PM影响因素的统计分析

挥 发 性有 机 物 ） 、 ＮＯｘ 、 Ｐ Ｍ１ ０ 、 Ｓ ｅ 、 Ｓ Ｏｘ 、 Ｚ ｎ为 主 要 影 响 因
素。 之后 ， 用 时 间序 列分 析 预 测 出这 些 主要 影 响 因素 下一年 的 含 量 ，并 将 其代 入 线性 回 归方 程 求 出 Ｐ Ｍ２ ． ５的预 测 值 。 数据 处理结果表 明 Ｐ Ｍ２ ． ５的 主要 来 源 为燃 煤 、 机 动 车 排
０ ． ４４ ８２ ７ Ｘ５
其 中 Ｘ１ 、 Ｘ ２ 、 Ｘ ３ 、 Ｘ ４ 、 Ｘ ５分 别代 表 元 素 ： Ａ ｓ 、 Ｈ Ｃ Ｈ、 Ｎ Ｈ ３ 、 Ｐ ｂ 、
归分析 、 逐 步回归 、 时间序列分 析等统计 学工具对 影响 Ｐ Ｍ２ ． ５的 Ｔ Ｓ Ｐ ； Ｙ１ 代表第一 主成分 ，故元 素 Ａ ｓ 、 Ｈ Ｃ Ｈ、 Ｎ Ｈ ３ 、 Ｐ ｂ 、 Ｔ Ｓ Ｐ所 占权 因素进行分析 ， 得 出主要影响 因素为 Ａ ｓ 、 ｃ ｏ 、 ｃ ｒ 、 Ｃ ｕ 、 Ｎ Ｈ３ 、 Ｎ Ｍ Ｖ Ｏ Ｃ 重 分别 为 ： ０ ． ４ ４ ５ ５ ６ 、 ０ ． ４ ４ ７ ３ ７ 、 ０ ． ４ ４ ６ ４ ７ 、 ０ ． ４ ４ ８ ７ ２ 、 ０ ． ４ ４ ８ ２ ７ 。
为： ０ ． ５ ７ ６ ２ ０ 、 ０ ． ５ ７ ９ １ ２ 、 ０ ． ５ ７ ６ ２ ０ 。
１影 响 Ｐ Ｍ２ ． ５主 要 因素的 多元统 计分 析
１ ． １聚 类 分 析
同理 处 理 ４至 ６类 。
分 析结 果可以看 出在 每一类 中各个 成分 的权 重非 常接 近 ， 可 以视为是相 同的 ， 所 以下面进行数据处 理时 ， 采用直接 求平均 的
２ ０ １ ２ 年 冬季 ， Ｐ Ｍ２ ． ５导致的雾霾天气令 人堪忧 ， 而构成 Ｐ Ｍ２ ． 的信息 ， 且彼此互不相 关 ， 从 而仅利用 几个重要 的主成分就 能够 Ｐ Ｓ Ｓ软件 对各分类 中各 种元 ５的 因素却在 国内少有人研究 、 报导 。我 国 Ｐ Ｍ２ ． ５的检测起 步过 解释原始数据的大部分变异。利用 Ｓ 可得各分类 中主成分表达式如下 ： 晚， 相关影响因素种类过多 、 测量不便 、 数据 稀少 是这一问题的重 素含量进行 主成分分析 ， 要原 因『 ｌ ＿ 。 针对 国内 Ｐ Ｍ２ ． ５和相关影响 因素测量数据较少的现状 ， 我们 的数据来 自欧洲环保署（ Ｅ Ｅ Ａ） 发布 的欧洲 ２ ７国空气悬 浮物 监测年报口 。在此基础上 ， 我们应用 聚类分析 、 主成分分析 、 线性 回 第 一类 ： Ｙ Ｉ ＝ Ｏ ． ４ ４ ５ ５ ６ Ｘ １ ＋ ０ ． ４ ４ ７ ３ ７ Ｘ ２ ＋ ０ ． ４ ４ ６ ４ ７ Ｘ ３ ＋ ０ ． ４ ４ ８ ７ ２ Ｘ ４ ＋

2 研究方法
描述两变量之间的相关关系时，通常采用 Pearson
相关系数 [4]。其计算公式如下：
Rp =
n
∑( xi − x )( yi − y )
i =1
n
n

∑( xi − x )2 ∑( yi − y )2
i =1
i =1
（1）
收稿日期：2019-10-06 作者简介：邓煜凡（1999-），女，广东惠州人，本科在读，研究方向：遥感和地理信息系统。
1 研究区域及数据
研究数据来源于生态环境部全国城市空气质量
实时发布平台（http：//106.37.208.233：20035/），统 计时间为 2017 年整年。本文以江西省为研究区域， 境内共有 60 个监测站点，其中南昌设有监测站点 9 个， 九江设有监测站点 8 个，景德镇、萍乡、新余、鹰潭、 赣州、宜春和抚州各设 5 个，吉安和上饶各设 4 个。
各季节 PM2.5 浓度由低到高为夏季、春季、秋季、冬季。总体来看，江西省 PM2.5 浓度在全年尺度上与
SO2、NO2、CO 和 O3 都呈显著正相关，与 SO2、NO2 和 CO 的相关性较强，与 O3 的相关性较弱。 关键词：江西省；PM2.5；相关系数
中图分类号：X513
文献标识码：A
文章编号：1008-9500(2019)12-0132-03
Abstract: Based on the monitoring data of PM2.5 in Jiangxi Province in 2017, the time series distribution characteristics and influencing factors of PM2.5 were analyzed by statistical analysis and Spearman correlation coefficient method in this study. The results show that Ji'an and Yichun have the most serious pollution, both exceeding 50 μg/m3. In general, the concentration of PM2.5 in Jiangxi Province was significantly positively correlated with SO2, NO2, CO and O3 on the whole scale, and correlated strongly with SO2, NO2 and CO, and weakly correlated with O3. Keywords: Jiangxi province; PM2.5; correlation coefficient

《关于PM2.5影响因素的统计分析》篇一一、引言PM2.5，即粒径小于或等于2.5微米的可吸入颗粒物，因其微小的尺寸能够深入肺部甚至血液系统，成为衡量空气质量的重要指标之一。

随着现代工业化和城市化进程的加快，PM2.5污染问题愈发突出，引起国内外广泛的关注。

本文将基于最新的统计数据，对PM2.5的影响因素进行统计分析，以期为相关政策制定和环境保护提供科学依据。

二、数据来源与方法本次研究的数据主要来源于国家及地方环保部门发布的空气质量监测报告。

研究方法包括描述性统计分析和多元回归分析。

我们选取了多个城市近一年的PM2.5浓度数据，以及与之相关的气象、交通、工业排放等数据。

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。

根据统计分析，风速、温度、湿度和降水等气象条件对PM2.5浓度有显著影响。

风速较小的时候，空气流动性差，污染物不易扩散，导致PM2.5浓度升高。

温度和湿度的变化也会影响颗粒物的形成和扩散。

例如，低温高湿环境下，颗粒物更易凝结，形成较大颗粒物，进而影响空气质量。

2. 交通因素交通因素也是影响PM2.5浓度的关键因素。

统计数据显示，交通拥堵、车辆尾气排放等因素都会导致PM2.5浓度上升。

城市中心区由于车流量大，交通拥堵现象严重，PM2.5浓度普遍较高。

此外，柴油车等重型车辆的尾气排放也是PM2.5的重要来源。

3. 工业排放与能源消耗工业生产和能源消耗是PM2.5产生的另一重要源头。

统计结果显示，钢铁、化工、电力等重工业行业的排放对PM2.5浓度影响显著。

这些行业在生产过程中会产生大量颗粒物和有害气体，严重污染空气质量。

此外，煤炭等传统能源的消耗也会产生大量PM2.5。

四、多元回归分析为了更准确地分析各因素对PM2.5浓度的影响程度，我们进行了多元回归分析。

结果表明，气象因素、交通因素、工业排放与能源消耗等因素均对PM2.5浓度有显著影响。

其中，气象因素对PM2.5浓度的影响最为显著，其次是交通因素和工业排放与能源消耗。

全国城市的pm2.5平均浓度指标1.引言近年来，空气污染成为全球关注的焦点之一。

PM2.5（细颗粒物）作为空气质量的主要指标之一，对人类健康和环境质量产生了重要影响。

本文将重点探讨全国城市的PM2.5平均浓度指标，并分析其相关特征和影响因素。

2. PM2.5的定义和意义P M2.5是指直径小于或等于2.5微米的颗粒物，它们能够悬浮在空气中较长时间，进而被人体吸入。

由于其微小的大小，P M2.5不仅能够直接进入人体呼吸道，还能够携带其他有害物质（如重金属、有机污染物）进入人体体内，对健康产生危害。

因此，P M2.5被广泛作为空气质量指标，用于评估空气污染程度。

3.全国城市P M2.5平均浓度指标全国各城市的PM2.5平均浓度指标是衡量城市空气质量的重要参考依据。

该指标通常以每立方米空气中的P M2.5颗粒物质量进行表示，单位为微克/立方米（μg/m³）。

与其他指标相比，PM2.5平均浓度是评估空气质量和健康风险的更为直接和准确的指标。

据最新统计数据显示，我国各城市的P M2.5平均浓度具有很大的差异性。

一线城市如北京、上海等由于工业发展和交通流量大，其P M2.5平均浓度普遍较高。

而一些西部欠发达地区受到自然因素和人为干扰的影响，P M2.5平均浓度相对较低。

4.城市PM2.5平均浓度的影响因素城市PM2.5平均浓度受多种因素的综合影响，包括工业排放、交通污染、气象条件以及自然环境等。

以下是一些主要影响因素的介绍：4.1工业排放城市工业活动是P M2.5污染的重要来源之一。

大量的工业废气排放和工业粉尘悬浮颗粒物都会导致PM2.5的增加。

因此，工业企业应加强污染治理，控制废气排放，减少PM2.5的生成。

4.2交通污染交通运输是城市空气污染的重要原因之一。

汽车尾气中的颗粒物、氮氧化物等物质会产生大量PM2.5，尤其在交通拥堵时更明显。

因此，城市应加强公共交通建设，鼓励市民使用环保交通工具，减少交通排放。

2000-2011年中国PM2.5污染时空演化特征与影响因素解析摘要：PM2.5作为中国空气质量恶化与雾霾频发的主要因素，研究意义重大。

研究采用NASA中心2000-2011年遥感反演数据，利用地统计、地理探测器及GIS空间分析方法，首次系统的揭示了中国大陆及台湾地区十多年来PM2.5浓度时空演化格局特征与其驱动因素。

主要结论：（1）2000-2011年中国PM2.5年平均浓度一直保持在22.47μg/m3-28.26μg/m3高位运行，总体呈现先快速增加后趋于稳定的态势，2006年是PM2.5浓度值变化的拐点；（2）中国PM2.5浓度整体呈现北方高于南方，东部高于西部趋势，浓度高值点集中连片分布在黄淮海平原、长三角下游平原、四川盆地与塔克拉玛干沙漠4大重污染区域，其中京津冀地区污染最为严重；（3）2000-2006年PM2.5的污染重心整体呈现明显东移趋势，2006之后污染浓度高值区重心呈现明显东进趋势，低值区则呈现西移趋势，两者重心背向而行；（4）空间自相关分析表明PM2.5年均浓度呈现强烈的局部空间正自相关特性，PM2.5―高-高‖集聚区连片分布在黄淮海平原、汾渭盆地、四川盆地及江汉平原地区；PM2.5 ―低-低‖集聚区分布在长城以北的内蒙古、黑龙江，青藏高原与新疆北部，以及台湾、海南与福建等东南沿海及岛屿地区；（5）地理探测器方法分析表明自然因素与人类活动共同对PM2.5空间分布、浓度变化产生巨大影响，其中人口增长（人口密度）、汽车数量增加、工业烟尘排放、秸秆燃烧是中国PM2.5浓度变化的主要驱动因素。

关键词：PM2.5; 大气污染；时空演化；地理探测器；中国1.引言随着中国城市化、工业化的快速发展，能源消费与居民汽车保有量激增，城市化建设造成的扬尘、煤炭燃烧以及汽车尾气排放产生的大气污染更加严重，导致空气中悬浮颗粒物（TSP）飙升[1,2]。

中国雾霾天气频率呈逐年增多趋势，地缘上形成黄淮海地区、长江三角洲、四川盆地和珠江三角洲四大雾霾区[3,4]。

基于R语言的城市PM2.5影响因素分析随着城市化进程的加速，大多数城市面临着空气污染的严重问题。

PM2.5（细颗粒物）是城市空气污染的主要成分之一，对人体健康和环境质量都具有重要影响。

研究和分析城市PM2.5的影响因素对于改善环境质量和人居环境至关重要。

在R语言中，我们可以使用各种统计方法和机器学习模型来进行城市PM2.5的影响因素分析。

下面将介绍一种基于R语言的分析方法。

我们需要收集城市PM2.5的相关数据。

这些数据可以从环境监测站点、气象站点和人口普查数据等渠道获取。

利用R语言的数据操作和清洗功能，我们可以对数据进行处理和整理，准备用于后续分析的数据集。

接下来，我们可以通过可视化工具（如ggplot2包）对数据进行初步的探索性分析。

通过绘制散点图、箱线图和直方图等图表，我们可以观察到数据的分布和相关关系。

我们可以绘制城市PM2.5与气温、湿度、风速等指标之间的散点图，来初步了解它们之间的相关程度。

在进一步的分析中，我们可以使用统计模型（如线性回归模型）来研究城市PM2.5的影响因素。

R语言提供了多种线性回归模型的实现，例如lm()函数。

通过建立合适的线性回归模型，并进行模型诊断和评估，我们可以确定哪些指标对城市PM2.5的影响最为显著。

除了线性回归模型，我们还可以尝试其他的机器学习模型来进行影响因素分析，例如决策树、随机森林和支持向量机等。

R语言提供了多个包（如rpart、randomForest和e1071包）来实现这些模型。

通过比较不同模型的预测效果，我们可以选择最优的模型来解释城市PM2.5的影响因素。

我们可以利用R语言的统计模型和模型预测功能，来进行影响因素的解释和预测。

通过对模型参数的解读和解释，我们可以了解各个指标对城市PM2.5的贡献度。

我们也可以通过输入不同的指标值，使用模型进行PM2.5的预测，从而评估不同因素对PM2.5变化的影响程度。

基于R语言的城市PM2.5影响因素分析可以帮助我们更好地理解和评估城市空气污染问题。

《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速和城市化程度的提高，空气质量问题日益受到人们的关注。

PM2.5作为空气质量的重要指标之一，其浓度的变化受到多种因素的影响。

本文将对PM2.5的影响因素进行统计分析，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统计分析的方法，收集了某城市过去一年的PM2.5浓度数据，同时收集了可能影响PM2.5浓度的相关因素数据，如气象因素、交通因素、工业排放等。

通过数据整理、描述性统计分析和多元回归分析等方法，对PM2.5的影响因素进行探讨。

三、影响因素分析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，风速、温度、湿度和降水等气象因素对PM2.5浓度有显著影响。

其中，风速越大，PM2.5浓度越低；温度和湿度的变化也会影响PM2.5的扩散和沉降；降水对PM2.5有明显的冲刷作用，能有效降低PM2.5浓度。

2. 交通因素交通因素是城市PM2.5污染的重要来源之一。

统计分析显示，交通流量、车型比例和交通拥堵状况等因素都会影响PM2.5浓度。

其中，交通流量越大，PM2.5浓度越高；柴油车等高排放车辆的占比越高，PM2.5污染越严重；交通拥堵状况也会加剧PM2.5的积累。

3. 工业排放工业排放是PM2.5污染的另一个重要来源。

统计分析表明，不同行业的工业排放对PM2.5浓度的影响程度不同。

其中，钢铁、电力、化工等重工业行业的排放对PM2.5浓度的贡献较大。

此外，工业区的布局和治理水平也会影响PM2.5的污染程度。

四、多元回归分析为了更准确地探究各因素对PM2.5浓度的影响程度，我们进行了多元回归分析。

以PM2.5浓度为因变量，以气象因素、交通因素和工业排放等因素为自变量，建立回归模型。

分析结果表明，各因素对PM2.5浓度的影响程度存在差异，其中气象因素和交通因素对PM2.5浓度的影响较为显著。

五、结论与建议通过统计分析，我们得出以下结论：1. 气象因素是影响PM2.5浓度的主要因素之一，风速、温度、湿度和降水等因素都会影响PM2.5的扩散和沉降。

PM2.5的相关因素时间序列分析模型一、引言网:m我国华北的部分城市每年冬天都会遭遇雾霾的多次袭击。

许多人的日常上班，学习都受到影响，当雾霾天气中细微颗粒物浓度很高时，环境污染会对人体造成严重的不良影响，比如呼吸道感染，心脑血管疾病，心肺疾病等发生比率上升。

PM2.5也被称为细微颗粒物，是指大气中直径小于等于2.5微米的悬浮颗粒物。

PM2.5粒子直?叫。

?易于富集空气中的有毒有害物质。

由上文所述背景，本文就是对PM2.5浓度的气象影响因素进行分析建模，并预测未来一段时间的PM2.5浓度，尽可能准确地做出预报，为人们的日常工作学习提供参考和依据，降低PM2.5带来的空气污染所造成的损失。

本文基于UCI上记载的北京市2010-2015年每日12时的PM2.5监测值，运用机器学习相关算法预测未来一段时间的PM2.5预测值。

二、ARIMA模型的建立（一）建立ARIMA模型1.时间序列图时间序列图分析模型能进行精度比较高的短期预测，因此针对北京市东四2015.1.1-2015.12.21共355天的数据用R软件进行建模预测。

由结果图可知，北京东四在2015.1.1-2015.12.21的PM2.5值并不平稳，故要进行变换或者差分处理。

对原始数据进行一阶差分，差分后的值显示平稳但是还需要进行单位根检验。

一阶差分图如图12.单位根检验单位根检验的P值小于0.05，故拒绝原假设，为平稳序列。

接下来进行一阶差分后的白噪声检验滞后12阶指标相关统计量如下表所示。

我们可以看出，两个指标取对之后进行差分过后均显著，是非白噪声序列，我们可以进行接下来的模型识别和模型选择。

3.模型识别及定阶通过R软件中的自动定阶，得出最合适的模型是ARMA（1，4），因为进行了一阶差分，故最终模型为ARIMA（1，1，4），如下：ARIMA（1，0，4）withzeromean：4052.331Bestmodel：ARIMA（1，0，4）withzeromeanSeries：X3ARIMA（1，0，4）withzeromeanCoefficients：ar1ma1ma2ma3ma4-0.1322-0.3429-0.3689-0.1963-0.0667s.e.0.56630.56350.27870.18640.1110sigma^2estimatedas5687：loglikelihood=-2020.04AIC=4052.09AICc=4052.33BIC=4075.275.模型的诊断Q-Q图来检验残差的正态性：Q―Q图是一种有效平谷正态性的工具，由图可知整体趋势接近一条直线，但是也存在异常值。

素进行 了相关 因素分析 ，得出了 ＰＭ： 浓度 与其余 ４个 因素的关联度系数 ，并 根据分析结果提 出了几点改善 ＰＭ： 浓度
的建议 。通 过分 析长沙市 区空气 中的ＰＭ 浓度数 据 ，采用 ＡＲＩＭＡ模 型对 ＰＭ 浓度进行 了较为精准 的预测 。所提 出
的方法为长沙市区ＰＭ： 的防治提供 了一定 的参考 。
将产生雾霾和对人类健康影响最大的 ＰＭ： 作为空气 析 ，并 根 据其 影 响程 度 给 出了几 点改 善 ＰＭ 浓 度 的
质量 监测 的一 个重 要指 标 。
合理建议 。最后 ，根据 ＰＭ 浓度变化跳跃性大这一
近年来 ，针对 ＰＭ ． 的主要因素分析及其 ＰＭ 浓 特点 ，本文采用 了ＡＲＩＭＡ模型来对长沙市区ＰＭ： 的
第１期
科研报告 （１１ １６）
环境研究与监测
２０１６年３月
长 沙 市 区 ＰＭ２．５浓 度 的主 要 因素分 析 及 预 测
杨 平安 刘 琼 李军成
（湖南人文科技学院 数学系 ，湖南 娄底 ４１７０００）
摘 要 ：针对长 沙市区 ＰＭｚ ｓ浓度 的主要影响 因素 ，采用统计学 方法对长沙市 区空气质 量指数 ＡＱＩ包含 的５个基本 因
６９５．５１０ １０４６．５５孽
ｐｍ ｌＯ Ｐｅａ ｒＳＯｆｌ Ｃｏｒｒｅｔａｔｉｏｎ
Ｓ＿ ｉｇ．（２－ｔａｉｌｅ圆
６１ Ｉ９
．
．Ｏｏｏ
６１ １
Ｓｕｍ Ｓｑｕａ ｒｅｓａｎｄ
Ｃｒｏｓｓ埘 ｏｄｕｃｔｓ
６２７９３．５２５ 仰 口髑 ．７
Ｃｏｖａｒｉａｎｃｅ
１０４６．５５９ ７ ３．Ｏ
Ｃｏｒｒｅｌａｆ ｉ￣ ｓ

《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。

PM2.5影响因素问题一问题阐释5.2PM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。

它的直径还不到人的头发丝粗细的20/1。

虽然5.2PM只是地球大气成分中含量很少的组分，但他对空气质量和能见度等有重要的影响。

与比较粗大的大气颗粒物相比，5.2PM粒径小，富含大量的有毒，有害物质且在大气中停留时间长、输送距离远，因而对人体健康和大气环境质量的影响更大。

请设计如何在城市的不同区域布局并有效使用5.2PM的监测装置，从而能够比较全面地掌握城市在不同时间段、不同气候特点（包括气温、风向、季节）下的5.2PM的监测数据。

“提升环境监测能力，建成PM2.5监测网络，启动以PM2.5为重点的大气治理方案，进一步改善空气质量。

”这在今年2月北京市公布的2012年为群众拟办的35件重要实事中位列首位。

事实上，全国很多城市都在面临一场提升环境空气质量的攻坚战。

但要解决PM2.5等区域性污染问题，单打独斗不行，需要区域污染联防联控、多种污染物协同处置，既要深化工业污染源治理，更要加强移动源和面源治理。

二治理大气必须协同处置，一次污染物和二次污染物要同时控制；减排前体物与能源结构、经济结构密切相关，现行标准一定程度上掩盖了我国环境空气质量污染严重的事实，新标准实施后，由于标准值加严和评价项目增加，我国将有2/3的城市空气质量不达标。

反映问题靠监测，解决问题靠减排。

就像去医院看病，护士负责量体温，医生负责开处方，对症下药才能痊愈。

面对严峻的大气污染形势，该开出一张怎样的药方？研究表明，环境空气中的PM2.5主要来自两个方面:一方面是直接排放的PM2.5，包括扬尘、采选矿、金属冶炼、有机化工生产和餐饮油烟等，约占50％；另外的50％是二次颗粒物，主要是由前体物二氧化硫、氮氧化物、挥发性有机物等排放到空气中，通过化学反应产生的硝酸盐、硫酸盐、二次有机气溶胶等。

“这要求我们由控制一次污染物为主，转为一次污染物和二次污染物同时控制，对源分析、排放源清单、污染物排放控制策略、环境政策等都提出了不同于以往的要求。

《关于PM2.5影响因素的统计分析》篇一一、引言PM2.5，即粒径小于或等于2.5微米的可吸入颗粒物，是当前全球范围内广泛关注的空气污染问题。

PM2.5因其细小的颗粒直径，能深入肺部，甚至进入血液循环，对人体健康产生严重影响。

因此，对PM2.5影响因素的统计分析显得尤为重要。

本文将通过收集相关数据，对PM2.5的影响因素进行深入分析，以期为环境保护和健康管理提供科学依据。

二、数据收集与处理为全面了解PM2.5的影响因素，我们收集了近五年来的环境监测数据、气象数据、交通流量数据等。

数据来源包括国家环保部门、气象局、交通管理部门等。

在收集到原始数据后，我们进行了数据清洗、整理和标准化处理，以便进行后续的统计分析。

三、PM2.5影响因素的统计分析1. 气象因素通过统计分析，我们发现气象因素是影响PM2.5浓度的主要因素之一。

其中，温度、湿度和风速对PM2.5浓度的影响最为显著。

在低温、高湿、静风的环境下，PM2.5浓度往往较高。

这主要是因为低温和高湿有利于颗粒物的形成和积累，而静风则不利于颗粒物的扩散。

2. 交通因素交通因素也是影响PM2.5浓度的重的因素。

通过分析交通流量数据，我们发现交通拥堵地区PM2.5浓度往往较高。

这是因为交通拥堵会导致车辆尾气排放增加，从而增加空气中PM2.5的含量。

此外，道路粉尘也是PM2.5的重要来源之一。

3. 工业排放与城市管理工业排放也是影响PM2.5浓度的因素之一。

通过对不同地区的工业排放数据进行比较，我们发现工业发达地区的PM2.5浓度往往较高。

此外，城市管理也是影响PM2.5浓度的因素之一。

城市绿化、垃圾处理、供暖方式等都会对PM2.5浓度产生影响。

四、结论与建议通过统计分析，我们可以得出以下结论：PM2.5的浓度受到多种因素的影响，其中气象因素、交通因素、工业排放以及城市管理等因素都起着重要作用。

为了降低PM2.5浓度，我们需要从多个方面入手。

首先，加强气象监测和预警，及时发布空气质量预报，提醒公众采取防护措施。

基于“双碳”背景的统计模型的构建——一、教材分析数学建模是对现实问题进行数学抽象，用数学语言表达问题，用数学方法构建模型解决问题的过程。

建立统计模型进行预测是数学建模活动的重要内容，也是统计应用的重要方面，是课内外相结合的综合实践活动。

在学生已经学习了高中统计知识之后，经历统计建模完整的过程，运用所学统计知识和方法解决实际问题，对于学生熟练掌握统计知识，理解统计思想，提升数据分析素养都有重要意义。

通过建立统计模型进行预测的活动，可以帮助学生学有所用，更加深刻地理解统计知识和统计思想方法,养学用统计的观点观现实世界,用统计的思想分析现实世界，用统计的语言表达现世界。

二、课标分析本单元的课标要求：能对实际问题做背景分析,提出适当的统计研究的课题；根据研究的问题选择适当的方法收集数据,能根据样本数据建立回归模型,能求解所建立的统计模型并能对模型进行评估和修订。

同时能运用回归模型解决实际生活的中预测问题，能撰写统计分析报告并能进行交流和评价。

并通过统计建模活动，进一步加强统计思维，掌握统计的基本原理和方法，提高运用统计思想方法解决实际问题的能力。

三、学情分析学生已经学习了高中统计的全部知识，具备统计建模所需要的必备知识。

通过统计案例分析的学习，也初步掌握了撰写统计分析报告的基本要求。

学生经历过数学建模活动的选题、开题、做题、结题的四个环节,具备开展数学建模活动的基本能力。

但是学生对如何将统计知识运用于数学建模活动之中，缺乏必要要的经验和能力。

高中统计知识的局限性，对建立有效的数学模型的影响较大，特别是线性回归模型的分析与应用，缺少相应的参数检验的方法。

对于复杂事件，将内部机理不清楚的实际问题抽象为统计问题缺乏经验和能力。

教学中,教师可以利用教科书为学生提供相应的问题背景，以项目学习的方式，通过任务驱动学生的统计建模活动。

特别是充分利用统计软件，教师通过引导学生读懂统计软件中汇总报告的含义，有效实现知识的拓展。

基于R语言的城市PM2.5影响因素分析一、PM2.5的影响因素PM2.5是指大气中空气动力学直径小于等于2.5微米的可吸入颗粒物，它的主要来源包括工业排放、机动车尾气、生物质燃烧和扬尘等。

在城市中，PM2.5的浓度受到许多因素的影响，包括气象条件、工业排放、交通状况等。

需要对这些影响因素进行分析，以便更好地理解PM2.5的污染特征和形成机制。

二、R语言在PM2.5影响因素分析中的应用R语言是一种开源的数据分析和统计建模工具，拥有丰富的数据处理函数和可视化工具，因此在环境科学研究中得到了广泛的应用。

基于R语言的城市PM2.5影响因素分析通常包括以下几个步骤：1. 数据收集：首先需要从空气质量监测站点或相关部门获取PM2.5浓度数据，以及气象条件、工业排放和交通流量等相关数据。

2. 数据清洗：将收集到的原始数据进行清洗和处理，包括缺失值处理、异常值处理、数据转换等。

3. 相关性分析：使用R语言中的相关性分析函数，对PM2.5浓度和各影响因素之间的相关性进行探究，找出可能存在的相关性较强的变量。

4. 建立模型：基于收集到的数据，可以使用R语言中的回归分析函数建立PM2.5浓度与影响因素之间的数学模型，以便定量地分析各因素对PM2.5浓度的影响程度。

5. 结果可视化：利用R语言中的可视化函数，将分析得到的结果以图表形式直观展示，为研究人员和决策者提供直观的数据支持。

三、案例分析以某大型城市为例，我们通过R语言对其PM2.5影响因素进行分析。

我们从该城市的空气质量监测站点获取了一年的PM2.5浓度数据，以及气象条件、工业排放和交通流量等相关数据。

经过数据清洗和处理后，我们得到了一份完整的数据集，包括PM2.5浓度、温度、湿度、风速、工业排放量、交通流量等多个变量。

接下来，我们使用R语言中的相关性分析函数，对这些变量进行相关性分析。

结果显示，PM2.5浓度与温度、风速、工业排放量之间存在一定的相关性，而与湿度、交通流量等变量之间的相关性较弱。

《包头市城区PM2.5污染现状及防治思路的分析》篇一一、引言随着工业化的快速发展和城市化进程的加速，包头市作为内蒙古自治区的重要城市，其城区面临着日益严重的空气污染问题。

其中，PM2.5（细颗粒物）作为主要的空气污染物之一，其浓度水平已经成为影响包头市空气质量的重要指标。

因此，本文将对包头市城区PM2.5污染现状进行分析，并提出相应的防治思路。

二、包头市城区PM2.5污染现状（一）PM2.5污染严重包头市城区的PM2.5污染严重，其主要来源包括工业排放、交通尾气、建筑施工扬尘等。

由于包头市地处内陆，气候干燥，加上城市扩张和工业发展，使得PM2.5污染问题愈发严重。

据统计，包头市城区的PM2.5浓度水平常年高于国家标准，给人民群众的身体健康带来了极大的威胁。

（二）多因素影响PM2.5浓度除了工业排放和交通尾气等主要来源外，气象条件、城市绿化、道路交通等因素也会影响PM2.5的浓度。

例如，静风、逆温等不利气象条件会导致污染物难以扩散，从而加重PM2.5的浓度。

此外，城市绿化不足、道路交通拥堵等也会对PM2.5的浓度产生影响。

三、防治思路（一）加强源头控制为了减少PM2.5的排放，需要从源头上进行控制。

首先，要加强工业排放的监管，严格落实环保法规，推动企业进行技术改造和升级，减少污染物排放。

其次，要加强交通管理，推广使用清洁能源汽车，限制高排放车辆的行驶，减少交通尾气的排放。

此外，还要加强建筑施工扬尘的治理，加强对建筑工地的监管和管理。

（二）促进城市绿化城市绿化是减少PM2.5浓度的有效措施之一。

包头市应该加大城市绿化的力度，增加绿地面积和植被覆盖率，吸收空气中的污染物，减少PM2.5的浓度。

同时，还可以通过建设公园、广场等公共空间，提供给市民休闲娱乐的场所，提高市民的生活质量。

（三）加强环境监测和预警加强环境监测和预警是及时发现和处理空气污染问题的关键。

包头市应该建立完善的环境监测网络，实时监测空气质量和PM2.5浓度，及时发现和处理空气污染问题。

《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速和城市化程度的提高，空气质量问题日益受到人们的关注。

PM2.5作为空气质量的重要指标之一，其浓度的变化直接影响着人们的健康和生活质量。

因此，对PM2.5影响因素的统计分析显得尤为重要。

本文旨在通过对PM2.5影响因素的深入研究，揭示其浓度的变化规律，为空气质量的改善提供科学依据。

二、数据来源与处理方法本文所使用的数据来源于某城市的环境监测站。

数据包括PM2.5浓度、气象因素（如温度、湿度、风速、风向等）、交通状况、工业排放、地理位置等多个方面的信息。

在数据处理方面，我们首先对原始数据进行清洗和整理，去除异常值和缺失值。

然后，采用统计分析方法，如描述性统计、相关性分析、回归分析等，对数据进行处理和分析。

三、PM2.5影响因素的统计分析1. 气象因素对PM2.5的影响通过相关性分析，我们发现气象因素与PM2.5浓度之间存在显著的相关性。

其中，温度、湿度和风速对PM2.5浓度的影响较为显著。

具体而言，当温度较低、湿度较高、风速较小时，PM2.5浓度往往较高。

2. 交通状况对PM2.5的影响交通状况是影响PM2.5浓度的另一个重要因素。

我们发现在交通繁忙的时段和地区，PM2.5浓度往往较高。

这主要是由于交通尾气排放、道路扬尘等因素导致空气中的颗粒物增加。

3. 工业排放对PM2.5的影响工业排放是PM2.5的重要来源之一。

通过回归分析，我们发现工业排放与PM2.5浓度之间存在显著的线性关系。

随着工业排放的增加，PM2.5浓度也会相应增加。

4. 地理位置对PM2.5的影响地理位置也是影响PM2.5浓度的因素之一。

我们发现在城市中心地区和工业区，PM2.5浓度往往较高。

这主要是由于这些地区的工业排放、交通状况等因素导致空气中的颗粒物增加。

四、结论与建议通过对PM2.5影响因素的统计分析，我们发现气象因素、交通状况、工业排放和地理位置等因素都会影响PM2.5浓度的变化。

框， 选择 “ ｐ ｏ ｓ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ” 到Ｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ 框； 单击 Ｐ ｏ ｓ ｔ Ｈ ｏ ｃ 按钮 ， 打 开 回归得 出回归模 型 。并对模 型的优劣进 行评价 。
选择 Ｌ Ｓ Ｄ显著性 检验法 ； 单击 Ｏ Ｋ按钮 。
重， ２ ０ １ ４年 ３ 月份 的空 气质量等级数值 ，污染 天气所 占 数为 ０ ． ８ ２ ９ ，不线性相关 的概率为 ０ ． ０ ０ ０ ，这说 明 Ｐ Ｍ ２ ． ５
但相关 程度不高 。Ｐ Ｍ ２ ． ５ 与０ 的相关 系数 为 １ ． 分析需 求 ： 对各个 监测点 的 Ｐ Ｍ ２ ． ５数值进行 差异 关很显著 ， 比较 。 单 因素方 差分析方法用于测试某一个控制变量 的
小店
从表 ２ 空气质量 等级列概述报告 中可以看到 ， 太原 在“ Ｔ ｅ ｓ ｔ ｏ ｆ Ｓ ｉ ｇ ｎ ｉ ｉ ｆ ｃ ａ ｎ ｃ ｅ ” 栏 中选择 “ Ｔ ｗ ｏ — Ｔ ａ ｉ ｌ ｅ ｄ ” 选项 ； 单击 市各监测点空气质量等级 ＞ ２ （ 未达到优 良） 的比例 ， 从 报 Ｏ Ｋ按钮 。 告结果 中看 到小店 、 涧河、 坞 城 ３个 区域 的 污染 最 为严
单因素方差分析的控制变量 只能有—个 ， 所以适合本例。
一
不 同水 平是否给指标 变量造成 了显著 差异和 变动 ， 而且 Ｏ ， 之间存在较显著的负相关关系， 但相关程度很微弱。 Ｐ Ｍ２ ． ５ ２ ． Ｓ ￣Ｓ 操 作方法 ： 执行 Ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｚ ｅ ——ｃ ０ ｍ ｐ ａ ｒ ｅ Ｍ ｅ ａ ｎ ｓ ｎ ｅ Ｗａ ｙ Ａ Ｎ Ｏ Ｖ Ａ命 令 ， 打开 Ｏ ｎ ｅ Ｗａ ｙ Ａ Ｎ Ｏ Ｖ Ａ对话
与Ｃ Ｏ、 Ｎ Ｏ ： 、 Ｏ ， 、 Ｓ Ｏ 之间是否存在线性关系 。