谢心庆，许英

(新疆财经大学应用数学学院，新疆乌鲁木齐 830012)

关于大气中PM2.5浓度的综合预测

谢心庆，许英

(新疆财经大学应用数学学院，新疆乌鲁木齐 830012)

鉴于PM2.5对人体的危害，为了提前预测PM2.5浓度值并及时通过降雨方法降低其浓度，开展了PM2.5浓度综合预测研究。通过对西安市一个空气质量监测点收集到观测数据分析与PM2.5浓度强相关的因素，随后综合考虑天气、温度、风力风向对PM2.5浓度观测值的影响，通过添加虚拟变量及因子分析提取因子的方法，将强相关因素、提取的天气、温度、风力风向因子与PM2.5浓度观测值进行回归预测，最终得到较好预测效果。

PM2.5;虚拟变量;因子分析;多元回归

0 引言

2013年7月12日《中国新闻网》报道:“2013年初以来，中国发生大范围持续雾霾天气。据统计，受影响雾霾区域包括华北平原、黄淮、江淮、江汉、江南、华南北部等地区，受影响面积约占国土面积的1/4，受影响人口约6亿人”。在北美和欧洲研究人员对环境颗粒物对人体的危害做了广泛的流行病学研究［1－6］。对于颗粒物PM2.5(空气质量标准中颗粒粒径小于等于2.5μm浓度限值)可以进入人体的下呼吸道，通过液泡进入血液，对人体肺功能及生长发育的儿童有严重危害［7］。因此，若是对PM2.5浓度值在模型上有很好的预测，便可应用人工降雨或降雪等方式减少污染。

近年来，我国雾霾现象的出现主要来源于二次颗粒物(即通过与大气组成成分发生化学反应后生成的颗粒物)。形成 PM2.5的前体物包括:SO2、NOx、挥发性有机化合物(VOCS)、NH3等。……