基于城市雾霾成因及控制的数学模型
《2024年基于WRF-CHEM模式的连续雾霾过程数值模拟及其能见度参数化》范文
《基于WRF-CHEM模式的连续雾霾过程数值模拟及其能见度参数化》篇一一、引言随着工业化进程的加快和城市化水平的不断提高，大气污染问题日益突出，尤其是雾霾天气的频繁出现，给人们的生产生活带来了极大的困扰。
因此，对雾霾过程的数值模拟和能见度参数化研究具有重要的现实意义。
本文基于WRF-CHEM模式，对连续雾霾过程进行数值模拟，并探讨其能见度参数化方法。
二、WRF-CHEM模式简介WRF-CHEM模式是一种集成了气象和化学过程的区域气候模式，具有较高的时空分辨率和物理过程描述能力。
该模式可以模拟大气中的污染物传输、扩散、转化和沉降等过程，为大气污染的数值模拟和预测提供了有效的工具。
三、连续雾霾过程的数值模拟本文采用WRF-CHEM模式，对一次连续雾霾过程进行数值模拟。
首先，根据气象观测数据和污染源排放数据，设定模拟区域的边界条件和初始条件。
然后，运行WRF-CHEM模式，模拟大气中的污染物传输、扩散、转化和沉降等过程。
最后，对模拟结果进行分析和评估，以了解雾霾过程的时空分布特征和影响因素。
四、能见度参数化方法能见度是衡量大气透明度的重要参数，对于评估雾霾天气的影响具有重要的意义。
本文在WRF-CHEM模式的基础上，探讨能见度的参数化方法。
首先，根据大气中的污染物浓度和气象条件，计算能见度的降低程度。
然后，根据能见度的变化规律，建立能见度的参数化模型。
最后，将参数化模型应用于WRF-CHEM模式的模拟结果中，得到不同时间、不同地点的能见度分布情况。
五、结果分析通过对连续雾霾过程的数值模拟和能见度参数化方法的探讨，我们得到了以下结果：1. WRF-CHEM模式可以较好地模拟大气中的污染物传输、扩散、转化和沉降等过程，为雾霾过程的数值模拟提供了有效的工具。
2. 能见度参数化方法可以有效地描述大气中污染物浓度和气象条件对能见度的影响，为评估雾霾天气的影响提供了重要的参考依据。
3. 通过对比模拟结果和实际观测数据，我们发现WRF-CHEM模式能够较好地反映雾霾过程的时空分布特征和影响因素，同时能见度参数化方法也能够较好地描述实际能见度的变化情况。
雾霾天气预测算法及模型的构建
雾霾天气预测算法及模型的构建随着人们生活水平的提高和工业化进程的不断推进，雾霾天气的发生频率逐年上升，给人们的健康和生活带来了很大的影响。
为了及时对雾霾天气进行预测和监测，在气象科学领域，专家们开展了长期的研究并提出了多种雾霾天气预测算法及模型。
本文将介绍几种目前比较常用的雾霾天气预测算法及其应用场合。
一、深度学习算法深度学习算法是当前比较流行的雾霾天气预测算法之一，该算法主要依靠神经网络来进行数据的建模和预测。
该算法通过对历史数据进行训练，构建出一个预测模型，并利用当前的气象数据输入到该模型中，得到对未来雾霾天气的预测结果。
其中，卷积神经网络是比较典型的深度学习算法之一。
卷积神经网络可以识别出数据中的特征，对于雾霾天气预测来说，可以识别出对雾霾天气有影响的因素。
在卷积神经网络的架构中，通过堆叠多个卷积层和池化层的方式，可以构建出比较深的神经网络，提高模型的预测准确率。
二、决策树算法决策树算法是另一种常用的雾霾天气预测算法，该算法通过对历史数据进行分析，构建出一颗决策树，通过判断当前的气象数据符合哪个分支条件，得到对未来雾霾天气的预测结果。
在构建决策树时，需要选取合适的分支条件和分支节点，以及对决策树进行修剪，以提高模型的预测准确率。
此外，决策树算法还可以通过集成学习的方式，将多颗决策树进行结合，进一步提高雾霾天气预测的准确率。
三、回归分析算法回归分析算法是另一种比较常用的雾霾天气预测算法，该算法主要通过寻找气象数据之间的关系，构建出一个回归模型，利用该模型对未来的雾霾天气进行预测。
在构建回归模型时，需要选取合适的气象数据作为自变量和因变量，通过对历史数据的拟合，得到一个回归方程。
该方程可以用来预测未来的气象数据，并进一步预测雾霾天气的发生情况。
总结综上所述，目前雾霾天气预测算法主要包括深度学习算法、决策树算法和回归分析算法。
各种算法都有其优缺点，需要根据具体应用场合进行选择。
此外，在实际应用中，还需要对气象数据的质量进行保证，以及及时调整算法参数和模型结构，以提高预测准确率。
数学模型在环境污染控制中的应用研究
数学模型在环境污染控制中的应用研究一、引言环境污染是现代社会面临的重要问题之一，已经成为人类生存和发展所必须面临的重大挑战。
为了保障环境的健康和可持续发展，我们需要开发新的技术和方法来控制污染。
其中，数学模型作为一种重要的工具，在环境污染控制中发挥着重要的作用。
对于一些复杂的环境污染问题，数学模型可以提供较为准确的预测和决策依据。
二、数学模型在环境污染控制中的应用1. 城市空气污染模型城市空气污染是环境污染的一个重要问题，它严重威胁人类的健康和安全。
利用数学模型可以帮助我们了解城市空气污染的主要来源和污染物扩散规律，以便制定相应的控制措施。
城市空气污染模型基于大气物理、化学和数学原理，可以直观地模拟污染物在大气中的输送和传输过程。
例如，Eulerian模型和Lagrangian 模型可分别用于模拟污染物在大气中的分布和扩散规律，以及粒子在大气中的移动和沉降过程。
2. 水质污染模型水资源是极为宝贵的资源，但是由于人类活动和自然因素的影响，水质问题已经日益凸显。
利用数学模型来研究水质污染可以提供可靠和准确的污染源定位和治理措施。
在水质污染研究中，Diffusion-Advection-Reaction (DAR) 模型常用于分析水质污染扩散和与流动的相互作用，而沉积模型则用于模拟水污染物沉积过程。
3. 土壤污染模型土壤污染是环境污染的一个重要问题，土壤质量的恶化不仅会对农业产量和生态系统产生不良影响，还会对健康和社会经济发展构成潜在威胁。
数学模型在土壤污染研究中主要用于模拟污染物在土壤中的传输和转化过程，以便制定有效的土壤修复措施。
此外，模型中的特征参数可以通过实验室测量和野外监测获得，以便更加精确地描述土壤的物理化学特性。
三、数学模型在环境污染控制中的优点1. 提供实验难以获得的数据环境污染控制面临的主要问题之一是数据不足。
而数学模型可以通过建立基于已有数据的分析和预测模型来提供实验难以获得的数据，并为相关政策制定和决策提供更加准确的依据。
城市雾霾分布模式模拟预测
城市雾霾分布模式模拟预测近年来，随着城市的迅速发展和工业化进程的加速，雾霾问题在许多地区成为了严重的环境污染问题。
为了更好地了解城市雾霾的分布模式，并进行准确的预测，科学家们采用了模拟预测的方法。
城市雾霾是由大气中悬浮物和污染物形成的一种环境现象。
悬浮物主要包括颗粒物、液态水滴和固态微粒，而污染物则包括二氧化氮、二氧化硫、一氧化碳等有害气体。
这些污染物的排放和扩散都会受到许多因素的影响，包括地理环境、气象条件和人为活动等。
模拟预测城市雾霾的分布模式是通过收集和分析大量的数据，并应用数学模型和计算机技术来实现的。
首先，科学家们需要收集城市不同地区的气象数据、环境监测数据和人为活动数据等。
这些数据可以包括温度、湿度、风向、风速等气象数据，以及空气质量、污染物排放情况等环境监测数据。
同时，科学家们还需要收集城市道路交通、工业排放和生活燃烧等人为活动的数据。
接下来，科学家们需要将收集到的数据进行整理和分析，以确定影响城市雾霾分布的关键因素。
例如，他们可以通过分析气象数据和环境监测数据，了解不同气象条件下污染物的扩散规律。
同时，他们还可以分析人为活动数据，例如道路交通量和工业排放量，以评估各个区域的污染物排放情况。
这些分析结果将有助于确定数学模型的关键参数。
基于以上数据和分析结果，科学家们可以构建城市雾霾分布的数学模型。
这个模型可以考虑到各个因素对雾霾分布的影响，例如气象条件、污染物排放和地理环境等。
模型可以通过差分方程、偏微分方程或概率统计等方法来描述污染物的扩散和变化规律。
根据模型，科学家们可以进行数值计算和模拟，得出城市不同地区雾霾的分布情况。
最后，科学家们可以通过模型模拟的结果来预测城市雾霾的分布趋势。
他们可以根据不同的气象条件和人为活动水平变化，预测未来几天、几周甚至几个月的雾霾分布情况。
这有助于政府部门和相关机构制定合理的环境管理和减排措施，以减轻雾霾对健康和生态环境的影响。
然而，城市雾霾分布模式模拟预测仍然面临许多挑战。
基于分层贝叶斯时空模型的雾霾天气过程计数分析
基于分层贝叶斯时空模型的雾霾天气过程计数分析基于分层贝叶斯时空模型的雾霾天气过程计数分析摘要：雾霾天气对人们的生活和健康产生了严重的影响，因此对雾霾天气过程进行准确的计数分析具有重要意义。
本文首先介绍了雾霾天气的形成原因和危害，然后引入了分层贝叶斯时空模型，以提高对雾霾天气过程的计数分析准确性。
通过应用该模型分析了某城市的雾霾天气过程，并对结果进行了讨论和总结。
关键词：雾霾天气，分层贝叶斯时空模型，计数分析1. 引言雾霾天气是指空气中各种污染物聚集而形成的一种气候现象，主要包括颗粒物、硫化物、氮氧化物等。
这些污染物的存在会导致大气浑浊，影响人们的视线，对人体健康和环境产生危害。
因此，对雾霾天气的计数分析具有重要意义。
2. 雾霾天气的形成原因和危害雾霾天气主要是由于空气中污染物浓度过高而导致的，其形成原因主要有以下几个方面：（1）排放源的污染：工厂、车辆尾气、燃煤和油烟等排放物会释放出大量的污染物。
（2）气象条件：湿度高、风速小以及大气层稳定等气象条件会导致污染物在空气中停留并逐渐积聚，形成雾霾天气。
雾霾天气对人们的健康和生活造成了严重的危害，主要表现为以下几个方面：（1）呼吸道疾病：空气中的颗粒物和有害物质会进入呼吸系统，引发呼吸道疾病，特别是老年人和儿童更容易受到影响。
（2）能见度下降：雾霾天气会导致空气浑浊，能见度明显下降，对交通运输和飞行安全造成严重威胁。
（3）环境污染：雾霾天气中的污染物会沉积在土壤、水体等环境中，造成环境污染。
3. 分层贝叶斯时空模型的介绍分层贝叶斯时空模型是一种用于分析时间序列数据的统计模型。
它能够考虑数据之间的相关性和时间依赖性，从而提高对数据的预测准确性。
在雾霾天气过程计数分析中，分层贝叶斯时空模型可以用来建立雾霾天气数量与时间、空间因素之间的关系，以实现对雾霾天气过程的准确计数。
4. 雾霾天气过程的计数分析本文以某城市为例，应用分层贝叶斯时空模型对该城市的雾霾天气过程进行计数分析。
基于大数据分析的雾霾预测模型研究
基于大数据分析的雾霾预测模型研究随着城市化进程的加速和工业、交通等多种因素的影响，雾霾等大气污染问题已经成为了全球性的难题。
尤其是在我国城市化崛起之际，雾霾更是成为了一种普遍存在且长期困扰人民生活的污染现象。
为了更好地控制雾霾现象，科学家们开始研究基于大数据分析的雾霾预测模型并寻求有关的治理策略。
近些年来，越来越多的研究者使用了基于大数据分析的方法解决现实问题。
这种方法不仅可以帮助我们在低成本、高效率的条件下快速准确地获取海量数据，还可以发现潜在的规律并建立预测模型。
因此，利用大数据分析方法可以建立雾霾预测模型是非常有意义的。
接下来，我们将详细探讨基于大数据分析的雾霾预测模型的研究。
一、大数据在雾霾预测中的应用首先，大数据能够为雾霾预测提供大量的数据来源。
目前，很多城市设有雾霾监测站，这些站会定期记录有关大气中各种污染物的浓度。
同时，像气象、人口密度、城市交通等因素也都是雾霾的重要因素，这些因素的数据都可以通过大数据分析方法获取。
因此，大数据源源不断地为雾霾预测模型提供可靠、全面的数据支持。
其次，基于大数据分析的雾霾预测模型能够准确地预测雾霾的发生时间、范围和严重程度，帮助相关方面制定出科学合理的治理措施。
大数据分析方法可以通过对历史数据的分析和建模来预测雾霾的出现趋势，并根据数据进行统计分析，对雾霾的源头、扩散范围与控制方法进行探讨。
这样，我们可以更好地预测雾霾的爆发时间和位置，可以提前部署相关资源进行治理。
二、目前基于大数据分析的雾霾预测模型研究现状目前，国内外的研究者都在努力探索如何利用大数据分析方法建立雾霾预测模型。
其中，比较典型的案例是美国航空航天局基于MODIS卫星数据开发的雾霾预测模型和德国Piccard虚拟天线阵列的雾霾预测模型。
这些预测模型都基于大数据分析算法，通过监测和分析大气中的污染物，预测雾霾的发生趋势。
再通过研究雾霾产生的原因并考虑具体环境因素如气候和地形等进行综合分析，更加准确地预测和控制雾霾。
城市空气质量预测的模型与算法
城市空气质量预测的模型与算法在当今社会，城市空气质量成为了人们日益关注的焦点。
了解和预测城市空气质量对于保障公众健康、制定环境政策以及规划城市发展都具有极其重要的意义。
而要实现准确的城市空气质量预测，离不开有效的模型与算法。
首先，让我们来谈谈基于统计学的预测模型。
这类模型通常依赖于历史空气质量数据以及相关的气象、交通等因素。
其中，多元线性回归模型是一种常见的方法。
它通过分析多个变量（如气温、风速、车流量等）与空气质量指标（如 PM25 浓度、二氧化硫浓度等）之间的线性关系，建立数学方程来进行预测。
这种方法简单直观，计算成本相对较低，但它的局限性在于只能处理线性关系，对于复杂的非线性关系可能无法准确捕捉。
另一种常用的统计学模型是时间序列分析。
例如，自回归移动平均模型（ARMA）和自回归积分移动平均模型（ARIMA）。
这些模型主要关注空气质量数据随时间的变化规律，通过对过去数据的分析来预测未来的趋势。
然而，时间序列分析方法对于突发事件或异常数据的适应性相对较弱。
除了统计学模型，机器学习算法在城市空气质量预测中也发挥着重要作用。
决策树算法就是其中之一。
它通过对数据进行递归分割，形成类似于树状的结构，根据输入的特征来做出预测。
随机森林则是在决策树的基础上发展而来，通过构建多个决策树并综合它们的结果，提高了预测的准确性和稳定性。
支持向量机（SVM）也是一种强大的机器学习算法。
它通过寻找一个最优的超平面来将不同类别的数据分开，从而实现预测。
在空气质量预测中，SVM 可以有效地处理高维度的数据和复杂的非线性关系。
深度学习算法，特别是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），近年来在空气质量预测领域取得了显著的成果。
CNN 擅长处理图像数据，在空气质量预测中，可以将地理空间信息和气象数据等转化为类似图像的形式进行处理。
RNN 则特别适用于处理序列数据，能够捕捉空气质量数据中的时间依赖关系。
然而，在实际应用中，选择合适的模型与算法并非易事。
《2024年基于WRF-CHEM模式的连续雾霾过程数值模拟及其能见度参数化》范文
《基于WRF-CHEM模式的连续雾霾过程数值模拟及其能见度参数化》篇一一、引言近年来，随着工业化和城市化的快速发展，雾霾问题日益严重，对人类健康和生态环境造成了严重影响。
因此，对雾霾过程的数值模拟和能见度参数化研究显得尤为重要。
WRF-CHEM模式作为一种集气象和化学于一体的数值模拟模型，能够有效地模拟和预测雾霾过程。
本文基于WRF-CHEM模式，对连续雾霾过程进行数值模拟，并对其能见度参数化进行研究。
二、WRF-CHEM模式简介WRF-CHEM模式是一种集成了气象和化学成分的数值模拟模型，能够同时模拟气象场和化学场的演变过程。
该模式通过引入化学机制和排放源数据，能够有效地模拟和预测雾霾等大气污染过程。
三、连续雾霾过程的数值模拟本研究选取了连续雾霾过程作为研究对象，采用WRF-CHEM模式进行数值模拟。
首先，建立了适合研究区域的模型网格和排放源数据库。
然后，通过设置不同的气象条件和化学机制，对连续雾霾过程进行模拟。
最后，将模拟结果与实际观测数据进行对比分析，验证了WRF-CHEM模式在模拟连续雾霾过程中的可靠性和准确性。
四、能见度参数化研究能见度是衡量大气污染程度的重要指标之一。
本研究基于WRF-CHEM模式的模拟结果，对能见度参数化进行了研究。
首先，通过分析气象条件和化学成分对能见度的影响，确定了影响能见度的关键因素。
然后，建立了能见度参数化模型，将气象条件和化学成分与能见度进行关联。
最后，通过对比参数化模型与实际观测数据的能见度值，验证了参数化模型的可靠性和准确性。
五、结论本研究基于WRF-CHEM模式对连续雾霾过程进行了数值模拟，并对其能见度参数化进行了研究。
通过对比分析模拟结果和实际观测数据，验证了WRF-CHEM模式在模拟连续雾霾过程中的可靠性和准确性。
同时，通过对能见度参数化的研究，明确了影响能见度的关键因素，并建立了可靠的参数化模型。
这些研究成果对于深入理解雾霾过程的形成机制、预测和防治雾霾具有重要的科学意义和应用价值。
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基于城市雾霾成因及控制的数学模型摘要近年来，随着我国部分高能耗、高污染产能及乘用车车辆的迅速增加，造成严重的大气污染，给环境带来了恶劣影响，对人体形成不可忽视的危害。
因此，通过对我国雾霾现状、污染物来源分析，从而阐明雾霾成因及危害，提出相应防控策略势在必行。
本文主要建立相关性分析模型，多元线性回归方程，排放源清单法模型，统计法等模型，对雾霾的成因以及相应控制措施进行了研究。
针对问题一：我们以五种污染物为相关量，通过统计法，利用附表1中的数据，用excel作出PM2.5与其它4项分指标各自的散点图，初步判别两者关系。
得出PM2.5与空气质量指数中的二氧化氮，一氧化碳有很强的正相关关系，它与PM10有较强的正相关关系，与二氧化硫的正相关性不大。
然后我们利用SPSS19.0分别求出PM2.5与空气质量指数其余指标间的Pearson相关性指数，从而精确地确定他们的相关性大小。
得出PM2.5与CO相关性最高，为0.838，与SO2相关性最低，只有0.130。
根据相关性的判断，我们认为在空气质量指数中，和PM2.5相关关系比较强的是一氧化碳，二氧化氮，PM10这三个因素。
接着我们再作出各污染指标相关性的柱状示意图进行进一步分析。
最后，我们将4项AQI指标合并做回归分析，得到PM2.5与其它4项分指标的多元线性回归方程的数学模型。
针对问题二：研究主要污染源PM2.5排放量估算。
以杭州市为例，通过查阅张振华x的相关研究可知，杭州市PM2.5的主要受工业燃煤和汽车尾气污染的影响。
我们采取排放源清单法对这两种污染源排放量进行估算。
排放源清单是指一定范围内的多种污染物排放源，在特定的时间跨度和空间区域内向大气中排放的污染物总量的集合。
该方法根据排放因子，估算区域内各种污染源的排放量。
我们通过运用统计法对数据进行统计和计算，得出杭州市每年由于机动车尾气排放的PM2.5约为13720吨。
其中柴油车排放量为11000多吨，汽油车排放量仅为1400多吨。
可见由机动车贡献的PM2.5主要来源于柴油车的排放。
接着计算出杭州市每年工业燃煤排放的PM2.5约为12457吨。
这还不包含NOX , S02等工业气体经过二次转化形成的PM2.5。
这一排放量与上一节中估算的机动车尾气排放量13720吨相近，这说明由工业燃煤和机动车尾气直接排放的PM2.5量相当。
针对问题三：研究北京地区PM2.5浓度随时间的变化规律。
我们运用统计法对原始数据进行统计和处理后，绘制了北京在2014年一年内的PM2.5浓度随时间变化的折线图。
由折线图可以看出，全年二月份，三月份，十月份和十一月份的PM2.5浓度较高，最高值为十月份出现的300ug/m3；全年十二月，一月，七月，八月的PM2.5浓度较低，最小值为一月份出现的7ug/m3；PM2.5污染过程大体成锯齿状型的分布特点。
关键词：雾霾 PM2.5 相关性分析模型多元线性回归模型排放源清单法统计法目录问题重述“2013年初以来，中国发生大范围持续雾霾天气。
据统计，受影响面积约占国土面积的1/4，受影响人口约6亿人”。
对空气质量监测，预报和控制等问题，国家和地方政府均制定了相应政策、法规和管理办法。
调整了环境空气功能区分类等。
AQI是无量纲指数，它的分项监测指标为6个基本监测指标（二氧化硫SO2、二氧化氮NO2、可吸入颗粒物PM10、细颗粒物PM2.5、臭氧O3和一氧化碳CO等6项）。
新标准中，首次将产生灰霾的主要因素——对人类健康危害极大的细颗粒物PM2.5的浓度指标作为空气质量监测指标。
新标准的发布和实施，对空气质量的监测，改善生存环境起到重要作用。
但是，我们对PM2.5的相关问题的研究还是相当不足，所以，我们必须千方百计的利用现有数据进行研究。
通过对PM2.5的了解，我们决定从以下三个方面的问题来研究雾霾的成因以及通过研究成果可以采用的相应控制措施。
问题一：根据附表1的数据，建立适当的数学模型，对AQI中5个基本检测指标的相关与独立性进行定量分析，尤其是对PM2.5与其它4项分指标的相关性关系分析。
问题二：研究主要污染源PM2.5排放量估算。
以杭州市为例，通过查阅张振华x的相关研究可知，杭州市PM2.5的主要受工业燃煤和汽车尾气污染的影响，合理地估算着两种污染源的排放量对于环境质量具有重大的参考价值。
问题三：通过查阅北京地区PM2.5在2014年内浓度随时间的变化，研究北京地区PM2.5浓度的时间变化规律。
问题分析问题一：对于定量分析AQI中5个基本监测指标的相关与独立性，我们建立了相关性分析模型。
首先运用excel作出PM2.5与其它4项分指标各自的散点图，初步判别两者关系。
然后我们利用SPSS19.0分别求出PM2.5与空气质量指数其余指标间的Pearson相关性指数，从而确定他们的相关性大小。
接着我们再作出各污染指标相关性的柱状示意图进行进一步分析。
最后，我们将4项AQI指标合并做回归分析，得到PM2.5与其它4项分指标的多元线性回归方程的数学模型。
问题二：估算主要污染源的PM2.5排放量。
本文采取排放源清单法对这两种污染源排放量进行估算，排放源清单是指一定范围内的多种污染物排放源，在特定的时间跨度和空间区域内向大气中排放的污染物总量的集合。
该方法根据排放因子，估算区域内各种污染源的排放量。
问题三：研究北京地区PM2.5浓度随时间的变化规律。
我们运用统计法对原始数据进行统计和计算，然后绘制了北京在2014年一年内的PM2.5浓度随时间变化的折线图。
再由折线图分析出PM2.5浓度随时间的变化规律。
模型假设：1.附表给出的数据真实可靠，不考虑认为因素，具有统计意义。
2.在所监测的区域内没有其它同类污染源。
3.污染物在大气中只做物理运动，没有发生化学和生物反应。
4.地面及地表物对PM2.5无吸收。
5.污染物排放源的源强是连续均匀的。
符号说明五、模型的建立与求解5.1 PM2.5与空气质量指数其余指标间的相关性模型5.1.1 PM2.5成因分析PM2.5污染成因复杂，与多种大气污染物排放和大气化学过程相关，要控制PM2.5的污染，首先要科学地确定PM2.5的来源，识别重点污染源，有针对性地采取控制措施。
根据国内其他城市PM2.5源解析的结果可以看出，城市中的各种扬尘、机动车尾气排放、民用生活和餐饮源，以及水泥、钢铁炼焦、火电等工业源直接排放的颗粒物等等，这些一次颗粒物都是PM2.5的组成部分;而二氧化硫、氮氧化物、挥发性有机污染物与氨等气体排放经大气转化形成的二次颗粒物及其区域输送也是PM2.5的重要组成部分。
PM2.5污染中最重要的组成部分是二次颗粒物，而二次颗粒物是二氧化硫、氮氧化物、挥发性有机污染物与氨等气体排放经大气转化形成的。
二氧化硫等气体也是空气质量指数的分指标，也就是说，AQI监测指标中的二氧化硫(SO2)，二氧化氮(NO2)，一氧化碳(CO)等等是在一定环境条件下形成PM2.5前的主要气态物体，因此，我们可以通过PM2.5与空气质量指数的其余指标之间的关系来分析PM2.5的污染成因。
5.1.2 PM2.5与AQI指标间的相互关系5.1.2.1 PM2.5与AQI其余指标间的散点图根据附表1中的数据，我们通过利用Excel软件分别作出PM2.5与AQI其余指标间的散点图来初步观察他们的相关关系。
见图5-1（a）（b）（c）（d）。
（a）PM2.5与PM10的散点图（b）PM2.5与CO的散点图（c）PM2.5与NO2的散点图（d）PM2.5与SO2的散点图图5-1从图来看，PM2.5与空气质量指数中的二氧化氮，一氧化碳有很强的正相关关系，它与PM10有较强的正相关关系，与二氧化硫的正相关性不大。
5.1.2.2 PM2.5与AQI其余指标间的相关性5.1.2.2.1 相关性分析模型的建立Pearson相关系数用来衡量两个数据集合是否在一条线上面，它用来衡量定距变量间的线性关系。
相关系数的绝对值越大，相关性越强，相关系数越接近于1或-1，相关度越强，相关系数越接近于0，相关度越弱。
其计算公式是：r xy =∑(̅)̅(√∑(X i −X ̅)2n i=1)(√∑(Y i −Y ̅)2n i=1)进而可以建立起PM2.5与空气质量指数其余指标间的相关性分析模型：r xy =∑(X −X̅)(X −X ̅)(√∑(X i −X i ̅)2n i=1)(√∑(X j −X j ̅)n i=1)其中，i 或j=1,2,…,5X 1代表二氧化氮的监测指标； X 2代表一氧化碳的监测指标； X 3代表二氧化硫的监测指标； X 4代表PM10的监测指标； X 5 代表PM2.5的监测指标；5.1.2.2.2 相关性分析模型的求解接下来，我们利用SPSS19.0分别求出PM2.5与空气质量指数其余指标间的Pearson 相关性指数，从而确定他们的相关性大小。
计算结果如表5-2图5-2由表5-2得出各污染指标相关性的柱状示意图5-3图5-35.1.2.2.3 结果分析由表5-2算得的PM2.5与其余指标之间的Pearson相关性指数来看，PM2.5与一氧化碳的相关性最高，其Pearson相关性指数为0.838, PM2.5与PM10的相关性次高，Pearson相关性指数为0.771, PM2.5与二氧化氮的相关性第三，Pearson相关性指数为0.768 , PM2. 5与二氧化硫的相关性最低，Pearson相关性指数为0.130。
根据相关性的判断，一般认为相关性指数大于0.6则是相关性比较强，所以我们认为在空气质量指数中，和PM2.5相关关系比较强的是一氧化碳，二氧化氮，PM10这三个因素。
5.1.3 多元线性回归模型通过对散点图和相关性的结果分析可知，PM2.5含量有其他的4项分指标之间的相关性及其关系，结果表明PM2.5与一氧化碳，二氧化氮，PM10的相关性很强，与二氧化硫的相关性较弱，所以根据相关性将PM2.2与除二氧化硫外的其他三项指标作为多元线性回归分析。
5.1.3.1多元线性回归模型的建立多元线性回归模型一般为：Y=β0+β1X1+β2X2+∙∙∙+βn X n为了估计回归系数β0,β1,β2,∙∙∙βn，我们对变量进行了n次观察，得到n组观察资料，于是回归关系方程式可写为：{Y1=β0+β1X11+β2X12+∙∙∙+βn X1m Y2=β0+β1X21+β2X22+∙∙∙+βn X2m∙∙∙Y n=β0+β1X n1+β2X n2+∙∙∙+βn X nm 我们采用矩阵来表示，令：Y= [Y1 Y2 . . .Y n]β=[β0β1...βn]X=[1⋯X1m⋮⋱⋮1⋯X nm]则多元线性回归模型为：Y=Xβ进而可以建立起PM2.5与空气质量指数其余指标间的多元线性回归模型:Y PM2.5=β0+β1X NO2+β2X CO+β3X PM10Y PM2.5为PM2.5的浓度值；X NO2为NO2的浓度值；X CO为CO的浓度值；X PM10为PM10的浓度值；β0,β1,β2,β3为回归系数；X.1.3.2多元线性回归模型的求解接下来，我们利用SPSS19.0多元线性回归模型的解，计算结果如表5-4Anova b模型平方和df 均方 F Sig.1 回归125882.628 3 41960.876 34.893 .000a残差38481.678 32 1202.552总计164364.306 35a. 预测变量: (常量), NO2, PM10, CO。