李波+朱恩文+冯倩

摘要通过对长沙市2015年AQI检测指标数值PM2.5与SO2，NO2，PM10，CO，O3间相关性进行分析，得到PM2.5与SO2，NO2，PM10，CO间存在正相关关系，与O3间为负相关关系.后建立自回归移动平均模型（ARMA）对长沙市2015年的PM2.5进行短期预测，得到最优模型为ARMA（3，2）.最后对长沙治理PM2.5提出相关建议.

关键词PM2.5；AQI ；多元回归模型； ARMA

中图分类号 O213；X501 文献标识码A

1引言

大气中的灰霾微粒对人们的身体健康带来了巨大的威胁，经有关部门监测研究发现，PM2.5是导致灰霾天气的罪魁祸首[1].长沙市环境监测部门表示，2015年11月1日至2015年12月18日的长沙市的空气质量极差，长沙市的空气质量在全国重点城市的排名为：11月份1至11月份18日排名居中，其他12天均排名为全国倒数十名之内长沙市被列入全国空气污染较严重的城市[2].

孫斌对西安市大气污染因子（可吸入颗粒物、NO2、SO2）的年际变化进行分析，并采用基于灰色系统理论和灰色预测模型的方法进行灰色关联度分析，揭示西安市大气环境质量近10年的变化趋势，还对未来的大气环境质量状况进行了预测[3].

本文首先分析PM2.5与SO2，NO③求复相关系数.经过MATLAB运行求解，得到复相关系数R=0.966 0.

通过上述分析，可以得到如下结论：PM2.5与其他5个监测指标之间均存在不同程度的显著性，PM2.5与SO2，NO2，PM10，CO间为正相关关系，与O3间的相关性为负相关.具体表现为：PM2.5与PM10的相关系数最高（高达0.743），说明PM10对PM2.5的影响最大；其次PM2.5与CO的相关系数为0.732，说明它们二者间的相关性较高；除此之外PM2.5与NO2及SO2的相关系数分别为0.688和0.618，表明PM2.5与它们二者间的也存在较大的相关性.说明已有的研究结论是存在合理性的，即二氧化硫（SO2），二氧化氮（NO2），一氧化碳（CO）是在一定环境条件下形成PM2.5前的主要气态物体；……