潘婷婷，朱家明，滕 磊，洪 玲

（1.安徽财经大学金融学院，安徽蚌埠233030；2.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影响因素及分布演变规律计量分析

潘婷婷1，朱家明2，滕 磊2，洪 玲2

（1.安徽财经大学金融学院，安徽蚌埠233030；2.安徽财经大学统计与应用数学学院，安徽蚌埠233030）

针对蚌埠市空气中PM2.5的影响因素及分布演变规律，综合使用统计分析、定量分析、相关分析、趋势分析等方法，分别构建多元线性回归、时空分布、高斯烟羽扩散等模型，使用SPSS、EVIEWS、EXCEL等软件编程求解，研究得到PM2.5与NO2、O浓度大小成负相关、与PM10、CO、NO2浓度成正相关，PM2.5的扩散范围越广浓度越小、湿度越大PM2.5的扩散范围越小、PM2.5与温度相关性不大等结论。

PM2.5；回归分析；高斯烟羽模型；EVIEWS；SPSS

自2013年初以来，中国发生大范围持续雾霾天气，据发改委披露，受影响的雾霾区域约占国土面积的1／4，受影响人口多达约6亿人。环境保护部于2012年2月颁布了新修订的《环境空气质量标准》（GB3095—2012），规定中将空气质量指数AQI作为空气质量监测指标，首次将产生灰霾的主要因素PM2.5的浓度指标列入基本监测指标。

目前国内集中研究气体SO2、NO2和O3等的垂直分布特征，而对近地层PM2.5的垂直分布特征研究甚少。Wu（2002）等［1］对澳门城区的道路两旁2～79m内PM2.5浓度的11h监测结果表明，PM2.5浓度随高度增加呈递减趋势。杨龙（2005）［2］选取秋冬两季各14d，对北京地区距地面高8～320m范围内ρ（PM2.5）的垂直分布进行监测，获得近地层垂直廓线；并结合同步测得的风速、风向、温度以及湿度等气象数据，对其垂直分布的影响进行分析，最终拟合了ρ（PM2.5）的垂直廓线方程。……