基于偏相关与逐步回归方法的AQI影响因素分析及预测

空气质量指数(AQI)是定量描述空气质量状况的无量纲指数,可用于评价大气环境质量以及控制污染。本文以北京、长沙、海口AQI及PM2.5等6种大气污染指标的日均数据为研究对象。一方面,分别对三个城市的各个指标进行偏相关分析,结果表明影响北京空气质量的主要因素是PM10、PM2.5、NO2和O3;影响长沙空气质量的主要指标是PM10、PM2.5、NO2和CO;而影响海口空气质量的主要因素是PM10、PM2.5和SO2。北京、长沙对AQI影响最大的是PM2.5,而海口的PM10与AQI的相关关系最为显著。另一方面,应用逐步回归分析得到了影响上述三城市AQI的最显著的空气污染指标,结果与偏相关分析的结果相吻合。此外,通过偏相关分析和逐步回归分析,获得AQI的最优线性回归预测模型,模型的拟合效果显著。模型检验表明建立的预测方程能有效用于AQI的短期预测。最后针对分析结果提出一些解决对策,为空气质量改善提供建议。