□张 进

（河北农业大学理学院 河北 保定 071000）

基于灰色关联分析法空气质量的影响因素
——以北京市为例

□张 进

（河北农业大学理学院 河北 保定 071000）

论文以灰色理论为基础，分析讨论了北京市2016年～2017年第一季度的空气质量。运用灰色关联分析法计算了这两年第一季度PM2.5、PM10、NO2、SO2、CO、O3与空气质量的关联度，得到了影响北京市空气质量的主要影响因素是PM10，PM2.5；这对北京市空气质量相关政策的制定具有一定的指导意义。

灰色关联分析空气质量；北京市

近年来，大气污染物的排放量不断增加，给城市空气质量带来严峻挑战。因此，对城市空气质量分析研究就十分必要。空气质量受到多种因素的交互影响。空气环境实际上是一个部分信息确定、部分信息不确定的灰色系统，所以本文采用灰色关联分析法，对北京市空气质量进行分析研究。得到了影响北京市空气质量的最主要因素。

1 灰色关联分析

灰色系统理论提出了对各子系统进行灰色关联度分析的概念。灰色关联分析法是对一个系统发展变化态势的定量描述和比较的方法。具体步骤如下：

（1）确定参考数列T0和比较数列Ti，参考数列是指反映系统行为特征的数据序列,记为T0，记第1时刻的值为T0(1),第2时刻的值为T0(2)，…，第k时刻的值为T0(k)。则参考数列可表示为T0=(T0(1),T0(2),…，T0(m))。比较数列是指影响系统行为的因素组成的数据序列。记为T1，T2,…，Tk，与T0的表示方法相同：T1=(T1(1),T1(2),…，T1(m))，T2=(T2(1),T2(2),…，T2(m))……Tk=(Tk(1),Tk(2),…，Tk(m))。

（2)由于系统中各因素的物理意义不同，量纲也不一定相同，比较不方便或难以得到正确的结论。