摘要
上海作为中国发展最快,经济最发达,人口密度最大的地区之一,其背后伴随的是工厂化石燃料的大量使用,汽车尾气的超量排放等,使得环境污染日益严重。本文通过收集上海市2014-2017年主要污染物浓度数据及空气质量影响因素数据,采用描述性统计、灰色关联度分析、主成分回归以及BP神经网络方法,对上海市空气质量进行分析,结果表明:1)2014~2017年,上海市总体空气质量呈优化趋势,当前上海市首要污染物以及需要重点防治的对象是O3;2)房屋施工面积、公路里程、人口密度、工业总产值与上海市空气质量的关联度大于0.95,关联度较高,说明城市房屋施工,公路发展、人类活动和城市工业发展对空气质量的影响极为显著;3)BP神经网络建立的上海市空气质量预测模型通过对比空气质量等级的预测值和实际值,得出的预测正确率为87.10%。基于以上结论针对污染物浓度变化的主要原因进行分析并就进一步改善上海市空气环境质量提出切实可行的建议。
出处
《统计与管理》
2019年第6期110-117,共8页
Statistics and Management
