北京空气质量以及可能影响因素调查研究
《2024年北京雾霾的成因及其管制政策》范文
《北京雾霾的成因及其管制政策》篇一一、引言近年来，北京作为我国的重要城市，频繁遭受雾霾天气的困扰。
雾霾问题不仅影响了人们的日常生活，也对环境、健康等方面带来了严重的威胁。
因此，深入研究北京雾霾的成因及管制政策显得尤为重要。
本文将探讨北京雾霾的成因，分析现有管制政策及其效果，并探讨未来可能的政策调整方向。
二、北京雾霾的成因1. 自然因素（1）气象条件：北京地处北方地区，气候干燥，冬季逆温层较多，导致大气污染物的扩散能力较弱。
（2）地理环境：北京周围多山，山风等自然现象有时会使得空气中的污染物受到限制，难以扩散。
2. 人为因素（1）工业排放：部分工业企业的排放标准不够严格，导致大量污染物排放到大气中。
（2）交通排放：随着汽车数量的不断增加，汽车尾气排放成为了城市空气污染的主要来源之一。
（3）生活污染：燃煤、燃放烟花爆竹等行为也会对空气质量造成影响。
三、现有管制政策及其效果1. 法律法规（1）《大气污染防治法》：该法规定了各类污染物的排放标准及相应的处罚措施，为治理雾霾提供了法律保障。
（2）《北京市大气污染防治条例》：针对北京市的特殊情况，制定了更为严格的排放标准和治理措施。
2. 行政措施（1）限行限产：通过限制高污染企业的生产和汽车尾号限行等措施，减少污染物排放。
（2）环保督查：加强对企业的环保督查力度，对违规排放的企业进行处罚。
（3）推广清洁能源：鼓励使用清洁能源，减少燃煤等传统能源的使用。
这些政策在一定程度上改善了北京的空气质量，但雾霾问题仍需持续关注和治理。
四、未来可能的政策调整方向1. 加强区域协同治理：通过加强与其他省份的协作，共同应对雾霾问题，实现区域联防联控。
2. 强化环保科技创新：加大环保科技研发投入，提高污染物治理效率和效果。
3. 推动绿色产业发展：鼓励发展绿色产业，推动经济结构转型，减少对传统能源的依赖。
4. 普及环保意识教育：加强环保宣传教育，提高公众的环保意识，倡导绿色生活方式。
大气环境质量影响因素分析及预测
大气环境质量影响因素分析及预测大气环境质量是一个与每个人息息相关的问题，它直接影响到人们的身体健康和生活质量。
在如今工业化快速发展的背景下，我们不得不关注大气环境质量的问题，并找出其影响因素以及可能的预测方法。
首先，大气环境质量的主要影响因素之一是工业排放。
随着工业的快速发展，大量的废气和污染物被排放到大气中。
其中，燃煤和汽车尾气是两个主要的排放来源。
燃煤产生的二氧化硫和氮氧化物是造成大气酸化和雾霾的主要原因，而汽车尾气中的颗粒物和有机物则是造成空气污染的主要因素。
由于工业排放的复杂性，减少排放量并改善大气质量是一个非常复杂的任务。
其次，天气条件也会对大气环境质量产生重要影响。
例如，气温、湿度和风速等天气要素都会影响大气的稳定性和污染物的扩散。
在冬季，由于温度逆温和湿度较低，大气中的污染物往往无法扩散，导致雾霾天气的形成。
而在夏季，高温和高湿度则会加速污染物的反应和形成臭氧，使空气质量下降。
因此，在预测大气环境质量时，必须考虑天气条件的影响。
第三个影响大气环境质量的因素是人类活动。
人类的生产生活方式对大气质量有着直接和间接的影响。
例如，燃烧木柴和煤炭等传统能源是农村地区主要的取暖方式，而这种方式会产生大量的颗粒物和有害气体。
此外，城市化进程中的交通拥堵、工地扬尘、焚烧垃圾等活动也会对大气环境质量造成负面影响。
因此，改变人类活动方式，提倡绿色生活和低碳出行非常重要。
除了分析大气环境质量的影响因素，我们还需要一种可行的预测方法来及时预警和防范大气污染。
传统的模型方法结合了监测数据和物理模型，能够对大气污染情况进行较为准确的预测。
然而，由于各种因素的复杂交互作用，传统模型方法的预测结果仍然存在一定误差。
因此，在预测大气环境质量时，我们可以使用新的技术手段，例如机器学习和人工智能等。
这些新技术能够更好地处理非线性关系和多维度数据，从而提高预测的准确性。
综上所述，大气环境质量的影响因素十分复杂，包括工业排放、天气条件和人类活动等。
《2024年雾霾重污染期间北京居民对高浓度PM2.5持续暴露的健康风险及其损害价值评估》范文
《雾霾重污染期间北京居民对高浓度PM2.5持续暴露的健康风险及其损害价值评估》篇一一、引言随着工业化进程的加快和城市化水平的提升，雾霾问题已成为中国乃至全球关注的环境焦点之一。
特别是在首都北京，雾霾天气频繁出现，高浓度的PM2.5成为主要污染成分，给居民健康带来了巨大的风险。
本文旨在评估雾霾重污染期间北京居民因高浓度PM2.5持续暴露所面临的健康风险及其损害价值。
二、研究背景与意义北京作为国内一线城市，其空气质量直接关系到居民的生活质量和健康状况。
PM2.5作为雾霾的主要成分，其对人体健康的危害已得到广泛认可。
因此，对雾霾重污染期间北京居民的健康风险进行评估，不仅有助于了解当前环境问题对居民健康的实际影响，还能为政府决策提供科学依据，推动环境保护政策的制定和实施。
三、研究方法本研究采用文献综述、实地调查和数据分析等方法，结合历史气象数据、空气质量监测数据以及居民健康状况数据，对雾霾重污染期间北京居民的健康风险进行评估。
四、高浓度PM2.5对居民健康的损害1. 呼吸系统疾病：高浓度PM2.5可导致呼吸道炎症、哮喘、慢性支气管炎等疾病的发病率上升。
2. 心血管疾病：PM2.5可进入血液循环，导致心脏病、高血压等心血管疾病的病情加重。
3. 其他健康问题：长期暴露于高浓度PM2.5环境中，还可能导致癌症、神经系统疾病等严重健康问题。
五、健康风险评估1. 暴露评估：根据空气质量监测数据，计算居民在高浓度PM2.5环境中的暴露时间和暴露程度。
2. 风险评估：结合暴露评估结果、健康损害数据以及气象因素，评估雾霾重污染期间北京居民面临的健康风险。
3. 损害价值评估：采用经济学方法，估算因高浓度PM2.5导致的医疗费用、生产力损失等经济损失。
六、结果与讨论1. 结果：研究发现，雾霾重污染期间北京居民因高浓度PM2.5持续暴露，面临较高的健康风险。
其中，呼吸系统疾病和心血管疾病的发病率显著上升，给居民健康带来了巨大的损害。
北京城区低层大气PM10和PM2.5垂直结构及其动力特征
北京城区低层大气PM10和PM2.5垂直结构及其动力特征1. 引言PM10和PM2.5是指空气中直径小于等于10微米和2.5微米的颗粒物，它们屡屡被认为是空气质量指标中最为关键的因素之一。
北京是中国的首都，也是一个高度工业化和人口密集的城市，空气质量问题长期以来备受关注。
理解北京城区低层大气PM10和PM2.5的垂直结构及其动力特征的探究对于改善空气质量、保卫居民健康具有重要意义。
2. 低层大气PM10和PM2.5的来源低层大气PM10和PM2.5的来源多种多样，主要包括工业废气、机动车尾气、燃煤和燃油的燃烧、扬尘等。
这些来源在北京城区的分布不匀称，同时受到气象条件的影响。
了解污染物的来源和分布对于实行相应的控制措施具有重要意义。
3. 北京城区低层大气PM10和PM2.5的垂直结构通过对北京城区不同高度的空气质量监测数据的分析，可以得到低层大气PM10和PM2.5的垂直分布特征。
探究结果显示，在北京城区，PM10和PM2.5呈现出明显的垂直梯度变化。
一般状况下，随着高度的增加，PM10和PM2.5的浓度逐渐减小。
这种分布特征与空气质量受到的排放源的影响以及气象因素如风向、风速、湿度等因素密切相关。
4. 动力特征对低层大气PM10和PM2.5的影响动力特征是指与空气流淌相关的因素，包括风向、风速、湍流强度等。
这些因素对低层大气PM10和PM2.5的浓度分布具有重要影响。
例如，风向和风速决定了污染物的输送方向和速度，往往会导致扩散或积聚。
湍流强度则决定了污染物在空气中的混合强度，影响了其浓度分布的匀称性。
5. 影响北京城区低层大气PM10和PM2.5浓度的因素除了源排放和动力特征外，还有其他因素会影响北京城区低层大气PM10和PM2.5的浓度。
例如，气象条件的变化会导致大气层中的温度逆温层形态的变化，从而影响PM10和PM2.5的扩散条件。
此外，地理因素、城市规划、植被遮盖率等也会对PM10和PM2.5的分布产生一定影响。
空气污染物的时空分布及其影响因素研究
空气污染物的时空分布及其影响因素研究随着工业化和城市化的不断加强，空气污染成为了一个全球性的问题。
而中国更是在近年来因为其高强度的工业化进程和人口快速膨胀，成为了世界上空气污染最严重的国家之一。
空气污染的排放主要来源于二氧化硫、氮氧化物、颗粒物等，它们对于空气质量的影响是非常明显的。
本文将对空气污染物的时空分布及其影响因素进行研究，以期对于环保工作有所帮助。
一、空气污染物的时空分布（一）时空分布空气污染物的时空分布是具有非常明显的差异性的。
首先，从时间维度来看，在不同的季节和时间段，空气污染物的浓度也会有不同的变化。
例如，在夏天，二氧化氮和臭氧的浓度较高，这与高温、光照和气象条件有关。
在冬天，颗粒物和硫化物的浓度较高，这与天气条件的寒冷和稳定有关。
其次，从空间维度来看，空气污染物的分布范围也有差异。
近年来，我国环保部门发布的数据表明，我国南方的大城市和长江三角洲地区的空气污染严重程度更为突出。
而从城市内部来看，大型工厂、交通路段以及人口密集的地区都是污染物浓度高的地方。
（二）污染物种类污染物种类是空气污染的主要组成部分。
二氧化硫、氮氧化物以及可吸入颗粒物是目前空气污染最为严重的三大污染物。
其中，二氧化硫和氮氧化物主要来源于燃煤和燃油，而可吸入颗粒物则来源于工业、交通等。
二、影响因素（一）气象因素气象因素是空气污染的重要影响因素。
在气象条件不利的情况下，污染物的扩散和沉降会受到限制，从而导致浓度升高。
例如，在无风、高温、高湿情况下，臭氧的浓度会显著上升。
（二）人类活动人类活动也是导致空气污染的重要因素之一。
工业生产、交通运输以及城市建设等都会对空气质量产生巨大的影响。
例如，工业生产过程中的排污和废气排放都会对大气环境产生直接的影响。
而交通运输过程中的尾气排放也是空气污染的主要来源之一。
（三）自然因素自然因素也是影响空气质量的重要因素之一。
例如，大气层的水平、垂直风速以及风向等气象条件都会对空气质量产生重要的影响。
城市环境空气质量状况及影响因素与污染防治对策研究
城市环境空气质量状况及影响因素与污染防治对策研究摘要：在既要金山银山也要绿水青山的经济发展观念之下，我国各个城市日渐重视生态文明建设，城市空气质量已经成为影响城市居民生活质量的一个重要因素。
近年来，南京市江北新区深入推进大气污染综合治理工作，空气质量得到持续改善，取得了明显成效。
但从总体上看，南京市江北新区大气环境质量还处于气象影响型阶段，大气污染治理仍在爬坡上坎、不进则退的关键期，治理成效还不稳固，稍有松懈就可能出现反复。
对此，文章通过对南京市江北新区空气污染现状及成因进行了深入分析，并针对当前交通、工业、扬尘、餐饮油烟等污染源方面存在的问题提出了针对性的防治对策，为生态环境管理部门决策提供参考依据，有效推动该地环境空气质量进一步改善。
关键词：空气质量状况；影响因素；污染防止；对策分析2022年，根据生态环境部对于全国环境空气质量监测数据通报显示，南京、常州、连云港等城市进入了全国138个重点城市空气质量变化排名的前20位。
南京作为国内环境保护压力较大的城市，该城市的空气污染状况存在点多面广的特点。
近年来，在生态城市构建的过程中，南京为改善城市空气环境质量，针对多个污染源，依靠污染防控机制、法治以及科技力量，多管齐下，取得了显著的防污治污效果，较大程度提升了南京空气质量。
据微信公众号“南京生态环境”消息称，2022年，江北新区顶山街道重点区域PM2.5浓度、空气质量优良天数比率分别位列南京市第一、第二名。
但与此同时，南京市江北新区城市环境空气质量也面临着交通污染、扬尘污染、餐饮油烟污染等问题，要实现该地区大气污染治理的目标，还需要大力推进大气环境监测、防污治理等工作。
1大气污染现状及成因分析1.1大气污染现状分析在城市现代化进程的推进之下，南京市江北新区的经济得到迅猛发展。
与此同时，该地区的基础建设、工程建设进度也在不断加快，建设规模持续扩大，这样的经济发展形势固然喜人，但是也给南京市江北城市环境空气质量的保护与管理带来更大难度。
对空气质量的调查研究过程
对于对空气质量的调查研究过程中，划分了几个探究性问题，（1）造成空气质量变化的根本原因是什么？（2）空气质量的变化对人类的有什么影响？（3）对于改善空气质量我们应该采取哪些措施？
为了对以上几个探究性问题的探究，为此我们通过运用网络上网咨询和询问有关人员的途径来进行探究。
运用网络上网查询得知质量空气变化的的污染物有：烟尘、总悬浮颗粒物、可吸入颗粒物（PM10）、细颗粒物（PM2.5）、二氧化氮、二氧化硫、一氧化碳、臭氧、挥发性有机化合物等等。
询问有关人员也得知现在的空气质量大不如前，以前天很蓝，能见度高，现今天经常蒙蒙的，能见度低。
他们认为现在工业化的加速，许多工厂的建立，但工厂的排污又没得以很好的解决。
他们希望政府能够给以解决。
收集网络和有关人员的询问得到的信息，经过过去和现在的对比，清晰的可以看出我们现今空气质量污染较严重，已经开始危害到人类的健康了，如今越来越多的人出现呼吸道疾病和肺部疾病，得癌症的概率也越来越大。
对于人类过度的无节制的开发，而又不加保护的态度，大自然给予了最铿锵的回应。
对于改善空气质量的呼吁越来越大，人们对于其重视度也由以前的漠不关心开始转变。
北京大气污染
北京大气污染北京大气污染是一个长期存在且严重的问题，对人们的健康和环境造成了巨大的威胁。
本文将从污染原因、影响以及解决方案三个方面来讨论北京大气污染的现状和应对策略。
一、污染原因1. 工业排放：北京是一个高度工业化的城市，工业排放是造成大气污染的主要原因之一。
工厂和企业的燃煤、燃油等排放物质，包括二氧化碳、氮氧化物和颗粒物，直接进入大气层，导致空气质量下降。
2. 机动车污染：大量的汽车尾气也是导致北京大气污染的重要原因。
机动车的尾气排放中含有大量的有害气体，如一氧化碳、二氧化氮等，这些物质被排放到大气中后，会与空气中的颗粒物相互作用，形成细颗粒物，对空气质量造成严重损害。
3. 燃煤污染：在冬季，北京地区大量居民依赖燃煤取暖，燃煤所产生的煤烟和煤灰对空气质量造成了严重污染。
燃煤时释放的硫化物和氮化物等有害物质，会与空气中的颗粒物结合形成细颗粒物，严重影响人们的健康。
二、影响1. 健康问题：北京大气污染对居民的健康产生了严重影响。
空气中的细颗粒物和有害气体进入人体后，会引发呼吸系统疾病，如哮喘、慢性支气管炎等。
长期暴露在污染环境下，还可能导致肺癌等严重疾病的发生。
2. 生态环境破坏：大气污染也对生态环境造成了损害。
有害气体和颗粒物的排放导致植被凋零，土壤酸化，水源受到污染。
这不仅威胁到当地的动植物种群，也对整个生态系统产生了负面影响。
三、解决方案1. 政府行动：政府应该加强工业和交通领域的环保管理，制定更严格的排放标准。
同时，加大对工业企业和机动车辆的监管力度，加强对污染源的治理和减排，推动清洁能源的发展和使用。
2. 环境意识提升：社会公众应加强环保意识，提倡绿色出行和低碳生活方式。
减少机动车使用，鼓励步行、骑行、共享交通等环保出行方式，降低尾气排放。
人们还应主动参与到环境保护行动中，积极开展环保宣传和教育活动。
3. 科技创新：加强科技研发，推动环境友好型产业的发展，减少对传统高污染产业的依赖。
大力发展清洁能源技术，提高能源利用效率，减少能源消耗对空气质量的影响。
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《商务统计学》课程报告北京空气质量以及可能影响因素调查研究——基于因子分析和线性回归小组成员姓名：周坤郝策张庆庆郝坤2016年5月7号《商务统计学》课程报告摘要北京空气质量近些年成为人们关注的热点，客观地评价其变化趋势和影响因素，不仅有利于正确认识北京空气质量，也为有效预测和控制提供依据。
本文主要通过对其他文献研究和空气质量评价体系，尽可能选取多的与北京空气质量可能有关的因素，希望找出具体的影响因素，更加清晰认识到北京的空气质量的罪魁祸首。
通过选取北京2008年至2014年的相关数据，先通过因子分析的方法，提取四个公共因子，构建新的空气质量评价体系。
然后用因子得分矩阵，得到四个的得分结果，用这个结果作为自变量，空气质量优良天数作为因变量做回归分析，最终得到一个线性回归模型，可以很好的解释北京空气质量的影响因素。
关键词：北京空气质量因子分析回归分析模型构建AbstractBeijing's air quality in recent years becomes the focus of public, objective evaluation of its trends and influencing factors can not only conducive to a correct understanding of Beijing's air quality, but also provide the basis for effective prediction and control.In this paper, by factors other literature research and air quality evaluation system, select the number of Beijing's air quality as possible and may be relevant to find out which specific factors, a clearer understanding of the air quality in Beijing is the culprit. By selecting the relevant data in Beijing from 2008 to 2014, first by the method of factor analysis extracted four common factors to build a new air quality evaluation system. Then scoring matrix by a factor to obtain the results of four scores, as a result of using this argument, the air quality days to do as the dependent variable regression analysis, end up with a linear regression model can well explain the factors that affect air quality in Beijing.Keywords: Beijing Air Quality ,Factor Analysis ,Regression ,Model《商务统计学》课程报告目录摘要 (1)1绪论 (3)1.研究背景及目的 (3)2.可能影响因素与空气质量评价体系的构建 (3)2 空气质量影响的因素选取 (3)3数据分析与研究 (5)3.1 数据采集 (5)3.2 数据因子分析与描述 (5)3.2.1 数据标准化处理 (5)3.2.2 因子分析和可行性分析 (6)3.2.3 提取公因子 (6)3.2.4 因子命名与新空气质量评价体系的构建 (9)3.3 因子的回归分析与描述 (10)3.3.1因子的回归分析 (10)3.3.2回归分析结果的解释 (14)3.4 数据可视化描述与解释 (14)4结论 (16)参考文献 (16)附录 (17)图表目录图表 1 变异数总计 (7)图表 2 碎石图 (8)图表 3 因子旋转组件矩阵 (9)图表 4 组件评分系数矩阵 (12)图表 5 因子得分变换 (12)图表 6回归模型摘要 (13)图表 7 回归模型系数 (13)图表 8 年份趋势图 (15)《商务统计学》课程报告1绪论1.研究背景及目的近年来工业化和城镇化的快速发展，我国的经济飞速增长。
但同时出现的环境问题也日益突出，最受大家关注的莫过于雾霾与PM2.5，越来越频发的雾霾天气严重影响了人们的正常生活和身体健康。
那么北京作为国家首都，经济政治文化中心，那么它的空气质量也当然备受关注，研究影响空气质量因素也显得尤为必要，因为一些预防治理政策都要以此为依据。
在想到这篇文章的题目时，就想知道大家说的空气质量到底和什么因素有关呢？现有的质量评价体系又是怎么样的，是不是很全面很有说服力呢？因此在一些研究的基础上，本文想通过分析得到更全面的，更具有说服力的的评价体系，找到更多的可能影响空气质量的因素。
2.可能影响因素与空气质量评价体系的构建在分析了一些文献和自己的想法后，选取了以下的21个可能影响因素，可吸入物颗粒年日均值，二氧化硫排放量，氮氧化物年日均值，粗钢产量，水泥产量钢材产量，发电量年，平均降水量年，平均气温，平均气压，大风日数，雨日数，日照数机动车拥有量，，环境污染治理投资城市绿化覆盖率，常住人口密度，用电量，煤炭日均消耗量，汽油日均消耗量，天然气日均消耗量希望通过这些因素构建新的质量评价体系。
2 空气质量影响的因素选取《商务统计学》课程报告《商务统计学》课程报告影响空气质量不仅有以上几个方面，其他的因素当然还有很多，本文由于获取数据途径和考虑范围有限，只能选取以上因素进行分析，数据选取于北京市统计年鉴。
3数据分析与研究3.1 数据采集数据主要来源于北京统计年鉴和国家统计年鉴，选取北京市2008年至2014年这七年的数据作为分析样本，具体数据见附录。
3.2 数据因子分析与描述3.2.1 数据标准化处理本文选取的指标不是同一个量纲和量纲单位，不能直接对不同量纲的指标进行比较。
为了对整体指标进行综合评价，需要先对评价指标进行数学变换来消除指标量纲的影响，即进行无量纲化处理。
标准化法是目前使用较为广泛的一种无量纲化方法，公式如下所示：《商务统计学》课程报告Z=X−JYδ其中，Z为原始变量X标准化后的数值，JY为X的期望值，δ为X的标准差。
3.2.2 因子分析和可行性分析应用KMO和Bartlett球形检验测定样本是否适宜做因子分析。
KMO的值在0~1之间，越接近于1，变量间的偏相关性越强，因子分析效果越小。
可是当我们把所有因子输入做可行性分析时，并没有输出相关系数矩阵，显示为此矩阵为非正定矩阵，但输出了因子分析的结果，研究和查找资料发现，可能是由于样本数太少，也可能是某些变量间相关性太强，进一步发现后面一些变量的方差太小，也就是特征值太小，意味着主成分方差过小，也说明主成分包含的信息量少，因此可能无法满足正定矩阵的条件。
此种情况可以采取逐一淘汰变量的方法，最终得到检验的结果，由于影响不大，也可以直接使用因子分析得出的结果，本文采取第二种方法。
3.2.3 提取公因子利用特征值作为保留主成分标准，经SPSS分析得到如下主成分方差累计贡献率的表格：说明的变异数总计组件起始特征值撷取平方和载入循环平方和载入总计变异的 % 累加 % 总计变异的 % 累加 % 总计1 13.256 63.125 63.125 13.256 63.125 63.125 11.1692 3.128 14.894 78.019 3.128 14.894 78.019 3.5213 2.533 12.062 90.081 2.533 12.062 90.081 3.1824 1.026 4.884 94.964 1.026 4.884 94.964 2.0715 .757 3.607 98.5716 .300 1.429 100.0007 2.946E-15 1.403E-14 100.000《商务统计学》课程报告8 1.376E-15 6.551E-15 100.0009 4.802E-16 2.287E-15 100.00010 4.185E-16 1.993E-15 100.00011 2.903E-16 1.382E-15 100.00012 1.224E-16 5.829E-16 100.00013 2.597E-17 1.237E-16 100.00014 -4.159E-17 -1.980E-16 100.00015 -1.641E-16 -7.813E-16 100.00016 -2.168E-16 -1.032E-15 100.00017 -2.979E-16 -1.419E-15 100.00018 -3.429E-16 -1.633E-15 100.00019 -5.111E-16 -2.434E-15 100.00020 -6.181E-16 -2.943E-15 100.00021 -1.447E-15 -6.891E-15 100.000提取方法：主成分分析图表 1 变异数总计根据上表可知，提取因子因子有四个，累计方差贡献率为94.964，碎石图如下：《商务统计学》课程报告图表 2 碎石图由上图可直观看出，因子4和因子5很接近，而且从因子4开始，下降趋势很缓慢，因此提取四个因子是合理的。
4个因子的旋转矩阵如下表：《商务统计学》课程报告图表 3 因子旋转组件矩阵3.2.4 因子命名与新空气质量评价体系的构建根据旋转矩阵我们可以看出，可吸入颗粒物年日均值（x1），二氧化硫排放量（x2）, 氮氧化物年日均值(x3), 环境污染治理投资(x4), 粗钢产量(x5), 钢材产量(x6) 发电量(x8), 日均用电量(x9), 汽油日均消耗量(x11), 天然气年日均消耗量(x12), 雨日数(x17), 机动车拥有量(x19), 常住人口密度(x20), 城市绿化覆盖率(x21),在因子1上有较高载荷，这些变量比较综合，涉及到各个方面，里面主要有工《商务统计学》课程报告业产能，污染物排放以及人口与活动方面的因素，因此可以命名为“污染物排放与人类活动指数”，记为Y1。
年平均降水量（x13）大风日数（x16）在因子2上载荷较大，因此可以命名为“自然风雨量指数”，记为Y2。