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    保定市空氣質(zhì)量綜合評價(jià)模型研究*

    2020-07-13 10:11:24娟,冀松,王
    甘肅科技 2020年9期
    關(guān)鍵詞:因變量保定市方差

    馮 娟,冀 松,王 艷

    (保定理工學(xué)院,河北 保定 071000)

    保定市空氣污染問題受到保定市政府的高度重視,近年來保定市政府一直致力于治理嚴(yán)重的空氣污染。因AQI評價(jià)的6中污染物濃度限值各有不同,采用AQI評價(jià)空氣質(zhì)量,需要將不同污染物濃度限值折算成空氣質(zhì)量分指數(shù)AQI。當(dāng)碰到嚴(yán)重污染天氣時(shí),AQI值就會超過500的最高限值,出現(xiàn)“爆表”現(xiàn)象,因此需要在AQI評價(jià)基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)。

    1 空氣質(zhì)量指數(shù)

    空氣質(zhì)量指數(shù)(AQI)是定量描述空氣質(zhì)量狀況的無量綱指數(shù),其數(shù)值越大、級別和類別越高說明空氣污染狀況越嚴(yán)重,對人體的健康危害也就越大[1]。針對單項(xiàng)污染物還規(guī)定了空氣質(zhì)量分指數(shù)。空氣質(zhì)量分指數(shù)(IAQI),是指根據(jù)單項(xiàng)污染物計(jì)算得出的空氣質(zhì)量指數(shù)。從各項(xiàng)污染物的IAQI中選擇最大值確定為AQI,首要污染物即IAQI最大的污染物,當(dāng)污染物濃度超過最高上限,就會發(fā)生“爆表”。

    2 研究區(qū)數(shù)據(jù)

    2.1 各污染物質(zhì)量濃度

    通過中國環(huán)境空氣在線監(jiān)測分析平臺,收集保定市2018年全年每天空氣質(zhì)量監(jiān)測指標(biāo)數(shù)據(jù)[2],因數(shù)據(jù)量龐大,僅附全年各污染物質(zhì)量濃度月均值數(shù)據(jù),見表1。從表1統(tǒng)計(jì)結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),空氣污染季節(jié)性特征明顯,每年的夏、秋季污染物質(zhì)量濃度都較低,曲線呈“V”字型,最低值在夏季,而冬季到春季濃度值都較高,曲線呈倒“V”字型,最嚴(yán)重污染季節(jié)為冬季。

    表1 2018年各污染物質(zhì)量濃度月均值數(shù)據(jù)

    2.2 因子分析

    因子分析法是指從研究指標(biāo)相關(guān)矩陣內(nèi)部的依賴關(guān)系出發(fā),把一些信息重疊、具有錯綜復(fù)雜關(guān)系的變量歸結(jié)為少數(shù)幾個(gè)不相關(guān)的綜合因子的一種多元統(tǒng)計(jì)分析方法[2]?;舅枷胧牵焊鶕?jù)相關(guān)性大小把變量分組,使得同組內(nèi)的變量之間相關(guān)性較高,但不同組的變量不相關(guān)或相關(guān)性較低,每組變量代表一個(gè)基本結(jié)構(gòu)一即公共因子。

    對空氣中的主要污染物(細(xì)顆粒物(PM2.5)、可吸入顆粒物(PM1O)、一氧化碳(CO)、二氧化氮(NO2)和二氧化硫(SO2)和臭氧(O3)進(jìn)行了因子分析。其中KMO的值為0.652,大于閾值0.5,說明變量之間是存在相關(guān)性;Bartlett球形檢驗(yàn)的結(jié)果,Sig.這一項(xiàng)值為0.000,小于0.05,說明因子分析是有效的[3]。

    公因子方差結(jié)果見表2。從表中可以看出,每一個(gè)變量提取值均大于0.7,說明每一個(gè)變量都可以用公因子表示。

    表2 公因子方差

    解釋的總方差結(jié)果見表3。解釋的總方差代表因子對于變量解釋的貢獻(xiàn)率。從表中可以看出,選取三個(gè)代表因子就可以將變量表達(dá)到了97.60%。

    表3 解釋的總方差

    成分矩陣見表4,得到三個(gè)綜合評價(jià)因子。根據(jù)因子分析結(jié)果,也可以看出,空氣污染的主要污染物為 PM2.5,NO2,CO。

    表4 成份矩陣

    3 模型的建立

    3.1 多元逐步回歸分析

    多元逐步回歸分析方法[4,5],首先建立因變量和自變量之間的總回歸方程,再對總的方程及每一個(gè)自變量進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)。當(dāng)總的方程不顯著時(shí),表明該多元回歸方程線性關(guān)系不成立;而當(dāng)某一個(gè)自變量對因變量的影響不顯著時(shí),應(yīng)該剔除該變量,重新建立不包含該因子的多元回歸方程,篩選出有顯著影響的因子作為自變量,并建立“最優(yōu)”回歸方程。多元回歸模型的數(shù)學(xué)形式見公式1:

    式中,y為因變量,影響因變量的k個(gè)自變量分別為 xk,β0,β1,β2…βk,為回歸參數(shù)。

    3.2 回歸模型的建立

    本文中對保定市2018年每天的環(huán)境空氣質(zhì)量指數(shù)(AQI)和二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)、可吸入顆粒物(PM10)、一氧化碳(CO)、臭氧(O3)、細(xì)顆粒 物(PM2.5)六項(xiàng)指標(biāo)濃度數(shù)據(jù)進(jìn)行多元逐步回歸分析,結(jié)果見表5,表6,表7。從表5中可以看出,三個(gè)模型的R方值即判定系數(shù)依次為0.867,0.960,0.984。其中,模型3是最好的。Anova表格,見表6,是對回歸分析過程所做的方差分析。模型中F值均大于3.84,說明回歸方程具有很好的影響力,能夠很好的表達(dá)AQI指數(shù)。三個(gè)模型整體的sig.值均為0,表明在對回歸分析進(jìn)行方差分析時(shí),當(dāng)自變量的取值發(fā)生變化時(shí),其對因變量的取值都有很大的影響。從表7的系數(shù)表格可以得出,回歸模型見公式2:

    式中,x1為 PM2.5,x2為 o3,x3為 NO2。模型中這組數(shù)量對應(yīng)的sig.值依次為0.049,0.000,0.000,0.020,都小于0.05,說明4個(gè)變量對因變量均有很好的影響力。

    表5 模型匯總

    表6 Anovad

    表7 系數(shù)a

    4 結(jié)果分析

    對保定市2018年空氣污染質(zhì)量濃度數(shù)據(jù)進(jìn)行整理分析,發(fā)現(xiàn)保定市空氣污染問題比較嚴(yán)重。文中采用因子分析法,確定了各污染源對污染的貢獻(xiàn)率,找出了最主要的污染物為PM2.5,NO2,CO。在此基礎(chǔ)上利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析工具,進(jìn)行多元逐步回歸分析,建立了回歸模型,模型效果較好。

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