宣　琳，李　勇，朱家明

(安徽财经大学 统计与应用数学学院，安徽 蚌埠 233030)



蚌埠市PM2.5影响因素的定量研究*

宣琳，李勇，朱家明

(安徽财经大学 统计与应用数学学院，安徽 蚌埠 233030)

摘要:针对蚌埠市PM2.5影响因素，综合分析空气质量指数历史数据，分别构建简单相关系数、灰色关联度、偏相关系数、多变量回归等模型，运用EXCEL、EVIEWS、MATLAB等软件编程求解，研究得出在AQI基本监测指标中，PM10与CO对PM2.5的影响最大的结论．

关键词:PM2.5；灰色关联度；偏相关分析；多变量回归；SURFER；EVIEWS

近些年,全国各地空气出现严重污染,多个城市频发雾霾天气,严重影响到人们的出行和身体健康.过去一直认为吸烟是引发肺癌的首因，而现在，日益严重的大气污染成为了肺癌发病率居高不下的主因．早在2012年，空气质量指数AQI的基本监测指标中，首次将产生雾霾的重要因素-PM2.5列入其中[1]．因此，对PM2.5影响因素的研究，有助于深入了解空气污染成因及污染源，对有针对性地治理PM2.5污染问题具有重要意义．

1PM2.5相关性分析

根据2015年1～7月蚌埠空气质量历史数据[2]，借助MATLAB分别计算出AQI基本监测指标中PM10、CO、NO2、SO2、O3与PM2.5的相关系数，借助系数值来分析各指标与PM2.5的相关程度，再利用灰色关联度进行验证．最后，考虑到两两变量的相关系数可能具有虚假性，引入多元偏相关分析对所建模型进行了修正，并给出各指标与PM2.5的相关方向及重要性排名．具体流程，如图1所示．

图1　PM2.5相关性分析流程

Q0=

所以它比用Q0来衡量x,y的相关程度更为合理．等价地以|pxy|作为衡量x与y相关的度量……