邵晴晴

摘 要：空气质量问题越来越引起各界关注，依据蚌埠市PM2.5的各项监测数据，参照我国新修订的《环境空气质量标准》的标准和要求，对蚌埠市对空气中各污染物的相关性进行定性和定量分析，并对PM2.5与PM10，氮氧化物等因素进行相关性分析和检验，建立PM2.5 与CO、SO2、NO2、PM10等因素之间的多元线性回归模型，并建立高斯扩散模型，刻画出蚌埠市空气中PM2.5的时空分布规律，并对该地区进行污染的评估，最终得出含有风力、湿度等因素的多元线性回归模型。最后运用对比法，将实际检测出来的数据与模型计算出来的模拟值进行比较与检验，并对模型的优缺点进行了评价。

关键词：AQI；Pearson相关系数；多元线性回归

中图分类号：TB 文献标识码：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2018.17.091

1 引言

随着我国GDP保持着高速稳定的增长，另一方面，环境污染问题也逐渐引人关注。这主要是因为经济增长方式出现问题，传统工业发展方式较为守旧落后，主要能源消费以煤炭石油等为主，必然导致大量的废气污染物排放。这对建设绿色循环经济产生了一定破坏作用，不利于生态良好发展，不利于建设环境友好型社会。废气排放，管控不当使空气污染的问题更加突出，尤其是近几年频繁出现的雾霾天气，在一定程度上对居民身体健康也造成了一定威胁。通过对PM2.5的相关影响因素分析和分布与演变规律分析可以找到治理PM2.5的更科学便捷的方式，从而对其他地区的空气污染治理有前车之鉴，提供了应用范例。除此之外……