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基于多元线性回归的空气质量指数预测模型
王凯文;李宏滨
【期刊名称】《信息记录材料》
【年(卷),期】2024(25)2
【摘要】随着中国社会的发展和人口数量的增多,空气污染环境问题表现突出,对人们的生活环境以及生态系统造成严重破坏。
本文基于《中国统计年鉴2022》的相关数据,选取PM_(10)、O_(3)、SO_(2)、PM_(2.5)、N0_(2)、CO六个影响空气质量指数的指标。
首先,通过相关性分析模型验证六个影响指标都对空气质量指数有较强的相关性;其次,通过各污染物浓度计算相应污染物分指数,利用多元线性回归模型建立空气质量指数(air quality index, AQI)与各影响指标之间的数学模型,利用该模型对城市空气质量指数进行预测;最后,将真实值与预测值使用皮尔逊相关性检验对模型评估,准确率达到0.928,能够反映空气质量的总体状况。
【总页数】4页(P1-3)
【作者】王凯文;李宏滨
【作者单位】太原师范学院计算机科学与技术学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.基于CART 算法的空气质量指数回归预测模型的学习
2.基于多元线性回归和层次分析法的案例推理上证指数预测模型的开发及应用
3.多元线性回归方法在空气
质量指数AQI分析中的应用4.基于主成分分析及多元线性回归的空气质量预测算法研究5.陕西关中空气质量指数(AQI)特征及预测模型研究
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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。
雾霾天气预测算法及模型的构建随着人们生活水平的提高和工业化进程的不断推进，雾霾天气的发生频率逐年上升，给人们的健康和生活带来了很大的影响。
为了及时对雾霾天气进行预测和监测，在气象科学领域，专家们开展了长期的研究并提出了多种雾霾天气预测算法及模型。
本文将介绍几种目前比较常用的雾霾天气预测算法及其应用场合。
一、深度学习算法深度学习算法是当前比较流行的雾霾天气预测算法之一，该算法主要依靠神经网络来进行数据的建模和预测。
该算法通过对历史数据进行训练，构建出一个预测模型，并利用当前的气象数据输入到该模型中，得到对未来雾霾天气的预测结果。
其中，卷积神经网络是比较典型的深度学习算法之一。
卷积神经网络可以识别出数据中的特征，对于雾霾天气预测来说，可以识别出对雾霾天气有影响的因素。
在卷积神经网络的架构中，通过堆叠多个卷积层和池化层的方式，可以构建出比较深的神经网络，提高模型的预测准确率。
二、决策树算法决策树算法是另一种常用的雾霾天气预测算法，该算法通过对历史数据进行分析，构建出一颗决策树，通过判断当前的气象数据符合哪个分支条件，得到对未来雾霾天气的预测结果。
在构建决策树时，需要选取合适的分支条件和分支节点，以及对决策树进行修剪，以提高模型的预测准确率。
此外，决策树算法还可以通过集成学习的方式，将多颗决策树进行结合，进一步提高雾霾天气预测的准确率。
三、回归分析算法回归分析算法是另一种比较常用的雾霾天气预测算法，该算法主要通过寻找气象数据之间的关系，构建出一个回归模型，利用该模型对未来的雾霾天气进行预测。
在构建回归模型时，需要选取合适的气象数据作为自变量和因变量，通过对历史数据的拟合，得到一个回归方程。
该方程可以用来预测未来的气象数据，并进一步预测雾霾天气的发生情况。
总结综上所述，目前雾霾天气预测算法主要包括深度学习算法、决策树算法和回归分析算法。
各种算法都有其优缺点，需要根据具体应用场合进行选择。
此外，在实际应用中，还需要对气象数据的质量进行保证，以及及时调整算法参数和模型结构，以提高预测准确率。
雾霾天气形成原因及治理问题分析雾霾天气形成原因及治理问题分析一、引言随着城市化进程的加快和工业化的发展，雾霾天气问题日益严重，并已成为全球关注的焦点。
雾霾天气不仅给人们的生活带来了困扰，还给环境和健康带来了巨大的危害。
本文将对雾霾天气形成的原因进行分析，并探讨当前雾霾治理面临的问题。
二、雾霾天气形成原因分析1.大气污染物排放大气污染物的排放是雾霾天气形成的主要原因之一。
尤其是工业排放、交通尾气和燃烧排放等，会释放大量的氮氧化物、二氧化硫、挥发性有机物等有害物质进入大气中。
这些污染物在气象条件不利的情况下，容易形成雾霾。
2.气象条件不利气象条件是雾霾天气形成的重要因素之一。
通常情况下，大气稳定、温度适宜、湿度较高的天气更容易形成雾霾。
此外，地理位置和气候环境也会影响雾霾的形成。
像山地、盆地等地形条件容易造成对流层下垂，导致污染物滞留在地表，增加雾霾天气的频率和程度。
三、雾霾治理问题分析1.技术手段的不足雾霾的治理一直是一个极具挑战的问题。
虽然我们已经采取了许多措施，如限制工业排放、提高燃汽车排放标准等，但由于城市扩张、交通量增加等原因，治理仍然存在许多问题。
此外，我们目前的治理手段主要依赖于净化器、脱硫装置等技术设备，但这些设备的效率和功效有限。
2.缺乏全面的政策雾霾治理需要政府部门的积极参与和有效管理。
然而，目前的政策主要侧重于限制工业和交通排放，而忽视了其他领域的污染问题。
此外，地方政府的监督和执法方面也存在不足，导致一些企业和个人逃避责任，形成了治理的漏洞。
3.公众环保意识的提高公众环保意识的提高是雾霾治理的重要因素之一。
然而，目前，在一些地区，由于信息不对称以及人们对环境问题的理解和关注的欠缺，公众参与度不高。
因此，政府和社会组织应该加强对公众的环保宣传和教育，提高大众的环保意识和参与度。
四、雾霾治理建议1.提高技术手段的研发和使用效率对于雾霾治理，我们应该加大对净化器、脱硫装置等技术设备的研发力度，并提高其使用效率。
机器学习为您解密雾霾形成原因_深圳光环大数据培训机器学习为您解密雾霾形成原因摘要：如果要人们评选当今最受关注话题的top10榜单，雾霾一定能够入选。
如今走在北京街头，随处可见带着厚厚口罩的人在埋头前行，雾霾天气不光影响了人们的出行和娱乐，对于人们的健康也有很大危害。
本文通过爬取并分析北京一年来的真实天气数据，挖掘出二氧化氮是跟雾霾天气（这里指的是PM2.5）相关性最强的污染物。
一、背景如果要人们评选当今最受关注话题的top10榜单，雾霾一定能够入选。
如今走在北京街头，随处可见带着厚厚口罩的人在埋头前行，雾霾天气不光影响了人们的出行和娱乐，对于人们的健康也有很大危害。
本文通过爬取并分析北京一年来的真实天气数据，挖掘出二氧化氮是跟雾霾天气（这里指的是PM2.5）相关性最强的污染物，从而为您揭秘形成雾霾的罪魁祸首。
这里我们是用阿里云机器学习平台来完成实验：https:///product/learn登陆阿里云机器学习平台，即可在demo页选择实验并且亲手实现整个机器学习的预测分析，完全零门槛。
底层计算引擎-阿里云数加MaxCompute：https:///product/odps二、数据集介绍数据源：采集了2016全年的北京天气指标。
采集的是从2016年1月1号以来每个小时的空气指标，。
具体字段如下表：字段名含义类型time日期，精确到天stringhour表示的是时间，第几小时的数据stringpm2pm2.5的指标stringpm10pm10的指标stringso2二氧化硫的指标stringco一氧化碳的指标stringno2二氧化氮的指标string三、数据探索流程阿里云机器学习平台采用拖拉算法组件拼接实验的操作方式，先来看下整个实验流程：我们把整个实验拆解成四个部分，分别是数据导入及预处理、统计分析、随机森林预测及分析、逻辑回归预测及分析。
下面我们分别介绍一下这四个模块的逻辑。
1.数据导入及预处理（1）数据导入在“数据源”中选择“新建表”，可以把本地txt文件上传。
应用多元回归分析模型预测城市空气质量城市空气质量是影响城市居民身体健康和生命安全的重要因素之一。
随着城市化进程的加快和人口增长速度的加快，城市空气污染问题越来越受到人们的关注。
由于城市大气环境受多种因素影响，因此，采用多元回归分析模型来预测城市空气质量是一种有效的方法。
一、多元回归分析模型简介多元回归分析是一种统计学方法，可以通过建立多元线性回归模型来分析多个自变量（影响因素）对一个因变量（被解释变量）的影响。
在环境科学和大气环境领域，多元回归分析方法常用于预测城市空气质量、环境污染等问题。
多元回归分析模型的基本形式为：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + …… + βnXn + ε其中，Y为因变量，表示要解释的变量或预测变量，Xi为自变量，表示影响因素，βi表示第i个自变量的回归系数，ε为误差项。
回归系数表示自变量与因变量之间的关系强度和方向。
二、多元回归分析在城市空气质量预测中的应用城市空气质量受多种因素影响，包括气象条件、交通情况、工业污染、建筑物高度、绿地覆盖率等。
多元回归分析可以通过同时考虑多个因素对城市空气质量的影响，建立预测模型，帮助人们更好地了解和预测城市空气质量。
在多元回归分析中，需要先确定自变量和因变量。
对于城市空气质量预测，因变量可选取空气质量指数（AQI）等常用指标。
自变量则需要根据实际情况进行选择，并进行数据分析和处理。
例如，在北京市的空气质量预测中，研究人员选择了气象条件、交通情况、工业污染等多个因素作为自变量，并对收集到的相关数据进行归一化处理。
通过应用多元回归分析模型，建立了城市空气质量预测模型，成功预测了北京市空气质量的变化趋势和高峰期。
三、多元回归分析模型的优势应用多元回归分析模型预测城市空气质量的优势在于，可以综合考虑多个影响因素，减少个别因素对预测结果的影响。
相比于单个影响因素的分析方法，多元回归分析可以更准确地预测城市空气质量的变化趋势。
此外，多元回归分析模型还具有灵活性和可靠性。
基于分层贝叶斯时空模型的雾霾天气过程计数分析基于分层贝叶斯时空模型的雾霾天气过程计数分析摘要：雾霾天气对人们的生活和健康产生了严重的影响，因此对雾霾天气过程进行准确的计数分析具有重要意义。
本文首先介绍了雾霾天气的形成原因和危害，然后引入了分层贝叶斯时空模型，以提高对雾霾天气过程的计数分析准确性。
通过应用该模型分析了某城市的雾霾天气过程，并对结果进行了讨论和总结。
关键词：雾霾天气，分层贝叶斯时空模型，计数分析1. 引言雾霾天气是指空气中各种污染物聚集而形成的一种气候现象，主要包括颗粒物、硫化物、氮氧化物等。
这些污染物的存在会导致大气浑浊，影响人们的视线，对人体健康和环境产生危害。
因此，对雾霾天气的计数分析具有重要意义。
2. 雾霾天气的形成原因和危害雾霾天气主要是由于空气中污染物浓度过高而导致的，其形成原因主要有以下几个方面：（1）排放源的污染：工厂、车辆尾气、燃煤和油烟等排放物会释放出大量的污染物。
（2）气象条件：湿度高、风速小以及大气层稳定等气象条件会导致污染物在空气中停留并逐渐积聚，形成雾霾天气。
雾霾天气对人们的健康和生活造成了严重的危害，主要表现为以下几个方面：（1）呼吸道疾病：空气中的颗粒物和有害物质会进入呼吸系统，引发呼吸道疾病，特别是老年人和儿童更容易受到影响。
（2）能见度下降：雾霾天气会导致空气浑浊，能见度明显下降，对交通运输和飞行安全造成严重威胁。
（3）环境污染：雾霾天气中的污染物会沉积在土壤、水体等环境中，造成环境污染。
3. 分层贝叶斯时空模型的介绍分层贝叶斯时空模型是一种用于分析时间序列数据的统计模型。
它能够考虑数据之间的相关性和时间依赖性，从而提高对数据的预测准确性。
在雾霾天气过程计数分析中，分层贝叶斯时空模型可以用来建立雾霾天气数量与时间、空间因素之间的关系，以实现对雾霾天气过程的准确计数。
4. 雾霾天气过程的计数分析本文以某城市为例，应用分层贝叶斯时空模型对该城市的雾霾天气过程进行计数分析。
基于城市雾霾成因及控制的数学模型摘要近年来，随着我国部分高能耗、高污染产能及乘用车车辆的迅速增加，造成严重的大气污染，给环境带来了恶劣影响，对人体形成不可忽视的危害。
因此，通过对我国雾霾现状、污染物来源分析，从而阐明雾霾成因及危害，提出相应防控策略势在必行。
本文主要建立相关性分析模型，多元线性回归方程，排放源清单法模型，统计法等模型，对雾霾的成因以及相应控制措施进行了研究。
针对问题一：我们以五种污染物为相关量，通过统计法，利用附表1中的数据，用excel作出PM2.5与其它4项分指标各自的散点图，初步判别两者关系。
得出PM2.5与空气质量指数中的二氧化氮，一氧化碳有很强的正相关关系，它与PM10有较强的正相关关系，与二氧化硫的正相关性不大。
然后我们利用SPSS19.0分别求出PM2.5与空气质量指数其余指标间的Pearson相关性指数，从而精确地确定他们的相关性大小。
得出PM2.5与CO相关性最高，为0.838，与SO2相关性最低，只有0.130。
根据相关性的判断，我们认为在空气质量指数中，和PM2.5相关关系比较强的是一氧化碳，二氧化氮，PM10这三个因素。
接着我们再作出各污染指标相关性的柱状示意图进行进一步分析。
最后，我们将4项AQI指标合并做回归分析，得到PM2.5与其它4项分指标的多元线性回归方程的数学模型。
针对问题二：研究主要污染源PM2.5排放量估算。
以杭州市为例，通过查阅张振华x的相关研究可知，杭州市PM2.5的主要受工业燃煤和汽车尾气污染的影响。
我们采取排放源清单法对这两种污染源排放量进行估算。
排放源清单是指一定范围内的多种污染物排放源，在特定的时间跨度和空间区域内向大气中排放的污染物总量的集合。
该方法根据排放因子，估算区域内各种污染源的排放量。
我们通过运用统计法对数据进行统计和计算，得出杭州市每年由于机动车尾气排放的PM2.5约为13720吨。
其中柴油车排放量为11000多吨，汽油车排放量仅为1400多吨。
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。
城市空气质量预测的模型研究在当今社会，城市空气质量问题日益受到人们的关注。
随着城市化进程的加速和工业化的发展，空气质量对人们的健康和生活质量产生了越来越重要的影响。
因此，准确预测城市空气质量对于采取有效的污染控制措施、保障公众健康以及制定合理的城市规划具有重要意义。
空气质量的影响因素众多且复杂。
首先，气象条件是一个关键因素。
风速、风向、温度、湿度和大气压力等都会影响污染物的扩散和传输。
例如，风速较大时，有利于污染物的扩散，从而降低污染物浓度；而在静稳天气条件下，污染物容易积聚，导致空气质量恶化。
其次，污染源的排放也是重要的影响因素。
工业排放、交通运输、能源消耗以及农业活动等都会向大气中释放各种污染物，如二氧化硫、氮氧化物、颗粒物等。
此外，城市的地形和地貌也会对空气质量产生影响。
山谷、盆地等地形可能会限制空气的流通，使得污染物难以扩散。
为了预测城市空气质量，研究人员提出了多种模型。
这些模型大致可以分为物理模型、统计模型和机器学习模型三大类。
物理模型基于大气物理和化学过程的基本原理，通过数值模拟来预测空气质量。
这类模型通常需要详细的气象数据、污染源信息以及污染物的化学反应机制等输入参数。
常见的物理模型有大气环流模型（General Circulation Model，GCM）和区域空气质量模型（RegionalAir Quality Model，RAQM）。
物理模型能够较为准确地模拟大气中的物理和化学过程，但计算量较大，需要高性能的计算资源，并且对输入数据的准确性和完整性要求较高。
统计模型则是利用历史空气质量数据和相关的气象、污染源等数据，建立统计关系来进行预测。
常见的统计模型包括多元线性回归（Multiple Linear Regression，MLR）、主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）和时间序列分析（Time Series Analysis）等。
统计模型相对简单，计算成本较低，但在处理复杂的非线性关系时可能表现不佳。
