空气质量研究

前言：想要写出一篇令人眼前一亮的文章吗？我们特意为您整理了5篇空气质量研究范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。

空气质量研究范文第1篇

关键词：城市规划；空气质量；应用分析

中图分类号：TU984文献标识码：A 文章编号：

国际标准化组织是这样给大气污染定义的，大气污染，通常指由于人类活动和自然过程引起某些物质进入大气中，呈现出足够的浓度、达到了足够的时间．并因此而危害了人体的舒适、健康和福利或危害了环境。从这个定义中可以看出大气污染对人们的身体舒适、健康和社会生活环境都有着重大的不良影响。现在我国城市的主要空气污染物有颗粒污染物、二氧化硫、二氧化氮等等。我国的各大城市一定要运用科学合理的大气环境评估指标，建立城市规划大气环境影响评估系统，充分地掌握空气污染物对城市规划的影响，从而更好地提高城市的空气空气质量。

一、 城市规划数据与空气污染物资料采集

在探讨城市规划与空气质量关系分析之前，一定要做好数据的采集工作，数据采集主要是两方面的采集，城市数据采集和污染物的数据采集。城市数据采集主要是采集城市土地利用数据．城市空间结构数据、道路网络、绿地、河流等各类空间要素。数据采集的方式可以通过查阅城市的具体规划方案和卫星遥感数据等获取城市的空间数据，为城市污染物的分布建立一个客观科学的空间三维载体。

要实行对空气污染物的掌握和监控，首先就必须把空气排放引入到空气质量的模型之中，收集空气污染物的排放数据，从收集到的数据和城市规划的具体资料分析出城市空气污染物排放的主要来源。一般城市的空气污染物来源主要是发电厂、工业生产、住宅的供热和运输部门产生的大量尾气，针对着四个空气污染的主要根源，城市规划者应该做出对城市建设的具体调整，根据污染源不同的特性、分布位置、日常工作运作的时间和排放主要空气污染物的特性，采取有效的措施减少污染物的排放，对每一个污染源的污染物排放都作出有效的控制，为改善城市空气质量提供有力良好的保障。

二、 空气污染与城市用地对应分析

1、 PM10与城市用地对应分析。

通过城市的用地规划图和污染物的浓度图的分析，PM10的浓度主要是新的工业区上比较高，对城市的大气质量造成的影响也是最大。从污染物浓度分布图中可以看出PM10浓度分布是呈带状分布的。并且以其为中心轴线向两侧进行扩散，浓度逐渐变小和稳定。PM10的主要分布在城市的工业区上空，受工业类别的影响比较大。相对而言居住区的浓度会比较低，但是会受到附近工业区的影响和扩散，降低了居住区自身的空气水平。

城市规划中PM10的浓度最低的地方是城市绿地、河流的上空，空气质量也最高。所以为了降低PM10的浓度，城市工作者应该要注重绿地和河流的建设。

2、 二氧化硫的排放与工业用地应用分析

二氧化硫的主要排放是源于城市中的工业化石燃料燃烧，在分析二氧化硫排放与城市用地应用的时候，可以结合二氧化硫浓度分布图与城市中工业用地进行对比研究。

在进行空气污染物分析时候，将1km分辨率网格空气污染物空间分布图与城市建设用地现状图比较，对应城市建设用地规模大约为一个城市主干道围合的范围．在用地地块相对独立完整的工业区．通常代表的是某一类产业或某一个生产单位，他们是具有相同的城市用地性质和相同的用地分类。通过对这两者进行比较，就可以很容易地得出某一个地区或者单位的空气污染程度，并且对其影响的扩散范围有一个客观全面的认知和了解。

3、 PM2.5排放与城市用地应用分析

不少城市在进行空气污染与城市规划分析的时候都会发现因为工业源的普遍排放量会比较大，也是城市污染的大气排放源，工业源的强度和分布直接影响周围污染物的浓度和空气质量，所以在城市规划的时候，城市规划者一定要充分考虑工业点源的大小和分布情况。

随着颗粒状污染物的半径缩小，它的扩散范围和蔓延速度逐渐增大，在城市上空呈片状分布，在城市的分布当中会受到水体、山体或者植被的影响，又存在着污染度较低的地区，能够有效地抑制污染物的过快扩散。通过城市规划图与空气污染物分布图得知，绿地能够有效地缓解空气污染。

此外，PM2.5呈现出沿城市道路线状分布的趋势，而且道路的等级越高，污染的程度也越大。

三、 植被对空气污染的影响

1、植被对PM10浓度的影响。经过科学的统计和分析，植被增加导致PM10降低的效果是非常明显的。但是具体，植被能够对城市的周边地区的PM10浓度有明显的降低效果，在城市内部却出现了不一样的情况。PM10的浓度有所增高，或者有所降低，这是因为以下的几个原因。

第一是因为植被的增加导致了空气流通性的下降，让源头地区单位的浓度较高，不容易进行对空气污染物的混合，所以离污染源头越远浓度也就越低。

第二是因为植被明显的沉积作用能够明显地限制污染物的扩散，让离污染源远的地方不容易受到污染影响。

第三是植被的变化还可以改变地区的风向，会对地区内的空气质量产生混合的影响，有可能会导致地区空气增加或减少其中的污染物。

2、 植被对臭氧或者二氧化氮的影响

在温度高的环境下是非常容易产生臭氧的。这个时候的植被对于臭氧产生在不同的季节有不同的效果。在夏季的时候因为植被的覆盖能够降低地面的温度，抑制了臭氧的产生。但是到了冬季，植被的增加让地面温度的扩散能力下降，提高了土壤的温度，促进了臭氧的聚集。总的来说增加植被可以加大臭氧年度的浓度波动，同时由于一氧化氮的滴定效应，臭氧是可以降低二氧化氮的浓度，当臭氧浓度低的时候，二氧化氮的浓度就高，植被是决定二氧化氮浓度年度变化的主要原因

四、 道路对空气污染物的影响

要分析道路对空气污染物的影响，应该要把城市的道路网布局图与空气污染物排放图叠加在一起进行分析，从两幅图的比较结果可以得出，在城市的主要干道上，可吸入颗粒物的浓度和二氧化氮的浓度明显增加，所以无论道路的朝向、宽度和风向都会对城市的空气质量产生重要的影响。

平直的街道有利于空气更好的流通，相互垂直的街道可以抑制沙暴、扬尘，还可以降低风速，让通风效果更好。相反要是街道平直堵塞，会妨碍城市内空气的流通，也不利于城市之中空气污染物的扩散。

结束语：

随着城市环境和城市规划的发展需要，城市的环境质量和气象台条件已经成为了人们需要重视与研究的问题，有效地改善空气质量能够加大城市的区域竞争力，确保城市市民的生活质量和水平。作为最富有活力特性的下垫面类型，城市的气象环境直接影响到人类生活和城市的下垫面性状。

本文主要研究的空气污染物有PM10、PM2.5、二氧化硫、臭氧、二氧化氮等，并且与城市的用地规划进行对比研究，将大气污染与城市规划之间建立一种客观科学的关系，从而让城市规划者知道怎么进行对城市的规划来保证空气质量，减少空气的污染。

参考文献：

[1]于静，张志伟，蔡文婷，城市规划与空气质量关系研究[J]，城市规划，2011(12).

[2] 佟华，刘辉志，胡非，桑建国，城市规划对大气环境变化及空气质量的影响[J]，气候与环境研究，2003(2).

空气质量研究范文第2篇

关键词：空气质量；气象因子；统计预报模型

Research of Air Quality

Forecast System in Liaoning

Abstract: Using the method of gradually returning to sieve the weather factor and according to the relativity of monitoring value of density of air pollution and synchronous weather factor， Air Quality Forecast System was built up for different seasons and different periods of time， This model Was used to analyze the season variety trend of air pollution in Liaoning and the results showed that its accuracy rate is very high， which indicates that this model match the technical request of statistics and forecast method in the nation.

Keywords: air quality； weather factor； model of statistics and forecast

1.开展空气质量预报研究的目的意义

随着我国经济的快速发展和人们生活水平的不断提高，人们对环境问题的关注越来越日益重视。同时，我国的环境污染排放总量不断增加，以颗粒物、二氧化硫、氮氧化物等为主要污染物的大气环境污染问题也日趋严重，为了扼制空气污染，减少空气污染对人体健康及环境造成的危害和扩大人民群众的知情权，国家环保总局于2011年6月起在全国47个重点城市向社会公众空气质量预报。

国外一些发达国家60年代就开展了空气污染预报研究工作，当预测到将有严重空气污染现象发生时，立即由控制系统通知企业、居民等排放源采取减少燃料使用量和污染物排放量、限制部分车辆上道等到措施，减轻空气污染程度。国外已把空气污染预报作为控制环境空气污染的一个重要手段。

开展空气污染预报，是环境保护工作中一项具有方向性和指导意义的工作，当预报将有严重污染出现或污染物浓度严重超标时，有关部门可根据预报采取措施控制或减少排放，降低或避免污染物对周围环境的危害，避免或减少危险污染事件的发生。

2.大气污染预报的主要方法

按预报模式性能的不同，可分为潜式预报、统计模式和数值模式预报三类。按照污染预报的要素不同，可分为污染潜式预报和空气污染浓度预报。统计方法和数值模式方法都属于浓度预报。

2.1大气污染潜式预报

大气污染潜势预报可以看成是以气象上的天气形势预报为基础的“二次预报”，潜势预报采用的基本方法是从已发生的各种污染事件入手，归纳总结出发生污染事件时，所特有的气象条件。最常用的潜势预报指标一般有风速、温度梯度、混合层高度、气压场配置和能见度指标。它门可组成一些综合指标，像通风系数、滞留区域、污染综合临界系数等。美国在70年代制定的全国空气污染潜势预报程序中的工作步骤是：确定滞留区域，计算滞留区域内的混合高度和输送风速，判别是否符合潜势报告指标。参数值的获得都是从无线电探空观测和初始动力学预报方程计算而来的，滞留区内所有点的上午和下午的混合高度和输送风速可通过计算得到。

2.2统计预报

统计预报是在不了解事物变化机理的情况下，通过分析事物规律来进行预测的方法，大气污染统计预报是不依赖物理、化学及生物过程的预测方法。

在一特定的区域或城市，首先需要多年同时间的气象与污染物浓度分布资料，分析多年的天气变化规律，找出若干种类天气类型，然后分析各种天气类型的典型参数，将这些参数与相对应的环境质量实测数据建立起各种定量或半定量关系，这些关系可以是线性的，也可以是非线性的，最后根据这些关系作定量或半定量的空气污染浓度预报。经验统计模式的不足之处在于它假定预报区域内的污染源排放是平稳的，浓度与污染源不发生直接联系，要求有详实的气象和空气质量实测数据。正因为需要大量的长时间的监测资料，一般要花费大量的人力和物力，其优点是简便，易普及，因此有一定的实用性。

统计预报模式是在建立数值定量预报模式之前常用方法，至今仍有实用价值，主要有三种类型：

统计学回归模型。即根据实测值与预测值之间的比较原理，应用过去的浓度、气象资料进行诊断预测，通常采用回归分析、相关分析、线性模型等方法。

分类法。通过分析过去的污染物物浓度与天气形势模型之间的对应关系，导出每类天气模型的浓度时空分布规律，并建立起定量关系，以作出预报。

趋势外推法。此方法遵从连贯性原则，通过各类过程发展变化的一致性和连续性来预测未来。应该指出趋势外推法进行定性预报是一种简便的方法，而作为定量预测，其准确度和精确度都不是很理想。

2.3数值预报

为了定量描述空气中大气污染物的浓度，预报它的变化，就要掌握大气污在空气中的演变规律，即要了解污染物在空气中所经历的理化发生过程。用于描述这些过程的定量数学方程系统被称为模式，能够定量预报大气污染物浓度方法的代表性模型有烟羽模式、烟团模式、箱式模式，及求解物质守恒方程的数值模式。

空气污染预报的方法主要有以上三类，因为统计学模式的优点是简便、易普及，所以现阶段我省就是利用统计预报的方法，对城市空气污染进行预报。

3.气象因素对空气质量的影响

辽宁省属暖温带半湿润季风型大陆气候，总的气候特点是雨热同步，干冷同期，降水充沛，温度适宜，日照充足。但大风、冰雹、旱涝、霜冻等灾害天气在不同年份的相应季节均有不同程度发生。

各季特点是：春季大风多、降水少、日照长、回暖快、蒸发大、温度低，这是造成PM10浓度变化幅度大的主要原因，这一时期，很容易产生PM10极端高值；夏季降水多且集中，暴雨多发生在此季，这一时期由于降水多，气温高，空气对流活跃，每年空气质量达到优的日期多集中在此，且这一季节达标天数明显多于其他季节；秋季天高气爽，雨量减少，气温下降，早晚温差加大，这一时期的秋雾是造成重污染天气的一个重要原因；冬季，雪少北风多，干燥寒冷，地表温度低，极易产生逆温天气，导致重污染天气出现。

4.建立多元回归分析方程

由于单一气象因子不能与空气质量状况直接产生联系，所以从统计方法上综合考虑多项气象因子，采用建立多元线性回归方程的方法进行分析，能较真实的反应气象因子与空气质量的相关性。

4.1多元回归分析方程的建立

我们选择PM10和S02作为污染预报因子。预报因子的监测值来源于近两年的监测数据。气象因子选取与监测值相对应的常规气象监测资料。

结合辽宁省的气象特点，通过近九年来气象资料的整理，选取气象因子与空气质量相关较大的因子，统计模型选取天气形势、风向、升降温、升降压为查询状态量，平均气温、平均气压、湿度、风速、月份作为多元分析的因子，对这几个数字量进行多元分析，建立气象因子与空气质量之间的方程。

建立方程后，经过不断的筛选，一方面考虑大气稳定度对污染的影响，另一方面考虑风对大气污染的影响，所以，初选如下9个因子：

A．当天的最低温度（℃）；

B．当天的最高温度（℃）；

C．前一天20时的能见度（km)；

D．当天20时前3h的平均风速（m/s)；

E．当天08时的地面风速（m/s)；

F．当天降水；

G．当天20时的总云量；

H．当天20时的低云量；

I．当天的最大风速（m/s）。

4.2预报模式

采用逐步回归的数学统计模型。

y1 = β0＋β1x11＋…………＋βmx1m

…………………………

yn = β0＋β1xn1＋…………＋βmxn1m

其中：yl―yn为对应日的API指数；

xij为对应日的气象参数

βi选取的气象参数前面的系数

5.结果检验

用鞍山市环境空气质量预报数据（2010年1月1日至2011年6月29日共540个数据）的与实际监测数据进行对比，其结果显示，统计预报方法准确率较高，尤其是用定性即级别来表示，准确率达77.78%。但是相对于API指数，预报值存在偏差，平均偏差范围10以内的预报数据为50.18%。

利用平均相对误差概念对预报值和实测值进行检验。预报值的平均相对误差为平均相对误差定义如下：假定样本数为N，某种大气污染物的实际监测值为Ri，预报值为Pi，则该种污染物的相对误差为：

Ei = |Ri－Pi|/Ri

其中i=l，2，3，……N为样本数。

而平均相对误差为：

鞍山市的预报结果的相对误差为20.09，可以得出预报结果稳定性很好，空气质量预报模型比较令人满意。

6.结语

本文使用的空气质量预报模型的准确率比较理想，尤其是使用定性即级别来表示。由于辽宁省空气质量预报开展时间不长，模型仅使用2年左右的的资料．从统计学的角度来看，资料相对少一些，能得出这样的结果已经很好，随着时间的积累，气象资料和大气环境监测资料的同步越来越规范化，本文的统计预报方法将会对今后的空气污染预报工作提供一定的参考价值。

参考文献：

1朱蓉，徐大海．城市空气污染数值预测系统CAPPS及其应用

应用气象学报，2001.12(3):267―277

2 雷孝恩，张美根，韩志伟，等．大气污染数值预测基础和模式

北京：气象出版社，1998:5―13

3 马雁军杨洪斌张云海空气污染预测与地面气象要素应用

气象科技，2004.4(2)

空气质量研究范文第3篇

【文章编号】1007-4309（2012）08-0080-1.5

自工业革命以来，空气污染就一直萦绕在我们居住的地球上方，挥之不去且越发的严重。严重的空气污染开始制约着许多工业发达城市的进一步发展，甚至已经威胁到城市居民的生理健康。天津市东丽区作为天津的近郊区，同样长期遭受空气污染的困扰。在“十一五”期间，东丽区空气污染状况主要以传统的煤烟型污染为主要特征。随着东丽区经济社会的持续快速发展，人民生活水平的不断提高，以煤炭为主的能源消耗大幅攀升，机动车保有量快速增加，城镇化建设步伐加快，汽车尾气污染及开放源扬尘污染也成为了影响东丽区环境质量的重要因素。东丽区对空气质量高度重视，通过强化环境执法监管，积极开展节能减排等工作，改善了区域环境空气质量，然而如何强化区域环境空气质量的监管，确保东丽区环境空气质量得到持续的改善，值得深入研究。

一、东丽区环境空气质量现状

从2001年开始，东丽区为加强对大气污染源的控制，按照全天津市要求实施“蓝天工程”，大力治理煤烟型污染、扬尘污染、机动车尾气污染以及工业污染。实施多年来，东丽区环境空气质量得到了极大的改善。然而东丽区环境空气质量并未得到持续有效的巩固和提升，而出现反复的情况。

根据空气质量自动监测站提供的数据，2012年1月1日-12月19日，东丽区环境空气质量有效监测天数为349天，其中二级良好达标天数为284天，达标率为81.37%。二级良好天数比2011年同期减少24天。

由表2可以看出，截至2012年12月19日，可吸入颗粒物和二氧化硫的年平均浓度值较2011年同期水平有所升高，二氧化氮年平均浓度基本持平。三项监测的污染物中，PM10的年平均浓度值尚未达到环境空气质量新标准的要求，且差距较大。

多年的连续监测结果显示，东丽区环境空气污染特征是采暖期二氧化硫污染相对突出，二氧化硫与可吸入颗粒物交替成为影响环境空气质量的首要污染物；非采暖期可吸入颗粒物为影响东丽区环境空气质量的首要污染物；随着机动车保有量的不断增加，二氧化氮污染呈现加重趋势。

二、东丽区环境空气质量的监管现状及不足

经调查分析影响东丽区环境空气质量有多个方面因素，主要有建筑施工、交通运输、煤堆料场的扬尘污染；大型燃煤锅炉的烟尘、二氧化硫、氮氧化物的污染；道路机动车尾气排放；农村垃圾焚烧以及夜间露天烧烤等。针对各方面的影响因素，东丽区各行政部分根据职能划分分别进行监管。

东丽区环保部门主要负责工业大气污染防治工作，功能包括环境管理、监察、宣教和监测等，农业、建筑施工和交通运输的污染由农林、建委、公安、运管等多个部门负责管理，市容卫生、工商、执法、建委等部门同环保部门一道实施垃圾焚烧、露天烧烤、供热锅炉等方面的监管。环保部门防治工业大气污染依据的环境监管制度主要包括各类国家及地方排放标准以及法律中明确规定的九项基本制度，即“老三项”（“三同时”制度、排污收费制度和环境影响评价制度）和“新五项”（排污许可证制度、限期治理制度、集中控制制度、综合整治定量考核制度、目标责任制度）以及“污染物总量控制制度”。

然而目前的环境空气质量的监管体系却存在诸多的困境。主要存在环保部门、企业及公众三方面。

1.环保部门监管困境。首先环保法律赋予环保部门监督管理、项目审批、排污收费、行政处罚和现场检查的权力，而未赋予环保部门责令停业整顿、现场查封、冻结扣押、没收违法排污所得等强制执行的权力，导致环保部门对一些影响区域环境空气质量的违法行为难以强制执行，影响了对环境空气监管的质量和效率。其次环保部门与其他行政部门还存在着职能交叉、权责不清的问题，导致了对各类影响环境空气质量的违法行为监管起来困难重重，或是效率低下有的甚至是监管空白。

2.企业对环境空气的违法成本较低。随着社会经济的发展，空气污染防治的成本在不断提高，然而企业对环境空气污染的违法成本却并未得到明显提高，从而违背了市场价值规律，最终失去了经济杠杆的调节作用。如二氧化硫征收排污费标准为：排放1公斤二氧化硫征收1.26元排污费，但据测算治理1公斤二氧化硫需要12元；这样就导致了缴纳排污费比治理大气污染更经济，企业失去了节能减排的动力。另外环保部门对大气污染违法行为的责任追究，主要通过行政处罚，即使对于环保部门最重要的处罚手段行政处罚来说，其数额通常是20万以下，这种罚款数额对违法行为的震慑非常有限。企业违法成本要低于守法成本，企业在追求利益最大化的过程中，自然会选择以牺牲环境空气质量为代价的发展道路。

3.公众参与度不够。国家环保部副部长潘岳曾指出，导致中国环保形势日益严峻的重要原因之一是公众参与程度太低。近年来虽然公众的环保意识有了大幅提升，东丽区环保部门在全区各个街道都聘请了部分群众充当环保监督员，配合环保部门对全区环境共同监督。然而环境信息的不透明和不对称导致环保监督员及公众对环境问题的不了解，无法参与进来。

三、完善东丽区环境空气质量监管的对策

1.明确环保部门与其他行政部门在东丽区环境空气质量监管上的职责分工。建立健全一套由政府牵头各部门协作的环境空气质量的联合监管机制，实现上下联动形成合力的监管局面。强化舆论监督，在媒体环境空气质量日报、月空气质量及累计达标情况，对严重污染环境空气的违法行为公开曝光，营造全社会参与改善环境空气质量的氛围。

2.结合东丽区实际，认真实施《天津市清洁能源行动计划》，进一步推广清洁能源，制定清洁能源利用的奖励政策。充分发挥东丽区独特的地热资源优势，积极推广地热等可再生能源利用，增大天然气使用量，加快热电建设，推进热电联产并网，改善采暖期环境空气质量，从源头上减少污染物的排放。

3.增加企业的违法成本，让企业自觉守法。面对企业违法成本较低的现实，建议在环境保护的基本原则“谁污染，谁治理”的基础上，借鉴欧美发达国家的经验，采用“污染者负担”的原则，要求造成环境空气污染并危害到公众健康的企业，不仅应该治理污染，而且要承担环境空气污染所造成危害的责任，大大增加企业的违法成本。同时建议改革目前的排污收费价格，做好排污收费制度的顶层设计，让企业自主地推进技术改造降低废气排放。在行政监管的同时充分利用市场这只“无形之手”作用，多管齐下让企业自觉守法。

空气质量研究范文第4篇

关键词：昆明；空气污染；GDP；疾病

中图分类号：G642 文献标识码：A 文章编号：1003-2851（2010）11-0254-01

空气污染时当今社会的热门话题，良好的环境对人类健康至关重要，许多研究证明，城市空气污染，是造成成千上万未成年人死亡和呼吸道疾病的原因。经济与人类的健康息息相关，同时，与污染相关健康损害的经济成本是高昂的，例如：呼吸道疾病可能使病人几天无法工作，或即使病人能工作，但工作效率降低。本次研究将以昆明为例，由昆明市各个时期空气质量变化，与GDP以及受空气污染诱发疾病死亡病率进行相关性研究。

一、研究方法

（一）进行资料的收集和实地调查，到卫生厅以及昆明市疾病预防控制中心取得数据

1.分析方法

（1）一元线性回归的显著性检验

（2）对比分析法

2.研究结果与分析

（1）昆明市空气质量状况。选取昆明市2004年~2007年的年度空气质量二级以上天数的比例进行比较分析.

2004年,昆明市主城区环境空气质量优级天数33天,占9.01%;良好级天数318天,占86.89%;轻微污染级天数15天,占4.1%,达标率95.9%.

2005年，昆明市主城区环境空气质量优级天数17天，占4.7%；良好级天数346天，占94.8%；轻微污染级天数2天，占0.5%。

2006年，昆明市主城区环境空气质量优级天数18天，占5%；良好级天数345天，占94.5%；轻微污染级天数2天，占0.5%。

2007年，昆明市主城区环境空气质量优级天数56天，占15.3%，良好级天数309天，占84.7%；无轻微污染天数。

（2）昆明市国内生产总值（GDP）

表12004年~2007年，昆明市GDP年总量（单位：亿元）

摘要 2004200520062007

昆明市年GDP值 942106212031393

（3）回归分析

将2004~2007年昆明优级天数与昆明市年GDP值进行回归分析：

优级天数为预报因子X，GDP值为预报量Y

X：33 17 18 56Y：942 1062 1203 1393

线性回归方程为:

y=945.65+6.6x

运用F检验法检验x与y之间是否具有显著的线性关系:

得出：F0=1.34

说明x,y在显著水平α下不具有明显的线性相关.

由以上数据分析得出,优级天数与GDP值不具有明显的线性相关性,在2004~2007年间.昆明市天气状况对经济发展影响不大。

（4）空气污染与相关疾病研究

1.昆明市相关病例数据。由于在空气与GDP的直接关系上，并不存在明显的相关性，所以接下来，用病例来对空气质量与经济损失之间进行研究。有关资料证明，大气污染主要会引起呼吸道疾病、肺癌、鼻咽癌等。

①以下是昆明市2004年、2006年、2007年肺癌、鼻炎癌、呼吸系统疾病死亡人数统计。

2004年，昆明市肺癌死亡人数为1057人，鼻炎癌死亡人数为40人，呼吸系统疾病死亡人数为6867人。2006年，昆明市肺癌死亡人数为1084人，鼻炎癌死亡人数为36人，呼吸系统疾病死亡人数为5283人。2007年，昆明市肺癌死亡人数为1251人，鼻炎癌死亡人数为44人，呼吸系统疾病死亡人数为5717人

②将病例与空气质量进行相关性分析

由于良好级天气在一年中所占比重最大，居民接触良好级天气较为多，选取肺癌病死亡病例，运用对比方法与昆明市良好级天数进行相关性分析：

由以上死亡人数统计与良好级天气比较可以看出，当良好级天气上升时，肺癌死亡病例随之下降；当良好级天气下降时，肺癌死亡病例要高出一些。当良好级天数为345天时，鼻炎癌死亡病例降低到36人，当良好级天数下降为309天时，鼻炎癌死亡比例上升至44人。良好级天数越高，鼻炎癌死亡病例越低；良好级天数降低，鼻炎癌死亡病例升高。当良好级天气指数为最高345天时，呼吸系统死亡病例降低至5283人，当良好级天气指数下降至309天时，呼吸系统死亡病例上升至5717人。良好级天数越高，鼻炎癌死亡病例越低；良好级天数降低，鼻炎癌死亡病例升高。

综合以上，得出结论：良好天气指数上升时，死亡病例呈下降趋势；良好天气指数下降时，死亡病例明显上升。

（5）结论。昆明市空气质量与GDP值之间无显著关系，不直接影响；但空气质量的好坏与其诱发的肺癌、鼻炎癌、呼吸系统疾病等相关疾病呈现正相关，即空气污染越高，死亡率越高，空气污染降低，死亡率降低。

经济的发展不能忽视健康的因素，如果人们身体不健康，则会造成工作日的散失，对经济发展造成损失。因此，保护好我们的环境，有益于促进我们的身体健康，身体人们健康了，才能更好的发展好经济。

参考文献

[1]梅雪芹.环境史学与环境问题[M].北京:人民出版社,2004-3.

空气质量研究范文第5篇

【关键词】空气质量 因子分析 典型相关分析 经济发展

中图分类号 ：X22 文献标识码 ：A

随着经济的日益发展，环境问题成为影响经济发展的重要因素之一。环境与经济既相辅相成又相互制约。目前研究空气质量与经济发展关系的主要方法有环境库兹尼茨曲线、耦合协调度模型、对应分析法等。本文尝试突破以往EKC模型单纯研究环境污染与经济增长关系的模式，运用典型相关分析方法，选取影响空气质量的主要污染物和经济发展指标两组变量，通过对两组变量之间内在联系的实证分析，从整体上和局部上反映空气质量和经济发展之间的关联关系，从而克服了EKC模型的局限性。就决策层面而言，本研究也可为城市各项政策的制定提供一定的依据。

一、典型相关性分析

设X（1），…，X（n）为来自正态总体的样本，每个样本的选取两组指标，分别记为X=（X1…，，XP1）’，Y=（Y1…，，YP1）’，记p1+p2=1，不妨设p1≤p2。

Step1：计算相关系数矩阵R，并将R分块。

R=R11 R12R21 R22

其中，为第一组变量的相关系数矩阵和第二组相关系数矩阵，为第一组变量和第二组变量的相关系数。

Step2：求典型相关系数及典型变量。

首先求A=R11-1R12R22-1R21的特征根λi2和特征向量S1l（i）；B=R22-1R21R11-1R12的特征根λi2，特征向量S2m（i）；l（i）=S2-1（S2l（i）），m（i）=S2-1（S2m（i））。

写出样本的典型变量为

Step3：典型相关系数的显著性检验。

二、实例应用

本文的空气质量数据来源于河北省《2015年环境质量状况公报》中11个城市的年平均空气质量的实际数据，经济数据来源于《2015河北省各城市的国民经济与社会发展统计公报》中的实际数据。

（一）空气污染物和经济要素的典型相关性分析

由表1可知，二氧化硫的浓度与人口密度、第二产业占GDP比重、市生产总值有较高的相关关系；二氧化氮的浓度和市生产总值、第一产业、第二产业占GDP的比重有较高的相关关系；PM10浓度和第二产业有较高的相关关系。

由于原始数据的量纲不同，不宜直接比较，因此采用标准化的典型相关系数。空气质量的第一典型变量U1与X3的系数最大为0.99，说明第一典型变量所提取的信息中，PM10的贡献率最大。经济的第一典型变量所提取的信息中，第二产业和人口密度的贡献率较大。二氧化氮对空气质量的第二典型变量的贡献率最大，第三产业占GDP的比重对经济的第二典型相关变量的贡献率最大。

分析表3可知反映城市经济状况的第一典型变量对SO2、PM10有较好的预测能力，其中对PM10的预测最好，对二氧化氮的预测能力较弱；反映空气质量的第一典型量对第三产业的占GDP的比重和人口密度的预测能力较好，对人均收入和第二产业占GDP的比重的预测能力一般，对第一产业占GDP的比重和市生产总值的预测能力较弱。

（二）典型相关性分析的检验

根据上表可知，在显著性水平为0.05的情况，第一、第二典型相关系数是显著的，第三典型相关系数是不显著的。

三、结论

通过对河北省的空气质量和经济要素进行典型相关分析可知，城市的二氧化硫的浓度与市生产总值和人口密度呈较强的正相关，而与第一产业的比重呈负相关，二氧化氮的浓度和市生产总值、第二产业的比重有较高的正相关关系，而与第一产业的比重呈较强负相关，说明增加第一产业比重可减少空气中二氧化氮的浓度。

经济第一典型相关变量与第二产业比重的相关系数较大，空气第一典型相关变量与可吸入颗粒物含量的相关系数最大，说明河北省大气污染最严重的是可吸入颗粒，另外可吸入粉尘颗粒物与第二产业的比重呈正相关，与第一产业的比重呈较强的负相关，因此河北省可以通过采取调整第一与第二产业结构的措施来治理大气污染，改善环境质量。

参考文献：

[1]杨肃昌，马素琳.城市经济增长对空气质量的影响――基于省会城市面板数据的分析[J].城市问题，2015，（12）.

[2]何延青.张家口市环境空气质量与经济增长关系研究[J].河北建筑工程学院学报，2014，（02）.

[3]李明娜.内蒙古环境空气质量评价及其与经济增长的关系[D].内蒙古大学，2010.

[4]张金玲，潘曼，王博，陈思宇.多元统计方法在空气质量分析中的应用[J].价值工程，2016，（19）.