基于时间序列的长沙市PM2.5的统计分析

通过对长沙市2015年AQI检测指标数值PM2.5与SO_2,NO_2,PM10,CO,O_3间相关性进行分析,得到PM2.5与SO_2,NO_2,PM10,CO间存在正相关关系,与O_3间为负相关关系.后建立自回归移动平均模型(ARMA)对长沙市2015年的PM2.5进行短期预测,得到最优模型为ARMA(3,2).最后对长沙治理PM2.5提出相关建议.  

西安市PM2.5相关因素多元回归分析模型

为了探索空气污染的主要因素，对空气污染监测指标 PM2.5与 AQI 中其他监测指标进行相关性分析，得到 PM2.5与 SO2、NO2、CO 呈正相关，与 O3和温度呈负相关，同时利用多元回归模型得到PM2.5与主因子的数量关系，给西安市 PM2.5防控提供参考意见.  

PM2.5成因的逐步回归分析及治理方案研究

应用逐步回归分析方法获得了PM2.5与3个既与综合治理又与专项治理有关的因素SO_2、NO_2、PM10的最优二次回归方程,在将治理基准年与五年后目标的PM2.5浓度折算为对应的AQI指标之后,结合数据分析计算出了基准年的PM2.5、SO_2、NO_2、PM10这4个基准指标值.然后结合PM2.5综合治理与专项治理的费用经验公式,按照五年治理投入总经费最小的原则建立了一个标准的非线性规划模型,并求解出了最少的五年总投入经费及每年经费投入.对于指导PM2.5的治理工作有一定实际意义.