济的高速发展,工业化程度的加深,环境污染日益严重,恶化的空气质量已经对人们的健康生活造成威胁。
保证空气质量是保障民生的基本需要,是建设生态文明,构建社会主义和谐社会的必然要求。
90年代的北京曾经沙尘肆虐,空气质量达不到国际标准,痛失了2000年奥运会举办权。
自1998年开始,北京市采取了一系列措施来提高环境质量,包括调整产业结构、增加绿地面积、制定法律法规等。
在2008年奥运期间,北京推出单双号限行的制度,并将其固定下来作为缓解交通环境压力的政策。
经过多年的努力,北京市空气质量得到了极大改善,环境质量有了很大提高,二级及以上的天数从2000年的177天增加到2008年的274天。
2、、2及可吸入颗粒物平均浓度均有下降。
可持续发展理念也渐渐深入人心。
如何准确测度空气质量,分析各地区的空气质量状况和变化,以及如何提高空气质量等问题,越来越受到学术界的重视。
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另一种含义是指小范围的局部的空气质量状况,例如,室内空气质量,高校教室空气质量、手术台空气质量、汽车车内空气质量。
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1、空气质量评价及预测模型的研究空气质量评价是研究空气质量问题的基础,有效的评价方法能够较准确地反映现实中的空气质量,发现潜在的空气质量问题,从而为寻求改善空气质量的有效方法提供科学依据。
对评价方法,一般要求简单、准确、全面、具有可比性。
从目前研究现状来看,各种各样的模型为测度空气质量提供了较为全面的方法。
1单因子法例如,根据《环境空气质量标准3095－1996》中污染物浓度限值标准,采用最大单因子级别法,所有参与评价的污染物浓度低于空气质量标准中级标准限值时,为达到级标准。
北京市空气质量影响因素的计量经济学分析
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雾是指大气中因悬浮的水汽凝结、能见度低于1公里时的天气现象；而灰霾的形成主要是空气中悬浮的大量微粒和气象条件共同作用的结果。
雾霾天气形成的主要原因是空气中PM2.5 值含量过高。
PM2.5是指大气中直径小于或等于2.5微米的颗粒物，也称为可入肺颗粒物。
PM2.5粒径小，富含大量的有毒、有害物质且在大气中的停留时间长，输送距离远，因而对人体健康和大气环境质量的影响更大。
如何准确测度空气质量, 分析各地区的空气质量状况和变化, 以及如何提高空气质量等问题, 越来越受到学术界的重视。
一、北京雾霾天气形成原因的理论分析1.北京市的工业化率北京西北部、东北部都被重工业发达城市所环绕，随着气温下降，周边城市空气中的粉尘等污染颗粒极易随着冷热气流的对流而进入北京的区域，而受到海湾地貌的局限，又很难扩散出去，因而空气污染到大气层，大气层之间产生化学反应，从而形成雾霾。
2.北京的交通北京的机动车数量位于中国所有城市之上，机动车排放的颗粒物粒径较小, 往往在2μm以下, 能够直接被吸入人体肺部, 因此对人体健康的影响更为严重。
部分大、中城市的大气污染正经历着由煤烟型向煤烟与机动车尾气混合型的转化。
汽车所产生的空气污染比任何其他单一的人类活动产生的空气污染量都多。
在城市中心, 特别是在拥挤的街道上, 车辆交通是造成空气中的90%～95%的CO,80%～90%的NOx和HC( 碳氢化合物) 以及大部分颗粒物( PM10) 的原因。
机动车辆也是铅排放的一个重要因素, 据估计,空气中80%～90%的铅来自燃烧含铅汽油。
3.北京市的城市绿地覆盖率绿色植被能够滞尘降声, 净化空气,改善空气质量。
负离子浓度和空气含菌量是评价绿地空气质量的重要指标，空气负离子具有降尘、杀菌、提高免疫力、调节机能平衡的功能，在净化空气、提高人体舒适度方面具有显著的效果。
城市绿地为空气负离子的产生提供良好的环境。
绿地率对PM2.5质量浓度有明显的影响。
4.北京市人口规模北京市的人口增长速度和增长量十分惊人，人口的巨大增长，人类活动所带来的巨大污染本身就对这座处在海湾地貌之内的城市空气自我净化、自我消化的能力形成了不能承载的挑战。
二、建立回归模型初始模型设定为：Yi=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+Ui通常认为可用空气质量二级和好于二级的天数表示空气质量，人均GDP代表城市的工业化率，民用汽车的拥有量表示城市的交通状况，城市绿地面积表示城市绿地覆盖率，常住人口表示人口规模。
因此模型中Yi 表示北京市第i 年空气质量二级和好于二级的天数,X分别表示第i年北京市人均GDP、民用汽车有拥有量、城市绿地面积、北京市常住人口。
三、数据的收集表1 北京市2002-2011年数据其中：Y:北京市第i年空气质量级别二级和好于二级的天数资料来源：北京市环保局X1：北京市人均GDP（元/人）资料来源：中华人民共和国国家统计局X2：北京市民用汽车拥有量（万辆）资料来源：中华人民共和国国家统计局X3：北京市城市绿地面积（万公顷）资料来源：中华人民共和国国家统计局中国统计年鉴 X4：北京市常住人口数量（万人）资料来源：中华人民共和国国家统计局四、参数估计假设模型中随机项满足基本假设，可用EVIEWS3.0软件利用OLS法估计。
估计结果为：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/09/13 Time: 17:53Sample: 2002 2011Included observations: 10Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.X1 0.001115 0.001187 0.938758 0.3910X2 -0.406607 0.372362 -1.091969 0.3246X3 7.757550 9.164716 0.846458 0.4359X4 0.250579 0.216557 1.157103 0.2995C -158.4431 251.4731 -0.630060 0.5563R-squared 0.950183 Mean dependent var 250.1000Adjusted R-squared 0.910329 S.D. dependent var 30.82009S.E. of regression 9.229110 Akaike info criterion 7.589455Sum squared resid 425.8824 Schwarz criterion 7.740748Log likelihood -32.94728 F-statistic 23.84173Durbin-Watson stat 1.667129 Prob(F-statistic) 0.001870 模型估计的结果Yi=-158.4431+0.001115X1-0.406607X2+7.757550X3+0.250579X4Se=(251.4731) (0.216557) (9.164716) (0.372362) (0.001187)t=(-0.630060) (1.157103) (0.846458) (-1.091969) (0.938758)p=(0.5563) （0.2995）（0.4359）（0.3246）（0.3910）R²=0.950183 调节的R²=0.910329 F=23.84173从上述回归结果可以看出：可决系数R ²较高, 调整的R²也比较高.但是各个参数的t 检验却不显著。
用逐步回归法, 确定变量X2，X4均不显著。
因此考虑添加两个变量：X5：北京市汽油消费量 X6：城市液化石油气用气人口，重新进行参数的估计。
五、重新建立回归模型Yi=β0+β3X3+β5X5+β6X6+Ui1.数据的收集，如表2所示其中：Y:北京市第i年空气质量级别二级和好于二级的天数X3:北京市城市绿地面积（万公顷）X5:北京市汽油消费量（万吨）X6：城市液化石油气用气人口（万人）数据来源：中华人民共和国国家统计局2.回归检验Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/09/13 Time: 21:42Sample: 2002 2011X3 7.833731 3.360073 2.331417 0.0585X5 0.283803 0.030364 9.346543 0.0001X6 -0.074840 0.027804 -2.691733 0.0360R-squared 0.977453 Mean dependent var 250.1000Adjusted R-squared 0.966180 S.D. dependent var 30.82009S.E. of regression 5.667913 Akaike info criterion 6.596693Sum squared resid 192.7514 Schwarz criterion 6.717727Log likelihood -28.98347 F-statistic 86.70387Durbin-Watson stat 2.407756 Prob(F-statistic) 0.000025 根据上表的回归结果，模型的估计如下：Yi=160.3896+7.833731X3+0.283803X5-0.074840X6se=(17.98782)(3.360073)(0.030364)(0.027804)t=(8.916567)(2.331417)(9.346543)(-2.691733)p=(0.0001) (0.0585) （0.0001）（0.0360）R²=0.977453 调节后的R²=0.966180 F=86.703873.模型的检验（1）实际意义检验模型估计结果表明，在假定其他变量不变的情况下，当城市绿地面积每增加1万公顷，北京空气质量二级和好于二级的天数会增加7.833731天；在假定其他条件不变的情况下。
当城市液化石油气用气人口每增加1万人，北京空气质量二级和好于二级的天数会减少0.074840天。
这些经验判断和理论分析相一致。
在假定其他变量不变的情况下，当汽油消费量每增加1万吨，北京空气质量二级和好于二级的天数会增加0.0283803天。
这显然与实际经验不符，固应排除此变量。
(2)回归检验①拟合优度检验：由表中数据可以得到R²=0.977453，调节后的可决系数为R²=0.966180这说明模型对样本的拟合很好。
②F检验：针对H0：β3：β6=0给定显著性水平α=0.05。
F统计量的P值为0.000025说明系数不同时为0，应拒绝原假设。