孫明明 程路明 張 杰
(鄭州大學(xué) 水利與環(huán)境學(xué)院,河南 鄭州450001)
在鄭州市九個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)中,市監(jiān)測(cè)站離市中心近,人口密度大,污染嚴(yán)重,故選取市監(jiān)測(cè)站作為研究對(duì)象。以2014年3月01日到5月31日共92天數(shù)據(jù)為例,每天0點(diǎn)到22點(diǎn)共12組偶數(shù)點(diǎn)的AQI六個(gè)指標(biāo)值(數(shù)據(jù)來自國家環(huán)境保護(hù)部)。針對(duì)指標(biāo)單位的不統(tǒng)一,首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化和歸一化。對(duì)于一個(gè)參考數(shù)據(jù)x0,比較數(shù)列的為xi,可用下列關(guān)系表示各比較曲線與參考曲線在各點(diǎn)的差[1]:
式中,ξi(k)是第k個(gè)時(shí)刻比較曲線xi與參考曲線x0的相對(duì)差值,這種形式的相對(duì)差值為xi對(duì)x0在k時(shí)刻的關(guān)聯(lián)系數(shù)。ζ為分辨系數(shù),ζ∈[0,1],取ζ=0.5。92組相關(guān)系數(shù)的分析如表1所示。
表1 關(guān)聯(lián)系數(shù)分析表
由表中分析得到,O3與PM2.5的相關(guān)性最低,可認(rèn)為O3與PM2.5低度相關(guān),其余皆為中度相關(guān)。除O3外,其余指標(biāo)相關(guān)度較高,因此剔除O3后,可以使用多元線性回歸作為PM2.5分析模型,建立PM2.5關(guān)于SO2、NO2、CO、PM10的多元線性回歸模型。
鄭州市PM2.5數(shù)據(jù)是從2013年11月份開始,選取2013年10月29日到2014年5月31日217組鄭州市每天的PM2.5、SO2、NO2、CO、PM10值作為數(shù)據(jù),進(jìn)行線性回歸分析(數(shù)據(jù)來自國家環(huán)監(jiān)總站)。擬合出PM2.5與其它4個(gè)指標(biāo)的回歸方程(置信水平取為:1-0.05)。
第一次進(jìn)行擬合時(shí),存在殘差置信區(qū)間未經(jīng)過0點(diǎn)的數(shù)據(jù),視為異常點(diǎn),剔除這些數(shù)據(jù)后再進(jìn)行線性回歸分析。以此反復(fù),直到不再出現(xiàn)異常點(diǎn)為止,得到線性回歸方程:
PM2.5=-26.330+0.6633PM10+25.0695CO-0.6103NO2-0.0603SO2
由圖可知沒有異常點(diǎn),置信區(qū)間皆經(jīng)過0點(diǎn)。計(jì)算回歸方程的相關(guān)系數(shù)r2為0.957 2,接近于1,表示方程的回歸程度較為顯著。F為843.727 4,F(xiàn)>F1-α(k,n-k-1)=F1-0.05(4,151),其對(duì)應(yīng)的概率為0,小于顯著性水平α0.05,說明回歸模型較為顯著,模型成立[2]。
圖1 線性回歸殘差分析圖
取鄭州市2014年6月1日到6月26日30天PM2.5數(shù)值作為模型反演數(shù)據(jù),對(duì)比PM2.5模型計(jì)算數(shù)值和真值。由圖中可以看出,回歸模型能夠很好地反映出真值的變化規(guī)律,但在某些點(diǎn)差距較大,為檢驗(yàn)擬合效果,對(duì)30組模型計(jì)算值和真值的誤差絕對(duì)值進(jìn)行統(tǒng)計(jì),得到表2。
表2 30組模型計(jì)算值和真值的誤差絕對(duì)值統(tǒng)計(jì)
由表中得到:6月份作為檢驗(yàn)對(duì)象的30天數(shù)據(jù)中,誤差小于15的有22天,占全月的73.33%。因?yàn)锳QI的危害等級(jí)劃分中相鄰等級(jí)之間數(shù)值相差50,而且每個(gè)等級(jí)的波動(dòng)范圍為50[3],所以回歸模型計(jì)算結(jié)果能夠滿足空氣質(zhì)量等級(jí)劃分的準(zhǔn)確性。
圖2 PM2.5真值與回歸模型對(duì)比圖
通過對(duì)鄭州市2014年市監(jiān)測(cè)站3月1號(hào)至5月31號(hào)AQI指標(biāo)的相關(guān)性分析,得出與PM2.5相關(guān)性最高的是PM10,說明鄭州市近一年內(nèi)主要污染物是大顆粒物質(zhì)。而在2013年至2014年鄭州市先后進(jìn)行了修建地鐵、整修文化路等工程,所以為改善空氣質(zhì)量,減少施工污染是首要任務(wù)。
排除與PM2.5相關(guān)性低的O3后,對(duì)PM2.5進(jìn)行了線性回歸擬合,擬合結(jié)果能較好地反映PM2.5的變化規(guī)律,滿足空氣質(zhì)量等級(jí)的劃分要求,PM2.5多元回歸模型可適用于空氣質(zhì)量等級(jí)的預(yù)測(cè)。該模型同時(shí)表明PM2.5的形成與AQI指標(biāo)因素變化有關(guān)系,在研究PM2.5成因的問題時(shí),可考慮PM2.5由AQI指標(biāo)因素轉(zhuǎn)化而來這個(gè)途徑。
[1]杜棟,龐慶華,吳炎.現(xiàn)代綜合評(píng)價(jià)方法與案例精選(第二版)[M].北京:清華大學(xué)出版社,2008.
[2]江世宏.MATLAB語言與數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn)[M].北京:科學(xué)出版社,2007.
[3]GB3095-2012.環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)[S].中華人民共和國國家標(biāo)準(zhǔn).