基于回归分析的徐州市PM2.5指数研究.doc

摘要：随着经济的发展，社会对能源、土地的需求也越来越大。在得到巨大的物质利益的同时，化石燃料的燃烧，植被、森林的减少以及我们人类的活动例如垃圾的随意焚烧、工程的建设、日渐增多的车辆等，让空气污染越来越严重，使得雾霾频频发生，导致患有肺部疾病的人数逐年增加，使得人们对造成这一切主要因素——PM2.5指数越加关注。近年来我国除了以SO2、NO2与PM10浓度为监测指标之外，又将PM2.5列为新的环境监测指标。由于在此之前并没有系统的PM2.5监测数据，因此对PM2.5的成因与其他污染指标之间的关系，以及PM2.5的预报、防治问题还需要深入研究。

本文以徐州市的PM2.5指数进行研究，选取2014年全年每天的各项污染指标（PM2.5,SO,NO,CO,PM10）数值，结合风速、温度、湿度的影响，通过SPSS软件对其进行回归分析，从中找到PM2.5指数与其他污染指标之间的相关性，进一步找到造成近年来PM2.5指数升高的主要原因，从而对PM2.5的治理提出合理的意见和建议，为人们的健康和生活环境的治理出一份力。

关键词 空气污染；相关性；回归分析法；PM2.5的治理

目录

摘要

Abstract

1 绪论-1

1.1研究背景-1

1.2研究现状-2

1.3选题意义-2

1.4内容安排-2

2理论基础-3

2.1 多元线性回归-3

2.1.1 多元线性回归简述-3

2.1.2 方法选取-3

2.1.3 多元线性回归分析的主要步骤-3

2.2 高斯烟羽模型-4

2.2.1 高斯扩散模型介绍-4

2.2.2 高斯烟羽模型-5

3 PM2.5相关因素分析-6

3.1 数据来源及相关因素选取-6

3.2 散点图观察线性关系-6

3.3复相关系数研究-8

3.4偏相关系数研究-10

3.5 关于PM2.5含量的线性回归模型建立-10

3.6 PM2.5的分布与演变-11

 3.6.1 结果分析-12

3.7模型的检验-14

4现状分析与控制管理-16

4.1 PM2.5现状及指数分析-16

4.2徐州市PM2.5指数现状-17

4.2结合徐州市现状的相关治理意见-18

致谢-19

参考文献-20

附录-21