重庆市空气质量影响因素的实证分析
Empirical Analysis of Influential Factors of Air Quality in Chongqing Municipality
DOI: 10.12677/ojns.2024.125109, PDF,   
作者: 张力芝:重庆对外经贸学院数学与计算机学院,重庆;凌 秀:荣昌高新技术产业开发区发展促进中心,重庆
关键词: 空气质量影响因素多元线性回归分析Air Quality Influencing Factors Multiple Linear Regression Analysis
摘要: 随着工业化和城市化的快速发展,空气质量问题日益凸显,成为影响人们生活质量和社会可持续发展的重要因素,因此,研究空气质量的影响因素,对于改善空气质量、保护生态环境具有重要意义。本文旨在探讨影响重庆市空气质量的各个因素,选取重庆空气质量在线检测分析平台的相关数据,运用统计学方法进行预处理和深入分析,将PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO及O3作为自变量,空气质量指数作为因变量,构建多元线性回归模型,研究其因素对空气质量的影响,并识别重庆市近一年来空气质量的主要污染物,从而提出改善空气质量的针对性建议,为重庆市进行空气质量的改善提供科学依据和策略。
Abstract: With the rapid development of industrialization and urbanization, air quality issues are becoming more and more prominent, and have become an important factor affecting people’s quality of life and the sustainable development of society. Therefore, it is of great significance to study the influencing factors of air quality in order to improve air quality and protect the ecological environment. The purpose of this paper is to discuss the various factors affecting air quality in Chongqing Municipality, and relevant data from the Chongqing Air Quality Online Detection and Analysis Platform have been selected. And this data was pre-processed and analyzed in depth using statistical methods. In this paper, the PM2.5, PM10, SO2, NO2, CO and O3 were used as independent variables, and the air quality index was used as the dependent variable to construct a multiple linear regression model to investigate the effects of their factors on air quality, and identify the main pollutants in the air quality of Chongqing Municipality in the past year, so as to put forward targeted recommendations to improve air quality, and provide a scientific basis and strategy for Chongqing Municipality to carry out air quality improvement.
文章引用:张力芝, 凌秀. 重庆市空气质量影响因素的实证分析[J]. 自然科学, 2024, 12(5): 998-1005. https://doi.org/10.12677/ojns.2024.125109

参考文献

[1] 李佳成, 梁龙跃. 基于机器学习方法的空气质量预测与影响因素识别[J]. 计算机技术与发展, 2024, 34(1): 164-170.
[2] 杨稳强. 西北地区大气污染特征及其影响因素分析[D]: [硕士学位论文]. 兰州: 西北师范大学, 2022.
[3] 曾玲. 重庆市空气质量的影响因素分析及预测[D]: [硕士学位论文]. 重庆: 重庆理工大学, 2022.
[4] 林静怡, 杨宜平. 重庆市大气污染物分布特征及影响因素分析[J]. 重庆工商大学学报(自然科学版), 2020, 37(5): 88-93.
[5] 李晓童, 夏明月, 林善冬. 基于Bootstrap方法对北京空气质量的回归分析[J]. 河北北方学院学报(自然科学版), 2014, 30(4): 31-34.
[6] 路凯丽, 杨露, 李涛. 基于集成深度学习模型的空气质量指数预测[J]. 南京信息工程大学学报, 2024, 16(1): 56-65.
[7] 姚玉婷. 基于深度学习的空气质量指数预测[D]: [硕士学位论文]. 淮安: 淮阴工学院, 2022.
[8] 诸鑫, 林孝先, 刘庆红, 等. 基于神经网络模型的绵阳市空气质量指数预测[J]. 绵阳师范学院学报, 2023, 42(8): 112-118.
[9] 李乾, 乔栋, 李博文, 等. 基于T-S模糊神经网络的空气质量预测模型分析研究[J]. 内蒙古煤炭经济, 2022(17): 142-144.
[10] 蒋洪迅, 田嘉, 孙彩虹. 面向PM_(2.5)预测的递归随机森林与多层神经网络集成模型[J]. 系统工程, 2020, 38(5): 14-24.
[11] 张方卉, 杨志远. 基于多元回归模型的空气质量影响因素实证分析[J]. 景德镇学院学报, 2018, 33(3): 7-9+45.