基于R语言的城市PM2.5影响因素分析

文章编号：2096-1472(2019)-05-15-03DOI:10.19644/jki.issn2096-1472.2019.05.004

软件工程 SOFTWARE ENGINEERING 第22卷第5期2019年5月

V ol.22 No.5May. 2019基于R 语言的城市PM2.5影响因素分析

子母锁解蕾1，狄光智2

(1.运城师范高等专科学校数计系，山西运城 044000；

离心制丸机

2.西南林业大学计算机与信息学院，云南昆明 650224)

摘要：以R语言为数据分析的工具，基于相关分析和回归分析方法，对太原市PM2.5的影响因素进行分析。研究PM2.5与其他气态污染物之间的关系，探讨各气态污染物在PM2.5二次合成中的贡献；建立PM2.5和PM10的回归模型，方便通过PM10对PM2.5进行预测。结果显示：(1)太原市区空气污染物中，PM2.5和PM10相关性最强；(2)PM2.5和PM10回归分析得到回归模型为PM2.5=0.63PM10-11.76(R2=0.8427)，回归方程拟合度较好；(3)PM2.5和其他气态污染物多元线性回归模型为PM2.5=0.24SO 2+20.08CO+11.54(R2=0.4844)，拟合度检验效果一般，考虑三者之间还有其他因素的影响。

关键词：R语言；数据分析；相关分析；回归分析

中图分类号：TP315.69 文献标识码：A

An Analysis of the Influencing Factors for PM2.5 in Cities Based on R Language

XIE Lei 1,DI Guangzhi 2

(1.Department of Mathematics and Computer Science ,Yuncheng Advanced College ,Yuncheng 044000,China ;

2.School of Computer and Information Technology ,Southwest Forestry University ,Kunming 650224,China )

Abstract:Using R language as a tool for data analysis,based on correlation analysis and multiple linear regression analysis methods,the paper analyzes the influencing factors of PM2.5 in Taiyuan City,studies the relationship between PM2.5 and other gaseous pollutants,and explores the contribution of gaseous pollutants in secondary synthesis.The regression model of PM2.5 and PM10 is established to facilitate the prediction of PM2.5 through PM10.The results show:the correlation between PM2.5 and PM10 is the strongest among the air pollutants in Taiyuan;the regression model achieved through the regression analysis on PM2.5 and PM10 is PM 2.5=0.63PM 10—11.76(R 2=0.

8427),with high fitting degree;the PM2.5 and other gaseous pollutants multivariate linear regression model is PM 2.5=0.24SO 2+20.08CO +11.54(R 2=0.4844).The test results are general,considering the influence of other factors.

Keywords:R language;data analysis;correlation analysis;regression analysis

1 引言(Introduction)冶炼炉

疫苗伴侣PM2.5是指大气中直径小于或等于2.5微米的颗粒物，

也称为可入肺颗粒物。它的直径还不到人的头发丝粗细的

1/20。虽然PM2.5只是地球大气成分中含量很少的组成，但

对照物

它对空气质量和能见度等有着重要的影响。与较粗的大气颗

粒物相比，PM2.5由于粒径小，富含大量有毒、有害物质，

且在大气中停留时间长、输送距离远，因而对人体健康和大

阻燃纤维

气环境质量影响更大，是导致心脑系统和呼吸系统的损伤，

增加患癌症的风险，以及雾霾产生的主要因素[1-3]。本研究通过python编写接口程序，获取太原市九处国控监测点，2014年3月至2018年2月的PM2.5及其他污染指标数据。通过对近四年的数据进行统计分析，探讨太原市PM2.5形成的影响因素。此研究将为太原市相关管理部门和人员，对城市规划建设、城市环境治理和生态文明建设工作提供合理有效的科学参考。2 R 语言简介(Introduction to R language)R是一种用于统计分析计算及图形化展示的开源软件，同时也是一种编程语言，它广泛应用于农业、林业、商业、工基金项目：全国高等院校计算机基础教育研究会项目(编号：2018-AFCEC-377).

本文发布于:2024-09-22 18:19:48，感谢您对本站的认可！

本文链接：https://www.17tex.com/tex/3/179951.html

上一篇：河北省人民政府办公厅关于加强PM2.5监测防治工作的通知

下一篇：pm10和pm2.5

标签：分析回归影响因素太原市计算机相关

留言与评论（共有 0 条评论）