大气TSP与自然降尘相关性分析及预测
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建立自 然降尘与 T SP 散点图 如图 2。 从图 二可 以看 出
自然降尘- T SP 散点分布在一直线附近, 可建 一元线性回 归 模型, 通过回归方程可进行自然降尘与 T SP 的相互预测。
3. 1 回归方程分折 回归方程: y^ = a^ + ^
n
n!
x iyi -
# !n
x i∃# !n y i∃
年份 自然降尘
1 99 5 20. 710
19 96 20. 278
19 97 20. 020
1 99 8 18. 380
19 99 19. 610
2 00 0 19. 240
20 01 19. 195
200 2 16. 450
2 00 3 15. 14
TSP
0. 582
0. 540
0. 492
0. 491
解得: y^ 2 = 15. 7272x + 11. 7172 式中 y^ 2 代 表自然尘 降 尘量( t/ km2 ∀ 月) 实测值, x 代表 T SP ( mg / m3) 实测值。 3. 2 回归方程检验
^
T=
!n ( x 1 - x- ) 2
i= 1
∀*
∀^ 2 =
#
1 n
!n
i=
y
2 1
1998 0. 491 19. 439 18. 380 + 5. 8% 17. 299- 21. 579
1999 0. 493 19. 471 19. 610 - 0. 7% 17. 191- 21. 751
2000 0. 462 18. 983 19. 240 - 1. 3% 16. 895- 21. 107
GA O X ue j un, L I U S han , CA O L i na
( School of Environmental Science and Engineer ing , Changan U niversity , 710064, X i an , Shaanx i , China)
摘 要: 利用陕西省 1995- 2003 年监测的大气 T SP 年日均值 和自然降尘 年月均 值, 分别建立 了相应 的变量 一元线 性回归方程, 并进行了 T SP 与自然降尘的预测及其误差分析。经检验, T SP 预测线性回归方程及自然降尘 预测线性 回归方程均显著, 预测结果具有较高的可信度。在颗粒物构成相对稳定的同一地区两项均值总体线性相关性显著。 关键词: T SP; 自然降尘; 相关性 中图分类号: T U834. 8 文献标识码: A 文章编号: 1008- 9233( 2006) 03- 0039- 03
-
1
-y2∃-
^
2#
1 n
!n x
i= 1
2 1
-
-x2∃
∀^ * =
n
n +
2∀^ 2
求得 T 1 = 5. 534, T 2 = 5. 554, 取 a = 5% , 查 表
t 0. 025( 7) = 2. 3646,
T 1 > t0. 025 ( 7) , T 2 > t 0. 025( 7) , 两个线性回归 方程均显
2 数据来源
T SP 是指大气中粒径 在 100 m 以下悬浮 在大气 中的 固
本文数据全部来源于陕西省环保局的 陕 西省环境状 况
态和液态颗粒物总称 ; 自 然降尘 是指粒 径大于 10 m 的可 从 公报! [ 4] 。1995- 2003 年 9 年间 的 T SP 全省 年日均 值( mg/
值进行预测, 其预测结果、预测置信区间及相对误差见表 2。
表 2 陕西省 1995- 2003 年 T SP 实测值- 预测值误差分析表
自然降尘 T S
TSP
年份
相对误差
实测值 P 预测值 实测值
95% 置 信区间
1995 20. 710 0. 549 0. 582 - 5. 7% 0. 420- 0. 678
图 2 陕西省 1995- 2003 年自然降尘 % T SP 散点图 a = y- - ^ x解得 T SP 预测线性回归方程: y^ 1 = 0. 5179x - 0. 5179,
式中 y^ 1 代表 T SP( mg/ m3 ) 预测值, x 代表自然降尘量( t/ km2 ∀ 月) 实测值。
t
# 2
(
n-
2)
1+
1 n
+
( x0 - x ) 2
n
∀^ * , #^ +
^x 0
∋ ( xi - x) 2
t= 1
+ t #( n - 2)
2
1+
1 n
+
( x0 - x ) 2
n
∀^ * ]
∋ ( xi - x) 2
t= 1
3. 3. 1 T SP 预测及误差分析
利用陕西省 1995- 2003 年自然降 尘实测值对 同年 T SP
排放源的分布、排放量及地形、地貌等, 若进行更 为深入的 研 究, 可建立多元回归模型进行其相关性分析及 预测。
参考文献
[ 1] 郝吉明, 等. 大气 污染控 制工 程[ M ] . 第二 版. 北 京: 高 等教育出版社, 2002, 8: 4- 5.
[ 2] 奚旦立, 等. 环境 监测[ M ] . 第二 版. 北京: 高等 教育 出
从表 3 数据可以看出自 然降尘 的实测 值均在 95% 预 测 置信区间内, 直观上相关性越弱的年 份自然降 尘预测误差 也 越大, 自然降尘预测值误差最 大的仍是 2001 年, 最大误差 为 7. 8% , 最小误 差为 0. 3% , 平均误差为 3. 1% , 自然 降尘预 测 值可信度高。
子状态污染物( 或颗 粒物) 是 分散在 大气 中的 微小液 体和 固 图找 到二者的相关性。并利 用其相关 性进行 了 T SP 与自 然
体颗粒, 粒径 多在 0. 01- 100 m 之间, 是一个复杂 的非均 匀 降尘相互之间的预测。
体系, 衡 量 其 污 染 状 况 的 指 标 主 要 有 飘 尘、自 然 降 尘 和 T SP [wk.baidu.com2] 。
95% 置 信区间
1995 0. 582 20. 870 20. 710 + 0. 8% 18. 569- 23. 171
1996 0. 540 20. 210 20. 278 - 0. 3% 18. 003- 22. 417
1997 0. 492 19. 455 20. 020 - 2. 8% 17. 314- 21. 596
从表 2 数据可以看出 T SP 的实测值 均在 95% 预测 置信 区间内, 直观上相关性越弱的年份其 T SP 预测 相对误差也就 越大, T SP 预 测 值 误 差 中 2001 年 误 差 最 大, 最 大 误 差 为 23% , 最小误差为 0. 2% , 平 均误 差为 8. 4% , T SP 预 测值 具 有较好可信度。
4 结论
在颗粒物类型相对稳定 的同一地 区 T SP 年日 均值与 自 然降尘年月均值线性相关性显著, 通 过一元线 性回归模型 可
郜学军, 等: 大气 T SP 与自然降尘相关性分析及预测
41
进行相互预测, 预测结果具有较高可信度。 由于自 然降尘与 T SP 值受到 其它因 素的影 响, 如 气象、
1 引言
量及地形、地貌、气 象等条 件密 切相 关[ 3] 。但在 同一 地区 空 气中的颗粒物类型相对稳定的情况下, T SP 与 自然降尘是 否
根据污染物质自身的理化性质及形成 过程, 一般将大 气 存在内在的 联系? 其内 在 关系 存在 一 个怎 样的 变 化趋 势?
污染物分为分子状 态污染 物和 粒子状 态污 染物 两类[ 1] 。 粒 本文利用陕西省 1995- 2003 年 T SP 与自然降尘对照数据试
2001 0. 380 17. 694 19. 195 - 7. 8% 15. 522- 19. 866
2002 0. 372 17. 568 16. 450 + 6. 7% 15. 199- 19. 937
2003 0. 230 15. 334 15. 140 + 1. 3% 12. 754- 17. 914
0. 493
0. 462
0. 380
0. 372
0. 230
3 相关性分折与预测
从表 1 及图 1 中可看出, 9 年间 T SP 年日均值与自然 降 尘年月均值 随年总体均 呈下 降趋降 直观 上看 二者具 有相 关 性, 其中 除 1997- 1999 及 2000- 2001 年其 相关 不明 显外, 其它区间具有明显的相关性。
Abstract: By ut ilizing T SP annual average dat a and monthly dust suppression on average value monitored by Shaanx i Province in t he phase of 1995- 2003, t he essay respectively est ablished relat ive linear equat ion and made predict ion and flaw analysis on T SP and natural suppression . Wit h m agnif icent out come of T SP s predic t ion on linear equat ion and natural suppression s predict ion on t he same formula , proved its feasibility . In t he regions of relat ively st eady particle implant at ion , the t wo average dat a proved t otal linear relat ivit y w it h m agnif i cence. Key Words: T SP; Nat ural Dust Suppression; Relativity
3. 3. 2 自然降尘预测及误差分析
利用陕西省 1995- 2003 年 T SP 实测值对同年自然降尘 值进行预测, 其预测结果、预测置信区间及相对误差见表 3。
表 3 陕西省 1995- 2003 年自然降尘
实测值- 预测值误差分析表
TS P 自然降尘 自然降尘
年份
相对误差
实测值 预测值 实测值
版社, 1995, 4: 105- 106. [3] 姜 安玺, 等. 空气 污 染控 制[ M ] . 北 京: 化 学 工业 出 版
社, 2003, 6: 1- 3. [ 4] 陕西省环境 保护局. 1995- 2003 年陕西 省环境 状况 公
报[ R] . [ 5] 浙江大学 数学 系. 概率论 与数 理统 计[ M ] . 北京: 人 民
=
i= 1
i= 1
i= 1
n
n!
x
2 i
-
# !n x i∃
i= 1
i= 1
收稿日期: 2006- 02- 26 作者简介: 郜学军( 1974- ) , 男 , 河南省焦作市人, 环境科学专业在读硕士研究生, 研究方向为 交通环境保护。
40
西安 航空技术高等专科学校学报
图 1 陕西 省 1995- 2003 年度 T SP、 自然降尘变化折线图
著。
3. 3 T SP 与自然降尘的相互预 测及误差分析
利用 T SP 预测回归方程代入自然降 尘实测值可 对 T SP
进行预测; 利用 自然降 尘预测 线性回 归方程 代入 T SP 实 测
值可对自然降尘进行预测。
预测相对误差:
预测值 - 实测值 实测值
&
1 00 %
预测置信区间:
[ #^ +
^ x0-
大气中自然降落的颗粒物。二者均具有随 时间、空间变化 大 m3 ) 及自然降尘 年月均值( t/ km2∀ 月) 如表 1。1995- 2003 年
的特点, 其时空分布 及其 浓度与 污染 物排 放源的 分布、排 放 度 T SP、自然降尘变 化折线如图 1。 表 1 1995- 2003 年 T SP、自然降尘数据
教育出版社, 1979, 7: 104- 183. [ 6] 汪荣鑫. 数理 统计 [ M ] . 西安: 西 安交 大出 版社, 1986,
10: 174- 193. [ 责任编辑、校对: 孙巨峰]
Interdependent Analysis and Prediction on Atmospheric TSP and Natural Dust Suppression
第 24 卷第 3期 2 0 0 6年 5 月
西安航空 技术高等专科学校学报
Journal of Xi an Aerot echnical College
Vol 2 4 No 3 M ay . 2 0 0 6
大气 T SP 与自然降尘相关性分析及预测
郜学军, 刘 珊, 曹丽娜
( 长安大学 环境科学与工程学院, 陕西 西安 710064)
1996 20. 278 0. 527 0. 540 - 2. 4% 0. 400- 0. 654
1997 20. 020 0. 513 0. 492 + 4. 2% 0. 388- 0. 638
1998 18. 380 0. 428 0. 491 - 12. 8% 0. 306- 0. 550
1999 19. 610 0. 492 0. 493 - 0. 2% 0. 368- 0. 616
2000 19. 240 0. 473 0. 462 + 2. 3% 0. 350- 0. 596
2001 19. 195 0. 470 0. 380 + 23. 0% 0. 347- 0. 593
2002 16. 450 0. 328 0. 372 - 11. 8% 0. 195- 0. 462
2003 15. 140 0. 261 0. 230 + 13. 5% 0. 084- 0. 376
自然降尘- T SP 散点分布在一直线附近, 可建 一元线性回 归 模型, 通过回归方程可进行自然降尘与 T SP 的相互预测。
3. 1 回归方程分折 回归方程: y^ = a^ + ^
n
n!
x iyi -
# !n
x i∃# !n y i∃
年份 自然降尘
1 99 5 20. 710
19 96 20. 278
19 97 20. 020
1 99 8 18. 380
19 99 19. 610
2 00 0 19. 240
20 01 19. 195
200 2 16. 450
2 00 3 15. 14
TSP
0. 582
0. 540
0. 492
0. 491
解得: y^ 2 = 15. 7272x + 11. 7172 式中 y^ 2 代 表自然尘 降 尘量( t/ km2 ∀ 月) 实测值, x 代表 T SP ( mg / m3) 实测值。 3. 2 回归方程检验
^
T=
!n ( x 1 - x- ) 2
i= 1
∀*
∀^ 2 =
#
1 n
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1998 0. 491 19. 439 18. 380 + 5. 8% 17. 299- 21. 579
1999 0. 493 19. 471 19. 610 - 0. 7% 17. 191- 21. 751
2000 0. 462 18. 983 19. 240 - 1. 3% 16. 895- 21. 107
GA O X ue j un, L I U S han , CA O L i na
( School of Environmental Science and Engineer ing , Changan U niversity , 710064, X i an , Shaanx i , China)
摘 要: 利用陕西省 1995- 2003 年监测的大气 T SP 年日均值 和自然降尘 年月均 值, 分别建立 了相应 的变量 一元线 性回归方程, 并进行了 T SP 与自然降尘的预测及其误差分析。经检验, T SP 预测线性回归方程及自然降尘 预测线性 回归方程均显著, 预测结果具有较高的可信度。在颗粒物构成相对稳定的同一地区两项均值总体线性相关性显著。 关键词: T SP; 自然降尘; 相关性 中图分类号: T U834. 8 文献标识码: A 文章编号: 1008- 9233( 2006) 03- 0039- 03
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∀^ * =
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2∀^ 2
求得 T 1 = 5. 534, T 2 = 5. 554, 取 a = 5% , 查 表
t 0. 025( 7) = 2. 3646,
T 1 > t0. 025 ( 7) , T 2 > t 0. 025( 7) , 两个线性回归 方程均显
2 数据来源
T SP 是指大气中粒径 在 100 m 以下悬浮 在大气 中的 固
本文数据全部来源于陕西省环保局的 陕 西省环境状 况
态和液态颗粒物总称 ; 自 然降尘 是指粒 径大于 10 m 的可 从 公报! [ 4] 。1995- 2003 年 9 年间 的 T SP 全省 年日均 值( mg/
值进行预测, 其预测结果、预测置信区间及相对误差见表 2。
表 2 陕西省 1995- 2003 年 T SP 实测值- 预测值误差分析表
自然降尘 T S
TSP
年份
相对误差
实测值 P 预测值 实测值
95% 置 信区间
1995 20. 710 0. 549 0. 582 - 5. 7% 0. 420- 0. 678
图 2 陕西省 1995- 2003 年自然降尘 % T SP 散点图 a = y- - ^ x解得 T SP 预测线性回归方程: y^ 1 = 0. 5179x - 0. 5179,
式中 y^ 1 代表 T SP( mg/ m3 ) 预测值, x 代表自然降尘量( t/ km2 ∀ 月) 实测值。
t
# 2
(
n-
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1+
1 n
+
( x0 - x ) 2
n
∀^ * , #^ +
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∋ ( xi - x) 2
t= 1
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∀^ * ]
∋ ( xi - x) 2
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3. 3. 1 T SP 预测及误差分析
利用陕西省 1995- 2003 年自然降 尘实测值对 同年 T SP
排放源的分布、排放量及地形、地貌等, 若进行更 为深入的 研 究, 可建立多元回归模型进行其相关性分析及 预测。
参考文献
[ 1] 郝吉明, 等. 大气 污染控 制工 程[ M ] . 第二 版. 北 京: 高 等教育出版社, 2002, 8: 4- 5.
[ 2] 奚旦立, 等. 环境 监测[ M ] . 第二 版. 北京: 高等 教育 出
从表 3 数据可以看出自 然降尘 的实测 值均在 95% 预 测 置信区间内, 直观上相关性越弱的年 份自然降 尘预测误差 也 越大, 自然降尘预测值误差最 大的仍是 2001 年, 最大误差 为 7. 8% , 最小误 差为 0. 3% , 平均误差为 3. 1% , 自然 降尘预 测 值可信度高。
子状态污染物( 或颗 粒物) 是 分散在 大气 中的 微小液 体和 固 图找 到二者的相关性。并利 用其相关 性进行 了 T SP 与自 然
体颗粒, 粒径 多在 0. 01- 100 m 之间, 是一个复杂 的非均 匀 降尘相互之间的预测。
体系, 衡 量 其 污 染 状 况 的 指 标 主 要 有 飘 尘、自 然 降 尘 和 T SP [wk.baidu.com2] 。
95% 置 信区间
1995 0. 582 20. 870 20. 710 + 0. 8% 18. 569- 23. 171
1996 0. 540 20. 210 20. 278 - 0. 3% 18. 003- 22. 417
1997 0. 492 19. 455 20. 020 - 2. 8% 17. 314- 21. 596
从表 2 数据可以看出 T SP 的实测值 均在 95% 预测 置信 区间内, 直观上相关性越弱的年份其 T SP 预测 相对误差也就 越大, T SP 预 测 值 误 差 中 2001 年 误 差 最 大, 最 大 误 差 为 23% , 最小误差为 0. 2% , 平 均误 差为 8. 4% , T SP 预 测值 具 有较好可信度。
4 结论
在颗粒物类型相对稳定 的同一地 区 T SP 年日 均值与 自 然降尘年月均值线性相关性显著, 通 过一元线 性回归模型 可
郜学军, 等: 大气 T SP 与自然降尘相关性分析及预测
41
进行相互预测, 预测结果具有较高可信度。 由于自 然降尘与 T SP 值受到 其它因 素的影 响, 如 气象、
1 引言
量及地形、地貌、气 象等条 件密 切相 关[ 3] 。但在 同一 地区 空 气中的颗粒物类型相对稳定的情况下, T SP 与 自然降尘是 否
根据污染物质自身的理化性质及形成 过程, 一般将大 气 存在内在的 联系? 其内 在 关系 存在 一 个怎 样的 变 化趋 势?
污染物分为分子状 态污染 物和 粒子状 态污 染物 两类[ 1] 。 粒 本文利用陕西省 1995- 2003 年 T SP 与自然降尘对照数据试
2001 0. 380 17. 694 19. 195 - 7. 8% 15. 522- 19. 866
2002 0. 372 17. 568 16. 450 + 6. 7% 15. 199- 19. 937
2003 0. 230 15. 334 15. 140 + 1. 3% 12. 754- 17. 914
0. 493
0. 462
0. 380
0. 372
0. 230
3 相关性分折与预测
从表 1 及图 1 中可看出, 9 年间 T SP 年日均值与自然 降 尘年月均值 随年总体均 呈下 降趋降 直观 上看 二者具 有相 关 性, 其中 除 1997- 1999 及 2000- 2001 年其 相关 不明 显外, 其它区间具有明显的相关性。
Abstract: By ut ilizing T SP annual average dat a and monthly dust suppression on average value monitored by Shaanx i Province in t he phase of 1995- 2003, t he essay respectively est ablished relat ive linear equat ion and made predict ion and flaw analysis on T SP and natural suppression . Wit h m agnif icent out come of T SP s predic t ion on linear equat ion and natural suppression s predict ion on t he same formula , proved its feasibility . In t he regions of relat ively st eady particle implant at ion , the t wo average dat a proved t otal linear relat ivit y w it h m agnif i cence. Key Words: T SP; Nat ural Dust Suppression; Relativity
3. 3. 2 自然降尘预测及误差分析
利用陕西省 1995- 2003 年 T SP 实测值对同年自然降尘 值进行预测, 其预测结果、预测置信区间及相对误差见表 3。
表 3 陕西省 1995- 2003 年自然降尘
实测值- 预测值误差分析表
TS P 自然降尘 自然降尘
年份
相对误差
实测值 预测值 实测值
版社, 1995, 4: 105- 106. [3] 姜 安玺, 等. 空气 污 染控 制[ M ] . 北 京: 化 学 工业 出 版
社, 2003, 6: 1- 3. [ 4] 陕西省环境 保护局. 1995- 2003 年陕西 省环境 状况 公
报[ R] . [ 5] 浙江大学 数学 系. 概率论 与数 理统 计[ M ] . 北京: 人 民
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i= 1
i= 1
n
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i= 1
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收稿日期: 2006- 02- 26 作者简介: 郜学军( 1974- ) , 男 , 河南省焦作市人, 环境科学专业在读硕士研究生, 研究方向为 交通环境保护。
40
西安 航空技术高等专科学校学报
图 1 陕西 省 1995- 2003 年度 T SP、 自然降尘变化折线图
著。
3. 3 T SP 与自然降尘的相互预 测及误差分析
利用 T SP 预测回归方程代入自然降 尘实测值可 对 T SP
进行预测; 利用 自然降 尘预测 线性回 归方程 代入 T SP 实 测
值可对自然降尘进行预测。
预测相对误差:
预测值 - 实测值 实测值
&
1 00 %
预测置信区间:
[ #^ +
^ x0-
大气中自然降落的颗粒物。二者均具有随 时间、空间变化 大 m3 ) 及自然降尘 年月均值( t/ km2∀ 月) 如表 1。1995- 2003 年
的特点, 其时空分布 及其 浓度与 污染 物排 放源的 分布、排 放 度 T SP、自然降尘变 化折线如图 1。 表 1 1995- 2003 年 T SP、自然降尘数据
教育出版社, 1979, 7: 104- 183. [ 6] 汪荣鑫. 数理 统计 [ M ] . 西安: 西 安交 大出 版社, 1986,
10: 174- 193. [ 责任编辑、校对: 孙巨峰]
Interdependent Analysis and Prediction on Atmospheric TSP and Natural Dust Suppression
第 24 卷第 3期 2 0 0 6年 5 月
西安航空 技术高等专科学校学报
Journal of Xi an Aerot echnical College
Vol 2 4 No 3 M ay . 2 0 0 6
大气 T SP 与自然降尘相关性分析及预测
郜学军, 刘 珊, 曹丽娜
( 长安大学 环境科学与工程学院, 陕西 西安 710064)
1996 20. 278 0. 527 0. 540 - 2. 4% 0. 400- 0. 654
1997 20. 020 0. 513 0. 492 + 4. 2% 0. 388- 0. 638
1998 18. 380 0. 428 0. 491 - 12. 8% 0. 306- 0. 550
1999 19. 610 0. 492 0. 493 - 0. 2% 0. 368- 0. 616
2000 19. 240 0. 473 0. 462 + 2. 3% 0. 350- 0. 596
2001 19. 195 0. 470 0. 380 + 23. 0% 0. 347- 0. 593
2002 16. 450 0. 328 0. 372 - 11. 8% 0. 195- 0. 462
2003 15. 140 0. 261 0. 230 + 13. 5% 0. 084- 0. 376