统计案例分析课程论文

1、号学枚二二二二二一级班二一二一二二一二一二业专-_院学下以线此在写字文将须生学 线封密鲁东大学 数学与统计科学学院20以一2空学年第二学期 统计案例分析课程论文A卷课程号：210030155任课教师刘全辉成绩论文题目：（可指定题目，也可说明题目范围。）题目范围：对社会生活、经济建设、文化教育等方面的实际问题和热点问 题的进行定量分析研究。论文要求：（对论文题目、内容、行文、字数等作出判分规定。）1、题目要与研究内容相符（10分）2、研究内容要利用合适的统计方法进行分析，不能只用描述性统计和图进行分 析。论文的内容一般包括以下几方面：前言（引言）：是论文的开头部分，主 要说明论文写作的目的、现实

2、意义、对所研究问题的认识，并提出论文的中心 论点等。前言要写得简明扼要，篇幅不要太长。本论：是论文的主体，包括 实验材料、研究内容与方法、实验结果与分析（讨论）等。在本部分要运用各 方面的实验结果、研究成果和研究方法，分析问题，论证观点，尽量反映出自 己的科研能力和学术水平。结论：是论文的收尾部分，是围绕本论所作的结 束语。其基本的要点是总结全文，加深题意。（60分）3、格式：参考文献：参考文献反映毕业论文的取材来源、材料的广博程度和 可靠程度，也是作者对他人知识成果的承认和尊重。一份完整的参考文献可向 读者提供一份有价值的信息资料。参考文献一般不低于5篇，并须标注页码。 附录：对于一些不宜放

3、在正文中，但有参考价值的内容，可编入附录中。例 如，公式的推演、编写的算法、语言程序等。数据采用调查数据或者最新的 数据（最好到2015年的数据，如果2015年的数据没有则采用2014年的数据）。（30 分）教师评语:教师签字：年 月曰气象因子对北京市雾霾天气影响的统计分析摘要：雾霾天气是一种十分重要的城市气候灾害，雾霾会对大气环境产生副作用，严重的雾霾甚至 还会影响到人们的身体健康、交通出行安全及农业生产。本文根据2010年2013年北京市连续 3个冬季气象数据和空气污染物监测数据，分析了北京市雾霾天气与气象因子（主要是温度、相 对湿度、风速等）之间的相关关系。分析结果表明空气温度、相对湿度

4、和风速是影响雾霾天气形 成的重要气象要素。较高的空气相对湿度和低风速不但促进雾霾天气的形成，而且是导致持续性 雾霾天气的主要原因。利用判别分析方法导出了气象因子与雾霾关系的判别函数模型，为用气象 数据判别雾霾提供了方法。关键i司：雾霾；AQI；空气相对湿度；温度；风速；判别函数模型：前言随着经济发展和城市化进程的加快及机动车保有量的迅速增加，向大气排放的污 染物也不断增多，导致大气污染日趋严重，雾霾天气增多，2013年1月份北京经历了几十年来最为严重的雾霾天气。雾霾天气不但给人们带来了极大的交通不便和危 险，而且造成了严重的环境污染，影响健康（Schwartz等，1996）,成为北京人民普 遍

5、关注的热点问题之一（周涛和汝小龙，2012）。在交通出行方面，雾霾形成后，大 气能见度明显降低，极易引发交通事故。据北京市交通局统计，仅仅是2013年1月 31日的半天时间北京市就发生了 2000多起交通事故，造成了多人受伤，二人死亡和 巨大的财产损失。这种恶劣的天气环境不仅仅只会给人们的出行造成麻烦，还会对人 们的健康安全造成极大的威胁（Ostr。等，1999）O在今年一月份连续四次的雾霾天 气过程中，北京市各大医院急诊患者中，呼吸道感染患者比例也开始同比上升。北京 市疾病控制中心的统计结果显示：1月5日至11日期间，仅北京市儿童医院日急诊 量最高峰就曾达到9000多人次，呼吸道感染占到内科

6、病人的50%左右。而到了雾霾 更加严重的1月中旬，呼吸系统疾患则又增加了两成，每位医生平均日接诊100余名 患者。由此可见雾霾已经严重影响了我们的生存环境和身心健康，成为全社会关注的 重大问题。可以说，我们对雾霾并不陌生，可雾霾是什么？又是如何造成如此严重的空气污 染呢？我们要明确地知道雾霾的定义，“雾霾”其实是“雾”和“霾”两种东西。当 空气中有大量灰尘、硫酸、硝酸和有机碳氢化合物，且空气的水平能见度小于10000 米时，就将这种非水成物组成的气溶胶系统造成的视程障碍称为霾。而“雾”是由大 量悬浮在近地面空气中的微小水滴或冰晶组成的气溶胶系统，也会使空气的透明度降 低，使得能见度恶化（吴兑，

7、2004, 2006；钱峻屏等，2006；江山金和曹春燕，2003）o 而当“雾”和“霾”同时发生时，就形成雾霾。许多研究发现在“霾”中最主要的成 分为细颗粒物，包含了 PM2. 5及PM10等及其它细小所不为人肉眼所见的颗粒 （Kang等2004； Chen等2003）,在本文中，我们将此等小颗粒物统一用空气质量 指数（AQI）来表示。关于雾霾天气的成因已经有很多报道（周涛和汝小龙，2012；钱 峻屏等，2006；曹伟华和李青春，2012）,而关于气候因素与雾霾天气关系的分析报 道甚少。空气中大量细颗粒物的存在是雾霾天气形成的内因（刘爱君等，2004）,而 气象因子等外部要素的作用亦同样重要

8、，应当引起人们的重视。本文采用统计学方法 系统地分析了 2010年11月一2013年2月连续3个冬季北京市空气质量指数与气象因子的关系，旨在为探讨气象因素与雾霾形成的内在关系、分析雾霾天气的成因、雾 霾天气的预报等提供依据。:材料与方法根据国家气象局2010年1月发布的霾观测和预报等级标准（QXT113-2010）,将 能见度小于10km,相对湿度小于80%定义为霾，大于95%认定为雾，介于80-95%之间 则引入了 PMK PM2. 5等判识标准。由于北京冬季的相对湿度基本在80%以下，所以 本文所指的雾霾天气主要为霾，如北京市2013年1月有25天为雾霾天气。由于影响 雾霾形成的主要因素是

9、空气细颗粒物，其中包含的成分十分复杂，我们选用空气质量 指数AQI来表示，AQI数据主要代表了 PM2. 5, PM10等一些细小颗粒物在空气中的含 量。利用EXCEL从北京市环保局和国家气象局的相关数据资料中筛选出2010年11 月一2013年2月3个冬季发生雾霾天气的日期，雾霾天气日的AQL气象因子（主要 包括温度，湿度，水平能见度、风速，风向等）和能见度等数据。本文中AQI的观测 数据来源于北京市环保局网站的空气质量日报，相关气象数据（风速，风向，温度， 湿度，水平能见度等）来源于国家气象局数据库。本文在数据处理上，先利用SPSS （17.0）进行初步的数据整理，将每天28个观测站所测量

10、的AQI和气象数据计算平 均值和标准误，之后运用SPSS进行AQI和气象数据的相关关系分析，单因素方差分 析及判别分析等统计分析。三：结果与分析3. 1：北京市冬季雾霾天气的发生趋势在2010年11月至2013年2月的3个冬季中北京市雾霾天气的发生天数呈增加 趋势（图la）, 2010-2011年冬季的雾霾发生了 39天，2011-2012年冬季雾霾天数为 54天,2012-2013年冬季迅速增加到73天。雾霾天气增加主要发生在12月和1月份， 尤其以2013年1月份增加最为显著，全月共计有25个雾霾日,是几十年来北京最为 严重的雾霾天气。雾霾天气的增加是北京市空气污染加剧的一个重要表现，空气

11、质量 指数AQI的变化也印证了这一点（图lb）,雾霾天气空气质量均在轻度污染以上。北 京冬季雾霾天气的另一个发展趋势是持续性和连续性，最长持续15天之多（2013年111泻1月2.月对间（月）1月9日一23日）。这种现象即与大气中污染物排放量增多有关，也与北京冬季气候302520151050250200150100500特点密切相关。图1: 2010-2013年3个冬季北京雾霾发生天数和雾霾天气空气质量指数3. 2：北京市冬季空气质量指数的变化雾霾中包含的主要物质是细颗粒物，AQI可以反映空气中细颗粒物的密度。AQI 数值越高，代表空气质量越不好，空气中的细颗粒物越多。从2010年11月至20

12、13 年2月3个连续冬季北京市AQI数据分析可以看出，无论是同比还是环比AQI月平均 值都有显著的差异（图2）o 2012-2013冬季AQI比2010-2011和2011-2012两个冬季 分别增加了 40%和54% （P0. ODo 2013年1-2月AQI的平均值与前2个冬季的差异 达到了极显著水平（P400o在雾霾极为严重的时期，多个地区监测站点的PM2. 5测定仪器出现爆表现 象。北京市AQI的日变化也呈现出明显的规律性，表现为早7-8时和晚18-0时为高 峰期。而这两个时间段为上下班的高峰期，车流量大，可见交通车辆的尾气排放是导 致北京市AQI变化的主要因素之一。从地域上看，北京南

13、部和东部AQI相对较高，新 城区要高于老城区。3.3：北京市冬季气象因素的变化在最近的3个冬季中，北京市日平均温度的变化趋势基本一致，先逐渐下降，12月 末至1月上旬日平均温度最低，然后逐渐回暖（图3）。图3： 2010年11月1日-2013年2月28日北京日平均温度变化比较结果表明这3个冬季月平均温度的同比没有显著差异（P 0.05）,但 2012-2013冬季的日平均温度比前2个冬季低1. 5CO北方地区冬季空气相对湿度是 导致雾霾天气的重要气象因素。从11月至次年的1月，空气相对湿度基本呈现下降 的趋势，2010-2011年冬季1月份的相对湿度大约为11月份的1/2, 2011-2012

14、年冬 季1月份的相对湿度也比11月份下降了 20%。但2012-2013年冬季1月份的相对湿 度去增加了 10%,比2010-2011和2011-2012年同比增加了 137. 5%和39.1%。在 2012-2013年冬季1月份的25个雾霾日中，其中70%的（17天）空气相对湿度在80% 左右。在雾霾发生较为严重的2个时间段中，即10-15日和27-31日的几天中，空气相对湿度都普遍偏高。在空气严重污染达六级的29日上午7:00空气相对湿度甚至达 到了 95. 3%o 2012-2013年整个冬季空气相对湿度都处于相对较高的水平，在50%以 上。图4. 2010年-2013年冬季北京空气相对

15、湿度的月度比较风速是影响雾霾的重要因素，大风利于空气中颗粒污染物的扩散。图5是北京市 连续3个冬季月平均风速的变化趋势，虽然冬季平均风速的年度间变化不大，但 2010-2011年冬季的12月和1月平均风速显著高于其他2个冬季的同期(P0. 05)o 2010-2011年冬季的12月平均风速比2011-2012和2012-2013年冬季的同期分别高 25. 9%和40. 0%； 1月同比高38. 7%和17. 9%。2012-2013年1月平均风速最低，只有 1.819m/so根据北京市近地面十米处测量的平均风速数据(图6),可以看出一月份 的风速一直处在一个较低的状态。从雾霾日期来看，1月1日

16、、2日、3日、9日和 24日属于无雾霾日，风速分别为5. 6m/s、3. 7m/s、2. 9m/s、2. 5m/s、3. Om/s,均属 于一月份中较高风速。而在雾霾较为严重的10-18日，平均风速低至1.55m/s,在最 为严重的第四次雾霾期27-30日中，平均风速也为1.55m/s,最低至1. 22m/so地面 空气的流动性小，会使得空气中的灰尘和水滴都漂浮在空气中，形成一个个凝结核， 在凝结核达到一定数量后，便形成雾霾。图5: 2010年-2013年冬季北京风速的月度比较图6: 2013年1月北京日平均风速的变化3. 4:北京冬季空气能见度的比较雾和霾都会显著降低空气的透明度，使空气能见

17、度减小，所以，雾霾最大的特点 就是它可以使大气变得浑浊，水平能见度低。因此水平能见度可以在一定程度上反映 出雾霾、雾或霾的程度。2010-2013年连续3个冬季北京空气能见度变化显著，冬季 平均日能见度呈逐年下降的趋势（图 7a）o 2010-2011冬季能见度的日平均值为 14597.5m, 2011-2012 冬季为 11805. 0 m,下降了 19%； 2012-2013 冬季为 9903. 8m, 下降了 32. 2%o 2013年1月北京空气能见度日平均值只有6264. 5m,最低时只有200m （图7b）。全月能见度超过10000 m的只有6天。在雾霾极为严重的10-18日和27

18、-30日，最低空气能见度只有200-600m。能见度的降低会给交通出行带来严重的不便,给日常生活带来负面影响。300002000010000“月边月1.月渭时间(月)图7：冬季空气能见度的月度比较(a)和2013年1月空气能见度的变化(b)5:气象因素与AQI的相关分析虽然大气污染是雾霾天气形成的主要原因，但合适的气象条件会加重和促进雾霾 天气的形成。根据连续3个冬季气象数据(温度、相对湿度、风速等)与AQI的相关 分析(表1),虽然整个冬季日平均温度与AQI指数相关性没有达到显著水平，但对3 个冬季12个月的数据分析表明每年1月和2月份日平均温度与AQI均呈现显著正相 关关系(P0. 05)

19、o空气相对湿度与AQI指数的相关性显著，在分析的12个月数据中, 只有2011年2月和2012年11月空气相对湿度与AQI指数没有达到显著相关，其他 10个月份均达到了极显著正相关水平(P0.01),表明空气相对湿度对空气污染细颗 粒物的形成有十分重要的作用。冬季日平均风速与AQI指数存在极显著负相关关系 (P0. 05), 其余月份能见度与AQI指数之间均达到显著负相关水平(P0. 05),由此可见AQI是 影响北京冬季能见度的重要因素之一。表1.北京2010-2013年冬季空气质量指数与气象因子的相关分析（P0. 01）AQI平均温度相对湿度平均风速能见度AQI10.570 ,555“-0

20、.23944-0.557平均温度10.238*-0.142*-0.173*相对湿度1-0.510-0.742*平均风速10.641能见度13. 6、气象因素和AQI与雾霾天气的判别分析通过判别分析，对变量：温度，相对湿度，平均风速木快QI指数与雾霾的关系进 行了解释。得到：标准化的判别函数：Y=0. 293X*-0. 123X*+0. 743X*-0. 346X* （*表示标准化变（AQI）（疆度）（泣度）（风速）量）此标准化判别函数解释了 100%的方差。由Wilks， Lambda检验得知，其在0. 05 的显著性水平上显著，有较大差异，此判别分析有较大统计学解释意义。影响雾霾天 气发生的

21、气象因子影响程度依次为：相对湿度、风速、AQI、温度。非标准化的判别函数：Y=-2. 083+0. 005X -0. 026X+0. 053X-0.362X（AQI）（气温）（湿度）（风速）由 Classification Function Coefficients 得到费歇线性判别函数：雾霾时.Fl=-14. 479+0. 09X -0. 182X+0. 360X+3. 113X力冬 （AQI）（气温）（湿度）（风速）无雾霾时 F2=-9. 929-0. 002X -0. 127X+0. 246X+3. 891X几力冬王J -（AQI）（气温）（湿度）（风速）其中X为自变量，Fl=l. 11

22、0是雾霾，F2=-l. 038时为无雾霾。通过3个冬季的气象数据的判别分析的检验，在360个观测（天）中有358个观 测合格并参与了分类。通过判别函数预测：有314个预测是正确的，从而可知原始观测判别正确率为87. 22%。在交叉验证中，原始观测判别正确率为86. 87%。由此可见， 判别模型有效。四：结论雾霾天气形成的因素多而且复杂，包括空气细颗粒物的产生、扩散及合适的气象 条件等。影响北京冬季雾霾天气的影响因素同样很多，其中，首当其冲的便是空气污 染物的来源和扩散，据相关研究显示：北京市空气污染中细颗粒物的60%来源于燃煤、 机动车燃油、工业使用燃料等燃烧过程，23%来源于扬尘，17%来源

23、于溶胶剂使用及其 它（周涛和汝小龙，2012）o对于北京市而言，PM2. 5是空气质量恶化的主要因子， 但同时还有PM10氮氧化物、二氧化硫等大气污染物的作用。国家环保局的调查结 果也显示：国内有一半的PM2.5不是来源于污染源的直接排放（一次源），而是经过 十分复杂的物理和化学变化形成的（二次源）。北京雾霾天气日趋严重的原因与北京 周边地区工业污染颗粒物的排放量增加和北京市近年来不断增加的机动车数量有着 不可分割的关系。在北京日益增加的机动车辆中，还有一部分并没有使用清洁油，非 清洁油在燃烧过程中，排放出大量的氮氧化物和其它挥发性有机物，进一步加剧了空 气的污染程度。2012年以来，人们的注

24、意力主要集中在大气污染物的来源和PM2. 5 ，忽视了 雾霾天气形成的外部条件 一 气象因素的作用（孙娟，2006）o通过连续3个冬季 北京地区空气污染指数和气象数据的分析发现雾霾天气的发生与温度，湿度和风速等 气候因素有着显著的相关关系。在北京地区，雾霾天气多发生在冬季、春天和春夏交 接的时节，此时节空气温度较低，空气活动性较小，对流性较差，进而导致低层风力 小，不利于空中污染物的扩散（周涛和汝小龙，2012）o又因为即将进入春季，空气 中的湿度比冬天时高出许多，由此形成雾霾。北京地区1-2月份是雾霾天气的多发时 节，这一时期的日平均温度与AQI呈显著正相关关系（表1）。这一时期北京日平均

25、温度在-2 -4摄氏度之间，有利于空气中微小水滴或冰晶组成，如果此时空气中细 颗粒物大量存在，极易导致雾霾天气的发生。同时地表温度的升高会加速空气气流的 垂直运动，促进空气细颗粒物的运动和上升，进而增加AQI。较大的空气相对湿度也是诱发雾霾天气发生的重要因素之一。当相对湿度大于90%时，大气浑浊的主要原因 是雾造成的，而当相对湿度在80%到90%之间时，大气浑浊，可见度的降低是由雾和 霾的混合物一“凝结核”造成的，可见相对湿度在雾霾的形成中起着至关重要的作用。 北京冬季空气相对湿度与AQI指数呈极显著相关关系也证明了这一观点（表1）。由 于北京地区冬季十旱、少雨雪，十燥的空气利于细颗粒物扩散到大气中，当空气相对 湿度增加时，极易形成雾和霾的混合物一-“凝结核”造成雾霾天气。风速也是影响北京地区雾霾天气发生的重要因素。北京地区西面和北面环山的地 理条件及冬季盛行的西北风气候，在冬季低风条件下不利于空中污染物的扩散和流 动，易发雾霾天气。如果长时间处于低风速条件就会导致持续多日雾霾天气的现象， 2013年1月份最严重的雾霾天气持续了 15