空气污染物相关性统计分析
空气质量调查报告
空气质量调查报告
近年来，随着工业化和城市化进程的加快，空气质量已成为人们关注的焦点之一。
为了解我国不同地区的空气质量状况，本报告对多个城市的空气质量进行了调查和分析。
首先，我们选取了北京、上海、广州、成都、西安等多个城市进行了空气质量
监测。
监测结果显示，这些城市的空气质量普遍存在PM2.5、PM10、二氧化硫、
一氧化碳等污染物超标的情况。
其中，北京、上海等大城市由于工业排放和机动车尾气排放等原因，空气质量较差，污染物浓度较高；而成都、西安等地由于地理位置和气候等因素，空气质量也存在一定程度的问题。
其次，我们分析了导致空气污染的主要原因。
工业排放、机动车尾气排放、燃
煤取暖、城市建设扬尘等都是造成空气污染的主要原因。
特别是工业排放和机动车尾气排放，占据了空气污染的重要来源，需要引起高度重视。
针对空气质量问题，我们提出了一些改善空气质量的建议。
首先，加强环保意识，提倡绿色出行和低碳生活，减少机动车使用，鼓励步行、骑行和公共交通出行。
其次，加大工业企业和车辆尾气排放的治理力度，推广清洁能源和新能源汽车的使用。
同时，加强城市绿化建设，减少扬尘污染。
最后，加强环境监测和数据公开，提高社会对空气质量问题的关注度，促进政府和公众共同参与空气质量治理。
综上所述，空气质量问题关乎人民的生活健康和城市的可持续发展，需要政府、企业和公众共同努力，共同治理空气污染，改善环境质量。
希望通过本报告的发布，能够引起社会各界的重视，共同为改善空气质量贡献力量。
空气质量报告 (2)
空气质量报告1. 简介空气质量报告是对一个特定区域内的空气质量状况进行评估和分析的文档。
本文将以某地区为例，为读者提供关于该地区空气质量的相关数据和分析结果。
2. 数据来源本次报告所使用的空气质量数据来自当地政府的监测站点。
这些站点配备了空气质量监测设备，能够实时、准确地监测空气中的各种污染物浓度，并将数据传输到中央数据库中。
3. 数据收集和处理数据收集阶段包括数据获取、数据清洗和数据整理。
首先，我们通过政府的监测站点获取了一段时间内的空气质量数据。
然后，对这些数据进行了清洗，去除了可能存在的错误和异常值。
最后，将清洗后的数据整理成易于分析的格式。
4. 空气质量指标在空气质量报告中，主要使用了以下几个指标来评估空气质量：4.1 PM2.5PM2.5是指空气中直径小于或等于2.5微米的颗粒物。
这些微小颗粒物对人体健康有很大的危害，可以通过呼吸道进入人体，对肺部和心血管系统造成损害。
4.2 PM10PM10是指空气中直径小于或等于10微米的颗粒物。
与PM2.5类似，这些颗粒物也对人体健康有害。
4.3 二氧化硫（SO2）二氧化硫是指空气中的SO2浓度。
它是燃烧过程中产生的一种污染物，可以对人体呼吸系统和眼睛造成刺激。
4.4 二氧化氮（NO2）二氧化氮是指空气中的NO2浓度。
它主要来自汽车尾气和工业排放，对呼吸系统和免疫系统有害。
5. 空气质量状况分析在本次报告中，我们将对以上指标在某地区的空气质量状况进行分析。
5.1 监测时间范围本次报告涵盖了最近一年内的空气质量数据。
5.2 PM2.5和PM10根据我们收集的数据分析，该地区的平均PM2.5和PM10浓度分别为XXμg/m³和XX μg/m³。
与国家标准相比，空气质量状况可以评估为XX级。
5.3 二氧化硫该地区的平均二氧化硫浓度为XX μg/m³，低于国家标准。
5.4 二氧化氮该地区的平均二氧化氮浓度为XX μg/m³，在国家标准范围内。
苏州地区空气质量指数的统计分析
苏州地区空气质量指数的统计分析苏州地区空气质量指数的统计分析1. 引言空气质量是人们生活质量的重要指标之一，也直接影响着人们的健康状况。
随着工业化和城市化的推进，空气污染已成为我们面临的严重环境问题之一。
因此，对空气质量进行统计分析，掌握苏州地区的空气质量状况，对于改善环境质量、保障民众健康具有重要意义。
2. 数据来源和方法本文的数据来源于苏州市环境保护局的空气质量监测站的实时监测数据，时间跨度为2010年至2020年。
我们将使用统计学的方法对这些数据进行分析，包括描述统计、相关性分析和时间序列分析等。
3. 数据描述统计分析首先，我们对苏州地区空气质量指数进行了描述统计分析。
通过计算数据的平均值、标准差、最小值、最大值等指标，我们可以获得苏州地区空气质量整体状况的一个直观认识。
此外，我们还可以对各个污染物的浓度进行频数统计，以了解不同类型的污染物在苏州地区的分布情况。
4. 相关性分析其次，我们将对苏州地区各项空气质量指数之间的相关性进行分析。
通过计算相关系数，我们可以探讨不同污染物之间的关系，以及对于某些污染物是否存在较强的相关性。
这有助于我们了解导致空气质量恶化的主要污染物，并为采取相应的环境控制措施提供科学依据。
5. 时间序列分析最后，我们将对苏州地区空气质量指数的时间序列进行分析。
通过绘制时间序列图和计算平均水平、趋势项和季节项等，我们可以发现苏州地区空气质量是否存在长期趋势和季节性变化。
这些分析结果可以帮助我们预测未来空气质量的走势，从而制定更加科学有效的污染防治策略。
6. 结论与展望通过对苏州地区空气质量指数的统计分析，我们可以全面了解苏州地区空气质量的状况和变化趋势，找出污染物的主要来源，并为改善空气质量和保护民众健康提供科学依据。
但是，由于本文没有对苏州地区空气质量指数进行描述统计分析可以通过计算数据的平均值、标准差、最小值、最大值等指标来获得苏州地区空气质量整体状况的一个直观认识。
spss的综合运用——以我国城市空气质量分析为例
spss的综合运用——以我国城市空气质量分析为例SPSS（统计产品和服务解决方案）是一种广泛使用的统计分析软件，它可以用于数据处理、数据分析和预测建模等任务。
在我国城市空气质量分析中，可以利用SPSS进行如下几个方面的综合运用：1. 数据清洗和整理：首先需要收集城市空气质量相关的数据，包括空气质量指数（AQI）和各个监测点的相关数据。
然后，使用SPSS进行数据清洗和整理，剔除异常值和缺失值，以确保数据的准确性和完整性。
2. 描述性统计分析：利用SPSS可以计算各个城市的平均空气质量指数、标准差等统计指标，以及绘制相关统计图表，如柱状图、折线图等，以便对不同城市的空气质量进行比较和描述。
3. 相关性分析：使用SPSS可以进行相关性分析，以了解不同因素与空气质量之间的关系。
可以计算不同污染物浓度（如PM2.5、PM10、O3等）与空气质量指数的相关系数，并进行显著性检验，以确定是否存在显著的相关关系。
4. 回归分析：通过回归分析可以探究不同变量对空气质量的影响程度。
可以使用SPSS进行多元线性回归分析，建立空气质量指数与污染物浓度、气象因素等多个自变量之间的关系模型，并进行参数估计和显著性检验。
5. 聚类分析：可以使用SPSS进行聚类分析，将城市按空气质量指数和污染物浓度等因素进行分类，以便对城市进行对比和评估。
聚类分析可以帮助发现城市之间的差异，并为进一步的空气质量改善提供参考。
6. 时间序列分析：通过分析历史数据，利用SPSS进行时间序列分析，可以揭示城市空气质量的长期趋势和季节性变化，帮助预测未来的空气质量状况，以及制定相应的政策和措施。
SPSS在我国城市空气质量分析中的综合运用可以包括数据清洗和整理、描述性统计分析、相关性分析、回归分析、聚类分析和时间序列分析等方面，这些分析结果可以为了解和改善城市空气质量提供科学依据。
空气质量数据分析方法研究
空气质量数据分析方法研究随着现代城市化和工业化的加剧，空气质量问题日益受到人们的关注。
空气质量数据监测早已形成一项日常性工作，对空气污染物的监测、管理和修正措施等进行逐步改善。
因此，空气质量数据的分析也成为空气质量监测的重要环节，本文将探讨目前常见的空气质量数据分析方法。
一、空气质量数据特点在探讨具体的空气质量数据分析方法之前，我们首先需要了解空气质量数据的特点。
空气质量数据具有以下几个方面的特点：1. 数据的量大、范围广。
空气质量监测数据来自于大面积的监测站，而通常一个地区有很多个监测站，每个监测站的监测项目、监测层面、监测时长等不尽相同。
此外，监测因素也有多类，如二氧化硫(SO2)、氮氧化物（NOx）、臭氧(O3)、细微颗粒物(PM2.5和PM10)、一氧化碳(CO)等，每种监测因素都有对应的监测参数。
2. 数据源异质性高。
不同的监测站由于所处地理位置、城市化结构、气候因素、环境背景等因素的不同，导致监测站的数据分布差异很大。
3. 数据的质量存在偏差空气质量监测数据的高度敏感性和高度变异性使得在数据采集、数据处理以及统计分析等方面均会存在数据质量问题。
二、统计分析方法1. 数据分布分析正态分布是统计学中应用广泛的分布类型，但是在空气质量中，大多数监测因素不符合正态分布，因此，空气质量的数据分布需要进行特殊处理。
在进行数据分布分析时，需要使用适当的统计量或概率分布模型完成。
2. 相关性分析相关性分析是空气质量数据分析的重要组成部分，可用来分析监测数据之间的联系和变化规律。
相关系数 R 是测算监测数据之间相关强度的一种指数，它的数值大小在-1~1之间，绝对值越趋近于1，相关性越强，越趋近于0，相关性越弱。
3. 时间序列分析空气质量数据随时间的变化趋势是非常重要的数据分析内容。
时间序列分析的目的在于描述时间序列的基本特征和变化规律，发现其内在机理和预测新发现的变化。
对于空气质量数据而言，时间序列分析重点在于寻找数据有无周期性和趋势性，确定因素之间的联系，从而预测空气质量恶化趋势。
环境空气监测数据分析及处理方法分析
环境空气监测数据分析及处理方法分析近年来，随着环保意识的增强，环境空气质量成为社会关注的焦点之一。
为解决空气污染问题，各级政府和社会组织对环境空气监测数据进行了高强度的分析和处理。
本文将从环境空气监测数据的来源、分析手段和处理方法三方面进行系统阐述。
一、环境空气监测数据的来源环境空气监测数据的来源主要有定点点源排放企业、移动源排放（机动车）、城市居民的燃料燃烧、生物质燃烧等。
由于环境空气监测数据的相关性，通常需要选取与受污染物雷同或相关性较高、排放量较大的源作为数据分析的重点。
例如，在处理机动车污染数据时，应关注车型、发动机排放标准、运行时间、行驶道路区域等因素。
航空业和港口企业和各种工业企业也是空气污染的原因之一，因此对于这些企业，环境部门通常会实施强制性规定，要求企业进行“24小时在线监测”，并将数据集中到环境管理平台。
环境空气监测数据按照不同的污染物进行分类，目前使用的主要分类方式有以下几种：空气污染物组分（NO2、SO2、O3、PM2.5、PM10、CO等）、空气污染事件（雾霾、霾、土石流、沙尘暴等）和大气污染物排放源（点源、线源、面源）。
对于每种污染物或事件，需要不同的分析手段才能更好地分析和处理其数据，具体如下：1. 空气污染物组分分析针对不同的空气污染物组分，常见的分析手段有统计分析、地理信息系统技术、数据挖掘技术。
例如，在统计分析中，通过对空气污染物组分的日均值、周均值和月均值等进行统计，可以掌握污染物排放情况的总体趋势，并分析其污染源。
在地理信息系统技术方面，其主要功能是将监测数据在地图上展示，方便用户获取空气质量的空间分布，以及数据与周边环境特征的相互影响。
在数据挖掘技术方面，其主要目的是通过对数据特征、变量和结果的关系进行深入的挖掘和发现，找出污染源及排放路径等因素对污染物逸散和传播的影响，从而为制定减排政策提供参考。
空气污染事件是环境空气监测数据分析的重要方面之一。
对于不同的污染事件，需要不同的分析手段。
环境空气监测数据分析及处理方法分析
环境空气监测数据分析及处理方法分析随着工业化和城市化的发展，环境污染对人类健康和生态平衡产生了越来越严重的影响。
环境空气监测成为了一项至关重要的任务。
通过对环境空气中的各种污染物进行监测和分析，可以及时发现环境问题，并采取相应的措施来保护环境和人类健康。
环境空气监测数据的分析与处理是环境监测工作的重要环节，下面我们将对相关方法进行深入地探讨和分析。
一、环境空气监测数据的类型环境空气监测数据主要包括以下几种类型：1. 气体污染物监测数据：包括二氧化硫、氮氧化物、一氧化碳、臭氧等主要大气污染物浓度数据。
2. 颗粒物监测数据：包括PM10、PM2.5等颗粒物浓度数据。
3. 挥发性有机物（VOCs）监测数据：包括苯、甲苯、二甲苯等有机污染物浓度数据。
4. 其他有毒有害气体监测数据：如氨气、硫化氢等。
这些监测数据通常是通过空气监测站点实时或定时采样、分析获得，以数据表格、图表等形式呈现。
二、环境空气监测数据的分析环境空气监测数据的分析包括数据质量分析、浓度分布分析、趋势分析等多个方面。
1. 数据质量分析环境空气监测数据的准确性直接影响到监测结果的可信度。
在进行数据分析之前，首先需要对监测数据的质量进行评估。
常见的数据质量分析包括数据完整性、数据准确性、数据连续性等方面的分析。
一般采用统计学的方法，比如平均值、标准差、相关系数等指标来评估数据的质量。
2. 浓度分布分析浓度分布分析是对监测数据进行整体性的评估和分析。
可以通过绘制直方图、箱线图、累积概率曲线等图表来展现监测数据的分布规律，从而揭示出污染物的主要来源、分布区域等信息。
3. 趋势分析趋势分析是对监测数据的发展变化趋势进行分析。
可以通过绘制时间序列曲线、趋势线等形式来观察监测数据的长期变化规律，从而找出环境问题的发展趋势，并及时采取相应措施。
三、环境空气监测数据的处理方法对于环境空气监测数据，需要采用一些数据处理的方法来提高数据的可读性和可分析性。
1. 数据清洗对环境空气监测数据进行清洗是必不可少的。
空气质量监测数据分析与预测
空气质量监测数据分析与预测自工业化以来，人类对环境的侵蚀日益加剧，空气质量作为环境保护领域中非常重要的一个指标，一直备受关注。
近年来，各国都在积极推进空气质量监测工作，通过收集并分析数据，制定措施改善空气污染状况。
本文将探讨空气质量监测数据分析与预测的方法及应用。
一、空气质量监测数据的收集与处理空气质量监测站的设置通常是基于地理位置的，可以覆盖城市、郊区及周边地区，每个监测站都将空气中各项污染物的数据连续记录下来。
这些记录涵盖了污染源种类、气象条件、地形地貌等方面的信息。
监测站一般会每日、每月或每年给出城市或地区的空气质量指数，这些数据可以用于对空气污染程度进行科学评估。
空气质量监测数据处理是对收集到的监测数据进行整理、清洗、分析和验证的过程。
数据处理包括但不限于以下几个步骤：1、数据清洗在数据采集和记录过程中，由于检测设备、气象因素、数据记录等方面的因素，会产生许多无效数据。
数据清洗的目的是剔除这些无效数据，保留有效数据，以确保分析结果的可信度和准确性。
2、数据标准化不同的监测站使用的检测设备和监测方法不尽相同，这就导致数据来自不同监测站之间存在着标准化问题。
为了消除这种差异，数据需要进行标准化处理，使之具有可比性。
3、数据分析在收集到大量监测数据之后，需要对数据进行分析，以了解各项污染物的含量、空气污染物排放源的信息等方面的情况。
数据分析主要是通过对监测数据进行统计分析，寻找对空气质量影响最大的因素，并建立相关模型，以预测未来空气污染的趋势。
二、空气质量监测数据的预测方法1、时间序列模型时间序列模型是指以时间为自变量的统计模型，它可以通过对历史数据进行分析和建模，来预测未来空气质量变化。
时间序列模型的关键是时间序列的平稳性和自相关性。
平稳时间序列是指各个时刻的均值、方差及协方差等都不随时间变化，自相关性则是指时间序列中不同时刻的变量值之间的相关性。
ARIMA模型是一种常用的时间序列预测方法，它是自回归移动平均模型的一个组合，适用于各种类型的时间序列数据。
p25统计学意义
p2.5统计学意义
P2.5是指大气颗粒物（PM2.5）的悬浮物质的粒径小于或等于2.5微米的颗粒物。
它是空气污染中常见的一个重要指标，对空气质量和人体健康有着重要影响。
统计学意义是指在进行数据分析和研究时，对P2.5进行统计分析的意义和价值。
以下是P2.5统计学意义的一些方面：
1.描述性统计：通过统计P
2.5浓度的均值、中位数、标准
差等指标，可以描述P2.5的整体水平、变异性和分布特征，
帮助了解和比较不同地区、时间段或情境下的P2.5水平。
2.相关性分析：通过统计P2.5与其他变量（如气象因素、
人口密度等）之间的相关关系，可以研究和探索P2.5的影响
因素、影响程度和空间、时间上的关联性。
3.空间分析：通过统计不同地点的P2.5浓度数据，可以进
行空间分析，包括空间插值、空间聚类、空间模式等，从而
揭示不同区域之间的差异和分布特征。
4.趋势分析：通过统计不同时间点的P2.5数据，可以进行
趋势分析，包括长期趋势和季节性变化等，有助于了解P2.5
的变化趋势和周期性。
5.假设检验：通过统计P2.5数据和其他变量之间的关系，
可以进行假设检验，判断不同因素对P2.5浓度的影响是否具
有统计学上的显著性。
通过上述统计学分析，可以获得关于P2.5的数据描述、相关性、空间分布、趋势和假设验证等信息，为环境保护、政策制定和公众健康提供科学依据。
希望这些信息能对你有所帮助！如果你有其他问题，请随时提问。
空气污染物相关性统计分析报告
数理统计课程作业报告题目：市主要空气污染物相关性分析课程：数理统计学院：物流工程院专业：物流工程专业姓名：原上草学号： 82015年 12月 20 日目录一、研究背景 (4)二、污染物各月数据特征分析 (4)三、与空气质量比较分析 (6)四、多元线性回归模型 (7)4.1 PM2.5浓度相关性分析 (7)4.2建立模型 (8)4.3求解模型 (8)4.4残差分析 (9)4.5模型预测 (9)五、总结 (10)参考文献 (11)附件程序 (12)摘要本文选取了2014年 12 月至 2015年11月期间市主要空气污染物浓度数据，首先分析了市各个月空气中 PM2.5、PM10、CO 、SO2和NO2的污染物浓度数据的特征值 , 探讨了空气污染物浓度的时间变规律 ；然后对比了市和市AQI 指标，分析空气污染物的空间变化规律；最后采用MATLAB 软件分析了PM2.5与其它主要空气污染物之间的相关性得到了350.39*143.99*20.032*30.16*4y x x x x =-+++-的多元线性回归模型，用12月份的数据进行预测PM2.5浓度与真实值比较，结果表明该模型能较好的拟合PM2.5与其它污染物间相关性。
关键词:多元线性回归；特征分析；空气污染物；相关性一、研究背景随着城市社会经济快速发展、资源能源消耗和污染物排放总量的增长，城市的空气污染问题越来越突出，长期积累的环境风险开始出现。
在 2 0 1 2 年 2月，国家出台了新版《环境空气质量标准》（GB3095—2012)，调整了部分污染物浓度限值，并增设PM2.5和O3浓度限值，对环境监测环境管理和环境评价提出了新的要求。
城市环境空气质量的好坏与气象条件密切相关，研究和解决空气质量问题，通过分析各污染物浓度之间相关性，才可能准确掌握城市大气污染规律，对改善城市空气质量、提高人民健康水平有重要意义。
本文重点分析了市PM2.5浓度与其他主要空气污染物浓度的相关性。
《2024年关于PM2.5影响因素的统计分析》范文
《关于PM2.5影响因素的统计分析》篇一一、引言随着工业化进程的加快和城市人口的增长，空气质量问题逐渐成为人们关注的焦点。
其中，PM2.5（细颗粒物）因其对人类健康和环境的潜在危害，受到了广泛的关注。
PM2.5不仅影响空气质量，还与许多呼吸道疾病的发生密切相关。
因此，本文将通过对PM2.5影响因素的统计分析，探究其变化规律和来源，为相关政策制定提供参考依据。
二、数据与方法（一）数据来源本研究采用了某市近三年的PM2.5浓度监测数据，以及相关的气象、交通、工业排放等数据。
（二）研究方法1. 描述性统计分析：对PM2.5浓度数据进行描述性统计分析，包括平均值、中位数、标准差等。
2. 因素分析：通过相关性分析、回归分析等方法，探究PM2.5浓度与各影响因素之间的关系。
3. 空间分析：利用地理信息系统（GIS）对PM2.5浓度进行空间分布分析。
三、PM2.5影响因素分析（一）气象因素气象因素是影响PM2.5浓度的主要因素之一。
通过统计分析发现，温度、湿度、风速和降水量等因素与PM2.5浓度密切相关。
其中，静风、低湿、高温等气象条件容易导致PM2.5浓度升高。
此外，逆温现象也会使大气层稳定度增加，不利于污染物的扩散。
（二）交通因素交通排放是城市PM2.5的主要来源之一。
本研究发现，交通流量大的地区，PM2.5浓度往往较高。
特别是重型车辆，如货车、公交车等，其排放的颗粒物对PM2.5浓度的影响较大。
（三）工业排放工业生产过程中产生的颗粒物也是PM2.5的重要来源。
通过对不同行业的排放数据进行统计分析，发现钢铁、电力、化工等行业的排放对PM2.5浓度的影响较大。
此外，工业区的布局和排放口的设置也会影响PM2.5的扩散和浓度。
（四）其他因素此外，道路扬尘、建筑扬尘、秸秆焚烧等因素也会对PM2.5浓度产生影响。
其中，道路扬尘和建筑扬尘在风力较大时尤为明显；而秸秆焚烧则多发生在农村地区，对局部地区的PM2.5浓度影响较大。
《2024年关于PM2.5影响因素的统计分析》范文
《关于PM2.5影响因素的统计分析》篇一一、引言随着工业化进程的加快和城市人口的增长，空气质量已经成为一个备受关注的全球性问题。
其中，PM2.5作为衡量空气质量的重要指标之一，其浓度的高低直接影响着人们的健康和生活质量。
本文旨在通过对PM2.5影响因素的统计分析，为改善空气质量提供科学依据。
二、PM2.5概述PM2.5是指空气中直径小于或等于2.5微米的颗粒物，其来源广泛，包括工业排放、交通尾气、建筑扬尘等。
这些颗粒物能够深入肺部，甚至进入血液循环，对人体健康造成严重危害。
因此，对PM2.5的来源及影响因素进行统计分析具有重要意义。
三、PM2.5影响因素分析1. 气象因素：气象条件是影响PM2.5浓度的关键因素之一。
风速、温度、湿度和降水等气象因素都会对PM2.5的扩散和浓度产生影响。
例如，风速较低时，不利于颗粒物的扩散，容易导致PM2.5浓度升高；而降水则能有效冲刷空气中的颗粒物，降低PM2.5浓度。
2. 工业排放：工业生产过程中产生的废气是PM2.5的主要来源之一。
不同行业的排放标准、生产规模以及治理措施都会对PM2.5的浓度产生影响。
因此，加强工业排放的监管和治理是降低PM2.5浓度的有效途径。
3. 交通尾气：交通尾气排放的颗粒物对PM2.5的贡献不可忽视。
汽车、卡车等交通工具在行驶过程中产生的尾气中含有大量的细颗粒物，这些颗粒物会直接影响空气质量。
因此，优化交通结构、推广新能源汽车等措施有助于降低PM2.5浓度。
4. 建筑扬尘：建筑施工过程中产生的扬尘也是PM2.5的重要来源。
建筑工地、道路施工等场所的扬尘会严重影响空气质量。
因此，加强建筑施工现场的扬尘治理是降低PM2.5浓度的必要措施。
四、统计分析方法本文采用统计学方法，通过收集历史数据，运用描述性统计、相关性分析和回归分析等方法，对PM2.5的影响因素进行定量和定性分析。
同时，结合地理信息系统（GIS）技术，对不同区域的PM2.5浓度进行空间分析，以揭示其分布规律和影响因素。
污染物检测报告
污染物检测报告1. 简介本报告旨在对某地区的污染物浓度进行检测，并提供相关数据和分析结果。
通过对环境污染物进行监测和评估，可以更好地了解污染物的来源、分布及对环境和人类的影响，为制定环境保护措施和调控政策提供科学依据。
2. 检测目的本次检测的目的是评估该地区空气质量和水质安全情况，获取以下数据：•空气中主要有害气体的浓度•水体中主要污染物的含量3. 检测方法3.1 空气质量监测空气质量监测通过悬浮颗粒物（PM2.5、PM10）、二氧化硫（SO2）、一氧化碳（CO）、臭氧（O3）、二氧化氮（NO2）等污染物的监测来评估空气质量。
本次检测采用了以下方法：•PM2.5和PM10：采用激光散射法测定颗粒物的质量浓度。
•SO2和NO2：采用紫外分光光度法分析气体的浓度。
•CO：采用红外吸收法测定CO气体的浓度。
•O3：采用臭氧分析仪检测臭氧浓度。
3.2 水质监测水质监测主要针对水体中的化学物质和微生物进行分析。
本次检测采用了以下方法：•化学物质分析：采用颜色比色法、电导率法、原子吸收光谱法等测定水中多种污染物的含量。
•微生物检测：采用培养基法和PCR法检测水中细菌、藻类、寄生虫等微生物的种类和数量。
4. 检测结果4.1 空气质量监测结果根据我们的检测数据，以下是该地区空气中主要污染物的浓度统计数据：•PM2.5：XX μg/m³•PM10：XX μg/m³•SO2：XX μg/m³•NO2：XX μg/m³•CO：XX ppm•O3：XX μg/m³从数据可以看出，该地区空气中PM2.5和PM10的含量较高，超过了卫生标准限值。
同时，SO2和NO2的浓度也略高于安全标准。
建议采取相应的控制措施，减少污染物的排放，以改善空气质量。
4.2 水质监测结果根据我们的检测数据，以下是该地区水体中主要污染物的含量统计数据：•重金属：铅（Pb）、镉（Cd）、汞（Hg）的含量分别为XX μg/L、XX μg/L、XX μg/L。
苏州地区空气质量指数的统计分析
苏州地区空气质量指数的统计分析苏州地区空气质量指数的统计分析引言：近年来，随着中国经济的快速发展和工业化进程的加快，环境污染问题越来越突出。
空气质量作为评价一个地区环境状况的重要指标之一，对人们的身体健康和生活质量起着重要影响。
本文将从统计的角度，对苏州地区的空气质量指数进行分析，以探讨其变化趋势，为环境改善和污染防控提供参考。
一、苏州地区空气质量指数的概述苏州地区的空气质量指数是由环境保护部门根据一组空气污染物浓度数据计算得来的。
这些数据主要包括二氧化硫（SO2）、氮氧化物（NOx）、细颗粒物（PM2.5）、可吸入颗粒物（PM10）等。
空气质量指数通常分为六个等级，分别是优、良、轻度污染、中度污染、重度污染和严重污染，该指数越高，代表该地区的空气质量越差。
二、苏州地区空气质量指数的月度变化为了更好地了解苏州地区空气质量的变化趋势，我们对其每个月的空气质量指数进行统计分析。
图表1显示了苏州地区2019年1月至12月每月空气质量指数的数据。
（图表1空气质量指数随时间的变化）从图表1可以看出，苏州地区空气质量指数整体呈现出一定的季节性变化。
在秋冬季节，特别是11月和12月，空气质量指数相对较高，达到中度污染甚至重度污染等级。
而在春夏季节，尤其是4月和5月，空气质量指数相对较低，达到良好甚至优秀水平。
这与大气环流、气象条件等因素有关。
三、苏州地区空气质量指数的各区域差异为了进一步了解苏州地区空气质量指数的地区差异，我们还对不同区域的数据进行了比较。
表1显示了苏州地区不同行政区的2019年空气质量指数的平均值。
（表1苏州地区不同行政区的空气质量指数平均值）从表1中可以看出，苏州工业园区的空气质量指数相对较低，其次是姑苏区和吴中区，而高新区和相城区的空气质量指数相对较高。
这与区域经济发展和工业布局有关，也与交通密度、人口密度等因素有关。
四、苏州地区的主要污染物分析为了进一步了解苏州地区空气质量的主要污染物，我们对2019年苏州地区的二氧化硫、氮氧化物、细颗粒物和可吸入颗粒物数据进行了分析。
数学统计关于北京雾霾的统计
数学统计关于北京雾霾的统计北京雾霾的统计数据表明，这个城市的空气质量问题严重。
根据最新的研究，雾霾是由大气中的颗粒物和有害气体污染物形成的。
下面将详细讨论北京雾霾的统计数据以及对该问题的深入分析。
根据北京市环境保护局的数据，每年有大约200多天的时间北京的空气质量不达标。
这主要是由于细颗粒物（PM2.5）和可吸入颗粒物（PM10）的浓度过高。
PM2.5是指直径小于等于2.5微米的颗粒物，PM10则是指直径小于等于10微米的颗粒物。
这些颗粒物可以导致空气污染并对人体健康产生严重影响。
北京的雾霾问题与多个因素密切相关。
首先，巨大的人口数量和车辆密度是主要的因素之一。
北京是一个人口密集的城市，同时也是中国最大的汽车消费市场之一。
大量的车辆排放物质进入大气，导致了空气污染的加剧。
其次，工业活动也是雾霾问题的一个重要原因。
北京周边地区有多个工业区，这些工业活动产生大量的废气和颗粒物排放，严重影响了空气质量。
还有，天气条件也会对雾霾形成起到重要影响。
北京的冬季是雾霾问题最为严重的时候，主要是由于温度、湿度和风速组合的原因。
冷空气会造成逆温层，使得颗粒物在低层大气中停留，无法有效扩散，从而导致雾霾天气的形成。
在对北京的雾霾问题进行深入分析时，可以提供一些相关的实例。
例如，可以引用过去几年来北京市空气质量指数（AQI）的数据，以展示雾霾问题的严重性。
还可以列举一些雾霾天气对居民健康的影响，如呼吸系统问题和心血管疾病的增加。
此外，为了解决北京的雾霾问题，政府、企业和居民都采取了一系列措施。
政府实施了一些具有挑战性的政策，如限制工业排放、减少车辆尾气排放以及推广清洁能源。
此外，还成立了多个环保组织来推动研究和监测雾霾问题。
最后，需要指出的是，解决雾霾问题需要国际合作。
因为雾霾并不仅仅是北京的问题，而是全球各地都面临的挑战。
国际社区应共同努力，分享经验和技术，共同应对雾霾问题。
总结起来，北京的雾霾问题严重，主要是由于细颗粒物和可吸入颗粒物的浓度过高。
空气质量调查报告
空气质量调查报告尊敬的领导：经过我司空气质量调查小组的一段时间的调研和数据分析，现将调查结果报告如下：一、调查背景近年来，随着城市化进程的加速，工业化和交通运输快速发展，空气质量问题引起了广泛关注。
为了解我市不同区域的空气质量状况，并为相关部门提供科学依据，我司特组织了此次调查。
二、调查范围与方法调查范围涵盖了我市各区域的主要行政辖区，以及重点工业园区和交通枢纽。
为确保调查结果的准确性，在调查过程中，我们采用了以下方法：1. 空气质量监测仪器的使用：我们使用了专业的空气质量监测仪器，对不同位置、不同时段的空气质量进行了连续监测；2. 数据收集与分析：通过调查表、问卷调查等方式，收集了大量与空气质量相关的数据，并进行了系统的分析和整理；3. 专家访谈：我们还邀请了相关领域的专家进行访谈，对研究结果进行了验证和解读。
三、调查结果根据调查结果显示，我市各区域的空气质量存在差异。
主要结果如下：1. 市中心区域市中心区域受到交通污染和颗粒物排放的影响，空气质量普遍较差。
尤其是早晚高峰期间，颗粒物浓度明显增加，对市民健康产生一定风险。
2. 工业园区工业园区的空气质量受到工业生产过程中的废气排放的影响，部分区域空气中含有二氧化硫、氮氧化物等有害气体。
需要加强对企业的环保监管和治理力度，减少废气排放。
3. 居民区居民区的空气质量相对较好，但存在部分区域因靠近主要道路或工业园区，导致空气质量下降的问题。
相关部门应加强居民区的环境管理和绿化建设，提升居民的生活质量。
4. 交通枢纽交通枢纽区域受到大量车辆尾气排放的影响，空气质量普遍较差。
在交通流量高峰期，空气中的有害物质浓度明显升高。
应采取交通管理措施，减少交通拥堵，降低车辆尾气排放。
四、建议措施基于调查结果，我们提出以下建议，供相关部门参考：1. 提升交通管理水平，减少交通拥堵。
加强对车辆尾气排放的监管，推广新能源汽车的使用，减少燃油车辆的排放量。
2. 加强对工业企业的环保监督，推广清洁生产技术，减少废气排放。
PM2.5与大气污染物的相关性分析
PM2.5与大气污染物的相关性分析通过对喀什和乌鲁木齐两地2016年不同季节的大气污染物监测数据分析发现，两地的大气污染物间的相关性具有显著地地域特征，分析显示风沙天气的存在会削减或抑制污染物对细颗粒物污染的加剧。
而通径分析结果显示：①对喀什和乌鲁木齐两地的PM2.5污染关系最密切的最主要气态污染物均为CO，且分别为冬季和春季影响最大，最大值分别为0.950和2.793。
②喀什地区除CO外，其余主要污染物对PM2.5的总作用系数均为负值，进一步印证了沙尘天气的发生会抑制PM2.5污染的加剧结论。
③乌鲁木齐夏季NO2对PM2.5浓度变化的总作用系数高达0.838，与其产业结构和经济地位决定的人口数量和汽车保有量相关。
④乌鲁木齐虽夏季温度不高，O3（8 h）等光化学氧化剂未对PM2.5污染产生极大影响，但其危害性仍然存在的。
⑤喀什和乌鲁木齐两地通径分析结果综合分析显示，4种大气污染物对PM2.5污染仍是直接作用影响起主导作用，但间接作用也不容忽视。
标签：PLS1；通径分析；沙尘；PM2.5；CO；NO2；O3（8 h）近年来城市化和现代化进程的快速发展，导致了我国新疆塔克拉玛干沙漠及周边地区沙尘天气频繁发生，严重污染当地环境[1-6]。
沙尘天气不仅严重影响着新疆塔克拉玛干沙漠附近地域的空气质量，更可在远距离传输的作用下不同程度的影响到在京津冀地区及其他的内陆地区[7-12]，沙尘天气影响的大气污染问题已经受到国内外专家和学者的密切关注。
在沙尘天气的影响下，空气中颗粒物含量短时间内骤然上升、空气湿度下降、能见度降低，严重影响着人类的生产生活和身心健康[13-17]。
一些研究指出，沙尘天气是导致大气能见度降低、空气重度污染的主要原因，且长期生活在该环境下的人群会出现眼睛发干、咽部干痒、鼻阻塞、眼异物感等症状[18-22]。
因此，利用相关性分析定性定量的了解沙尘天发生率较高区域中PM2.5与其他大气污染物之间的相互作用与影响机制对于掌控和治理大气污染问题有着直接和高效的指导意义。
《关于PM2.5影响因素的统计分析》范文
《关于PM2.5影响因素的统计分析》篇一一、引言PM2.5，即细颗粒物，是指大气中直径小于或等于2.5微米的颗粒物。
由于其细小的粒径，PM2.5对人体健康和大气环境质量有着严重影响。
近年来，随着工业化和城市化进程的加快，PM2.5污染问题日益严重，因此对其进行深入研究具有重要意义。
本文将通过统计分析的方法，探讨PM2.5的主要影响因素。
二、数据来源与处理方法本文所采用的数据来源于某市近三年的空气质量监测数据。
数据处理过程中，我们剔除了异常值和缺失值，并对数据进行归一化处理，以便进行后续的统计分析。
三、PM2.5影响因素的统计分析1. 气象因素气象因素是影响PM2.5浓度的主要因素之一。
通过统计分析发现，温度、湿度、风速和降水量等因素对PM2.5浓度有着显著影响。
在温度较低、湿度较高、风速较小的情况下，PM2.5浓度往往较高。
而降水量对PM2.5浓度有着明显的降低作用。
2. 交通因素交通因素也是影响PM2.5浓度的关键因素。
车辆尾气排放是PM2.5的主要来源之一。
通过统计分析发现，交通流量越大，PM2.5浓度往往越高。
此外，道路类型、交通管制等因素也会对PM2.5浓度产生影响。
3. 工业排放工业排放是PM2.5的另一主要来源。
通过统计分析发现，工业区的PM2.5浓度往往较高。
不同行业的工业排放对PM2.5浓度的影响程度也有所不同。
例如，钢铁、化工等重污染行业的排放对PM2.5浓度的贡献较大。
4. 其他因素除了气象因素、交通因素和工业排放，还有其他一些因素也会影响PM2.5的浓度。
例如，城市绿化程度、建筑密度、道路保洁等都会对PM2.5的浓度产生影响。
城市绿化程度的提高可以有效地减少PM2.5的浓度，因为植物可以吸收空气中的颗粒物。
而建筑密度和道路保洁等因素也会影响PM2.5的浓度，因为这些因素会影响到道路扬尘和建筑工地等污染源的排放。
四、结论通过对某市近三年的空气质量监测数据进行统计分析，我们发现气象因素、交通因素、工业排放以及其他因素如城市绿化程度、建筑密度和道路保洁等都会对PM2.5的浓度产生影响。
空气质量监测方法和数据分析
空气质量监测方法和数据分析近年来，空气质量监测和数据分析成为了重要的环境保护领域。
空气污染对人类健康和环境造成了严重的影响，因此，准确的监测方法和科学的数据分析对于制定有效的环境政策和采取相应的措施至关重要。
首先，我们需要了解常用的空气质量监测方法。
空气质量监测方法通常包括两个主要方面：实地监测和遥感监测。
实地监测是通过在特定地区设置监测站点，使用空气质量监测仪器进行采样和检测。
这些监测仪器可以测量空气中的各种污染物，如二氧化硫、氮氧化物、颗粒物、挥发性有机化合物等。
一般来说，监测人员会在不同的地点设置监测站，以获取一个全面的空气质量数据，然后通过数据分析来评估和判断空气的质量。
遥感监测是利用遥感技术获取大范围空气质量数据的方法。
遥感监测主要通过卫星和无人机获取空气质量信息，并利用遥感技术进行数据分析和解释。
这种方法可以实现对大范围地区的空气质量进行监测，使监测范围更广泛，更全面。
不论是实地监测还是遥感监测，对于保证空气质量监测的准确性和可靠性，都需要遵循一系列的监测准则和规范。
例如，监测仪器的校准和定期维护对于确保数据的准确性至关重要。
同时，选择合适的监测站点和监测时间也对数据的可靠性有着重要的影响。
在获得空气质量监测数据之后，我们需要进行数据分析来评估和解释空气质量的状况。
数据分析可以帮助我们确定哪些区域存在较高的空气污染水平，以及哪些污染物是主要问题。
常见的数据分析方法包括统计分析、空间分析和趋势分析。
统计分析是一种常用的分析方法，可以帮助我们理解数据的分布和关系。
通过对监测数据进行统计分析，如计算平均值、标准差和相关系数，我们可以得出一些关键指标，如平均污染水平和不同污染物之间的相关性。
空间分析是用来研究不同地理区域之间的空气质量差异的方法。
通过将监测数据与地理信息系统（GIS）相结合，我们可以制作空气质量分布图和空气质量热区图，在地理上展示不同区域的污染水平和变化趋势。
趋势分析是用来研究空气质量变化趋势的方法。
常德市环境空气中PM10与PM2.5污染特征及其相关性分析
常德市环境空气中PM10与PM2.5污染特征及其相关性分析摘要：通过对常德市不同功能区、不同季节的空气中的颗粒物为主要研究对象，从2013年12月到2014年5月的半年时间内同步采集PM10与PM2.5样品进行监测，分析PM10与PM2.5时空分布与变化规律及其相关性，为准确把握其污染现状、主要污染来源及有效地控制其污染提供科学技术依据。
关键词：颗粒物；PM10；PM2.5；污染特征；相关性近年来，常德市环境空气质量中的首要污染物均为可吸入颗粒物（PM10），随着新标准《环境空气质量标准》（GB3095-2012）在全国的逐步实施，做为113个环境保护重点城市，我市自去年开始开展细颗粒物（PM2.5）的监测工作以来，环境空气中的首要污染物就变为了PM2.5。
由此可见PM10、PM2.5在我市的环境空气质量污染中扮演着主角的地位。
本文通过对常德市不同功能区、不同季节的空气中的颗粒物为主要研究对象，从2013年12月到2014年5月的半年时间内同步采集PM10与PM2.5样品进行监测，分析PM10与PM2.5时空分布与变化规律及其相关性，为准确把握其污染现状、主要污染来源及有效地控制其污染提供科学技术依据。
1PM10、PM2.5的概述及其主要环境影响1.1 述语与定义PM10是指环境空气中空气动力学当量直径小于等于10um的颗粒物，也称可吸入颗粒物；PM2.5是指环境空气中空气动力学当量直径小于等于2.5um的颗粒物，也称细颗粒物；从以上定义可以看出，PM2.5是PM10组成中的一部分。
由于粒径的不同，其表现出的物理化学性质以及对环境的危害影响都具有显著差别。
PM2.5由于粒径较小，质量较轻，能长时间飘浮于空气中，能够经过远距离的传输进而造成大范围的污染影响。
1.2 对人类健康的影响颗粒物的粒径越小，其比表积越大，因而成为了许多有毒污染物的载体。
细小颗粒物中的主要成份为碳黑、有机物、铵盐、硫酸盐、硝酸盐、重金属等。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
数理统计课程作业报告题目：郑州市主要空气污染物相关性分析课程：数理统计学院：物流工程院专业：物流工程专业姓名：原上草学号： 6666666666682015年12月20 日目录一、研究背景 (4)二、污染物各月数据特征分析 (4)三、郑州与杭州空气质量比较分析 (6)四、多元线性回归模型 (7)4.1 PM2.5浓度相关性分析 (7)4.2建立模型 (8)4.3求解模型 (8)4.4残差分析 (9)4.5模型预测 (9)五、总结 (10)参考文献 (11)附件程序 (12)摘要本文选取了2014年12 月至2015年11月期间郑州市主要空气污染物浓度数据，首先分析了郑州市各个月空气中PM2.5、PM10、CO、SO2和NO2的污染物浓度数据的特征值, 探讨了空气污染物浓度的时间变规律；然后对比了郑州市和杭州市AQI指标，分析空气污染物的空间变化规律；最后采用MATLAB软件分析了PM2.5与其它主要空气污染物之间的相关性得到了350.39*143.99*20.032=-+++-的多元线性回归模型，用12月份的y x x x x数据进行预测PM2.5浓度与真实值比较，结果表明该模型能较好的拟合PM2.5与其它污染物间相关性。
关键词:多元线性回归；特征分析；空气污染物；相关性一、研究背景随着城市社会经济快速发展、资源能源消耗和污染物排放总量的增长，城市的空气污染问题越来越突出，长期积累的环境风险开始出现。
在2 0 1 2 年2月，国家出台了新版《环境空气质量标准》（GB3095—2012)，调整了部分污染物浓度限值，并增设PM2.5和O3浓度限值，对环境监测环境管理和环境评价提出了新的要求。
城市环境空气质量的好坏与气象条件密切相关，研究和解决空气质量问题，通过分析各污染物浓度之间相关性，才可能准确掌握城市大气污染规律，对改善城市空气质量、提高人民健康水平有重要意义。
本文重点分析了郑州市PM2.5浓度与其他主要空气污染物浓度的相关性。
二、污染物数据特征分析郑州市属北温带大陆性季风气候，冷暖适中、四季分明，春季干旱少雨，夏季炎热多雨，秋季晴朗日照长，冬季寒冷少雪。
四季分明的特点在污染物的时空分布上也是表现的十分明显。
本文对郑州市最近12个月空气中PM2.5、PM10、CO、SO2和NO2的污染物浓度特征值进行分析，主要污染物的变化情况如下所示：表一：PM2.5浓度特征值表二：PM10浓度特征值表三：CO浓度特征值表四：NO2浓度特征值表五：SO2浓度特征值为了方便于直观的分析空气污染物浓度与时间之间的变化规律，将以上表格数据中主要污染浓度的月平均值作折线图如下：图1：污染物浓度月平均值从图1中可以看出郑州市主要空气污染物浓度在十二月至来年二月份左右达到最大，然后污染物浓度开始下降，到六月至八月份降到最低。
郑州市区雾霾天气情况随季节变化比较明显，在冬季，气象条件将更加不利于污染物扩散。
进一步分析PM2.5和PM10的变化趋势可预测郑州市雾霾天气大多发生在每年的十二月份至来年的二月份，而每年六月份至八月份雾霾天气出现次数较少。
三、郑州与杭州空气质量比较分析本文分别选取了郑州市和杭州市最近12个月的空气污染浓度数据，以AQI 为指标，将空气污染程度划分为优、良、轻度污染、中度污染、重度污染和严重污染六个等级，下图是对两城市空气质量等级的天数进行比较:图2：郑州市与杭州市空气质量等级由上图可以看出杭州市空气质量等级主要是优和良，占总天数77.3%，中重度污染占比3.2%，郑州市空气质量优良的比例是36.6%不及杭州市的一半，中重度以上污染占比30.1%。
杭州市空气质量等级明显优于郑州市，对于两城市空气质量的差别进行分析得出两方面的主要影响因素，一人为因素影响：郑州市能源消耗以燃煤为主，占整个能源消耗量的73%。
其中，相当一部分单位的燃煤排放没有达到国家标准，然而即使排放全部达标，因燃煤基数过大，也将对大气环境造成极大危害。
二气候地理因素影响：通过百度地图可以看出郑州位于秦岭以北，121231237323158023076132空气质量等级郑州市杭州市属于北温带大陆性季风气候，天气干燥少雨，本地产生的污染物不易扩散，且容易受到北方气流影响，冬季冷空气带来大量污染物被阻隔在秦岭一带，污染物停滞在华北平原，造成郑州空气污染越发严重。
杭州位于秦岭以南属于亚热带季风气候，降水充沛，受东南季风影响，从海上吹来的温湿气流给杭州带来了新鲜的空气的同时也使杭州本地产生的污染更容易扩散。
图3：郑州市与杭州市地理位置关系郑州市空气污染的预防与控制也可以从两个方面讨论：一方面对于本地产生的污染问题，可以提高能源利用率、发展新型清洁能源严查排放不达标车辆、提倡步行与骑行等来减少污染物的产生。
另一方面对于北方气流带来的污染物可以通过与周边省市进行联防联控，减少空气流通带来的污染。
四、空气污染物浓度相关性分析4.1 PM2.5浓度相关性分析PM2.5指环境空气中空气动力学当量直径小于等于 2.5 微米的颗粒物。
它能较长时间悬浮于空气中，其在空气中含量浓度越高，就代表空气污染越严重。
本文对郑州市最近12个月天气数据分析，研究空气中PM2.5浓度与PM10、CO、NO2、和SO2浓度是否相关。
其散点图如下所示：图4：PM2.5与PM10相关性图5：PM2.5与CO相关性图6：PM2.5与NO2相关性 图7：PM2.5与SO2相关性由图4-7可知PM2.5浓度随着PM10、CO 、NO2、和SO2浓度增加而增加，成线性相关。
4.2建立多元线性回归模型对PM2.5浓度与PM10、CO 、NO2、和SO2浓度进行多元线性回归，设PM2.5浓度为y ，则01234*1*2*3*4+y x x x x βββββε=++++其中:x1、x2、x3、x4是回归变量代表PM10、CO 、NO2、和SO2浓度，01234,,,,βββββ是回归系数，ε是随机误差应大致服从均值为0的正态分布。
4.3求解模型直接利用matlab 工具箱中的命令regress 求解，使用格式为：[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,x,0.05)其中y 为pm2.5浓度，置信度水平设为0.05。
输出b 为的估计值，bint 为b 的置信区间，stats 为回归模型的检验统计量，有4个值，第一个是回归方程决定系数2R ，第二个是F 统计量，第三个是与F 统计量对应的概率值p ，第四个是剩余方差2s 。
得到模型的回归系数估计值及其置信区间、检验统计量的结果如下：表六：多元线性回归计算结果20.7968R = 356.80F = 0.0001p < 2583s =表六显示，2R =0.7968指因变量y （PM2.5浓度）的79.68%可以由模型确定，F 检验值远超过F 检验的临界值，p 远小于置信水平0.05，拟合从整体来看是可用的。
所以拟合方程为：350.39*143.99*20.032*30.16*4y x x x x =-+++-4.4残差分析作出残差图，从图 1可以看出，红线为异常数据，除少数几个异常数据外，其余数据的残差离零点均较近，且残差的置信区间包含零点，这说明回归方程y=-35+0.39*x1+43.99 x2-0.032x3+0.16x4能较好地符合原始数据。
图8：残差图分析图根据以上公式，空气中PM2.5浓度与pm10、CO 、NO2、和SO2浓度具有线性相关性，具有一定的现实意义，例如当某个监测站pm2.5检测仪出现故障时，可利用其它污染物浓度推出。
4.5模型预测为检验所得多元线性回归模型的可靠度，本文利用2015年12月份的污染物浓度数据进行预测PM2.5的浓度与真实PM2.5浓度进行对比，预测值与真实数据对比如图五，其中蓝色星点为PM2.5浓度真实值，红色曲线为PM2.5浓度预测值，对比发现预测曲线全部在真实值附近。
图9：预测浓度与真实浓度的对比五、总结文中利用多元线性回归方法分析PM2.5浓度与主要污染物浓线性相关性，得到回归方程350.39*143.99*20.032*30.16*4y x x x x =-+++-，并通过检验方法证明所建立的模型有一定的理论意义和实用价值，体现了多元线性回归模型广阔的应用前景。
参考文献[1]陈杜甫，高祎楠，张稳定，姜楠，燕启社，张瑞芹.郑州市大气PM2.5污染传输影响研究—中国环境科学学会学术年会（2015）光大环保优秀论文集[C].郑州：郑州大学,2015.234-244.[2]王佳.郑州市PM2.5污染特征及其源解析研究[D].郑州：郑州大学,2015.5-10.[3]毕丽玫，史建武，刘意，邓昊，盛涛.昆明城区PM2.5与常规大气污染物及气象因素的相关性分析—中国环境科学学会学术年会论文集[C].昆明：昆明理工大学.4499-4505.[4]孟小峰.重庆主城区空气质量时空分布及其影响因素研究[D].重庆：西南大学，2011.[5]蒋维嵋.空气污染气象学教程[M].北京中国气象出版社，2004.[6]丁国安.实用污染气象学[M].北京：气象出版社，1981.[7]气象网站天气后报：/附件程序%%多元线性回归程序clearclc%清除所有数据x=xlsread('222.xls','sheet12','e2:i370'); %读取郑州市污染物浓度数据y=x(:,1);%PM2.5浓度x1=x(:,2);%PM10浓度x2=x(:,3);%CO浓度x3=x(:,4);%SO2浓度x4=x(:,5);%NO2浓度x=[ones(369,1) x1 x2 x3 x4];[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,x,0.05);%多元线性回归函数%%预测程序clearclc%清除所有数据x=[];%复制2015年12月的天气污染数据x1=x(:,2);x2=x(:,3);x3=x(:,4);x4=x(:,5);y=x(:,1);Y= -35+0.39*x1+43.99*x2-0.032*x3-0.16*x4;X=1:17;plot(X,Y,'r',X,y,'b*')。