基于指示变量对城市空气数据真实性判别分析

摘要：

目的 以AQI为衡量标准的城市空气数据,建立新的分析方法对数据真实性进行判别.方法 以北京市为研究对象,搜集得到1月10日前后20d的AQI指数与5种污染物浓度数据,即细颗粒物(PM2.5)、可吸入颗粒物(PM10)、二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)、一氧化碳(CO),借助SPSS软件分别进行回归分析,得到2个回归方程式,然后建立基于指示变量的多元回归比较模型,对2个方程式偏回归系数和常数项进行比较.结果 2个空气数据回归方程的偏回归系数检验结果为:F1=0.05,F0.05(5.8)=3.69,F1<F0.05(df1,df2),偏回归系数无显著性差异;常数项的检验结果为:F2=0.89,F0.05(5.12)=3.11,F2<F0.05(df1,df2),常数项也无显著性差异.可以看出北京1月1日到1月20日的空气质量数据不存在造假情况.结论 造成空气质量数据产生不真实性的原因主要有2个:主观性的数据统计错误和非主观性的数据统计错误.因此可以从改革政府考核方面的硬性要求、建立支持环境大数据发展的组织结构和改善空气质量这3个方面来避免城市空气数据造假情况.

关键词：AQI、数据真实性判别、指示变量、多元回归

所属期刊栏目：34

分类号：X51(大气污染及其防治)

在线出版日期：2018-02-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：41-44