大数据背景下气象因素与AQI之间关系的实证分析

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本文以全国大气污染问题作为研究背景,以2014年日度AQI数据作为因变量,气象数据(温度,湿度,压强,风速)作为自变量,采用函数数据回归分析的方法,对全国省会城市及个别非省会城市共29个城市的AQI数据和气象数据之间的关系进行分析和研究。本文所用的主要分析工具有R软件和EXCEL。首先本文先将所调查的城市按照地理自然划分为六个区域,包括华北地区,东北地区,华东地区,中南地区,西南地区,西北地区。然后再对六个区域的AQI数据进行汇总,进行描述性统计分析,结果表明全年各区域空气质量大多达到了良性指标,达到优的天数很少,轻微污染的天数也比较多,对应空气污染等级划分,达到二级指标及以上的天数居多,达到一级指标的天数很少。最后,进入本文核心部分,利用全年AQI数据和气象数据做拟合回归,对回归结果进行客观分析。判断空气质量与各气象因素之间到底是否存在相互影响的关系。本文研究结果得出空气质量对气象因素有影响,并且气象因素也能反作用于AQI。文章最后,针对全国各区域空气质量情况,进行了原因分析。并提出相应的解决空气质量问题的办法,主要从减少燃煤,强化工业企业管理,减少废旧汽车出行,运用大数据技术等几个方面进行综合治理。并着重介绍了如何将大数据技术利用到大气污染的治理上。
摘要第4-5页
Abstract第5页
1 引言第7-14页
    1.1 提出问题第7页
    1.2 国内外空气质量(AQI)研究背景第7-9页
        1.2.1 国内空气质量研究背景第7-8页
        1.2.2 国外空气质量研究背景第8-9页
    1.3 国内外文献综述第9-12页
        1.3.1 空气质量(AQI)研究文献综述第9-10页
        1.3.2 函数数据研究方法文献综述第10-12页
    1.4 研究方法与论文结构第12页
        1.4.1 研究方法第12页
        1.4.2 正文内容第12页
    1.5 本文的创新点第12-14页
2 空气质量指数及研究方法第14-18页
    2.1 概念及相关定义第14-15页
        2.1.1 AQI计算步骤第14-15页
    2.2 函数型数据分析第15-18页
        2.2.1 函数数据的特点第15-16页
        2.2.2 函数型数据分析优点第16页
        2.2.3 函数型数据分析基本步骤第16-17页
        2.2.4 函数型数据的回归分析第17-18页
3 AQI与气象因素分析第18-40页
    3.1 数据准备第18页
    3.2 全国空气质量的描述性统计分析第18-19页
    3.3 六地区气象数据和AQI的拟合第19-40页
        3.3.1 确定惩罚因子第19-20页
        3.3.2 数据拟合第20-32页
        3.3.3 AQI与气象因素的函数型回归分析第32-40页
4 全国空气质量的改善方案第40-49页
    4.1 治理背景第40-41页
    4.2 治污方案第41-45页
        4.2.1 减少燃煤第41-42页
        4.2.2 利用大数据进行空气质量治理第42-45页
    4.3 空气质量治理----以北京市为例第45-49页
文章结论第49-50页
致谢第50-51页
参考文献第51-54页
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