Ecological Environment and Protection

本文主要通过对陕西省西安市的空气质量六项分指标进行相关与独立性分析、建立PM2.5时空分布模型,来对陕西省西安市的空气质量进行研究。对于问题一：本文使用皮尔逊相关性分析,对空气质量各项分指标的相关性进行研究,得出各分项指标两两之间的相关系数,再采用了独立性检验来探究各项指标之间的独立性。其次建立了多元线性回归模型对PM2.5与其他五项分指标及其对应污染物之间的相关性及关系进行深入研究。得到PM2.5与其他五项指标的得回归平面方程：y=32.9559+0.1733x1+0.4417x2+0.8820x3+2.2071x4-0.3339x5 再通过残差分析,得出本模型能够较为完整的反应原始数据。对于问题二：首先,根据陕西省西安市监测点的数据建立PM2.5时空分布模型,绘出时空分布仿真图,从图中,本文发现陕西省西安市的PM2.5分布呈现“冬多春少,北少南多”的规律。其次基于多元线性回归模型,建立小寨和阎良区的回归平面方程,通过未来十天其他五项指标的数据预测出小寨和阎良区PM2.5指数。