摘要：本文运用因子分析等统计学分析方法，根据淮安市2014年空气污染数据，研究淮安市空气污染主要影响因素, 给出了预测模型，并提出了相应策略，希望对淮安市未来治理空气污染提供一些参考。 65775

毕业论文关键词：空气污染,因子分析,预测与治理

Abstract: In this paper the author uses the main factors influencing factor analysis and other statistical analysis methods and study , according to the datas of the air pollution of Huaian City in 2014, the main influence factors of air pollution in Huaian City. The author gives a  prediction model and some corresponding strategies and hopes to provide some references to control the air pollution of Huaian City  in the future.

Keywords: air pollution,forecasting and controlling,factor analysis.

目   录  

1  引言 5

2  淮安空气污染的综合评价 5

2.1大气污染的概念 5

2.2原始数据检验   6

2.3原始数据分析 7

2.4构建得分模型 8

2.5因子分析结果 9

3 淮安空气污染主要影响因素的实证分析  10

3.1模型设定与参数估计11

3.2模型分析11

3.2.1 PM2.5模型分析 11

3.2.2 PM10模型分析12

3.2.3 O3模型分析23

3.3模型的确立27

结论 28

参考文献 29

致谢 30

附录 31

1 引言

 随着社会经济的发展和人们生活水平的提高，城市环境空气质最也越来越成为人们普遍关注的热点话题，因而对城市大气环境质最做出客观、全面实时的认识和评价是极其必要的.大气环境质量评价是对大气环境状祝优劣的定性和定量的评述，其将监测点的监测数据与国家规定的大气质最标准等级相比较，进行综合评价，不仅有利于人们认识和研究大气环境质最，还为有效治理和控制大气污染提供必要的科学依据。近年来研究者运用各种方法对大气污染问题进行了研究[1-4]。

淮安位于苏北平原腹地，京杭大运河与古淮河交汇处，总面积1.01万平方公里。近十年，淮安的社会、经济发展非常迅速，而这些也给淮安的环境质量和生态状况带来了巨大的压力。空气质量是城市或区域环境质量中一个非常重要的方面。为此，分析和总结淮安近年来与社会进步、经济发展相关的大气环境变化情况，探索大气环境变化的主要影响因素，对淮安的社会、经济、环境可持续协调发展具有重要意义。

在这一研究报告中，本文以2014年淮安市主要空气污染因子为基础，分析了近一年来淮安空气质量的变化特征。本文的主要研究方法是因子分析与多元线性回归分析[5-7].结果表明，城市大气受汽车尾气排放影响较为严重，可吸入颗粒物为主要污染因子，空气质量状况以优、良和轻微污染居多;空气质量季节变化明显，冬季空气污染最严重，夏季最轻;气象要素对大气污染物有制约关系，空气污染指数与降水量、风速、逆温线性相关;地形的空间差异影响着气象条件的分布，进而对空气质量的空间变化产生影响;人类活动对城市空气质量也存在一定的影响，且具有双重作用。

2 淮安空气污染的综合评价

2.1大气污染的概念

      大气是由一定比例的氮、氧、二氧化碳、水蒸气和固体杂质微粒组成的混合物。就干燥空气而言，按体积计算，在标准状态下，氮气占78.08％，氧气占20.94％，氩气占0.93％，二氧化碳占0.03％，而其他气体的体积都大约是0.02%。各种自然变化往往会引起大气成分的变化。例如，火山爆发时有大量的粉尘和二氧化碳等气体喷射到大气中，造成火山喷发地区烟雾弥漫，毒气熏人；雷电等自然原因引起的森林大面积火灾也会增加二氧化碳和烟粒的含量等等。一般来说，这种自然变化是局部的，短时间的。随着现代工业和交通运输的发展，向大气中持续排放的物质数量越来越多，种类越来越复杂，引起大气成分发生急剧的变化。当大气正常成分之外的物质达到对人类健康、动植物生长以及气象气候产生危害的时候，我们就说大气受了污染。