基于主成分分析的空气质量综合评价研究--以四川省21个城市为例

摘要

为探究四川省6种大气污染物(PM_(2.5)、PM_(10)、SO_(2)、NO_(2)、CO和O_(3))间相互关系及影响大气质量的关键指标,利用2017年四川省21个城市6种大气污染物浓度监测数据,结合Pearson相关性分析、主成分分析和复合污染特征分析方法,对21个城市空气质量状况和影响大气质量的关键指标进行了综合评价与分析。结果表明,以PM_(10)、PM_(2.5)、O_(3)和NO_(2)4个变量为主的第1主成分方差贡献率(53.353%)远超以CO和SO_(2)为主的第2主成分方差贡献率(26.615%),主成分分析结果和空气质量综合指数排名前5位和后3位完全一致,其余不完全一致。因此,采用主成分分析法对空气质量状况和影响大气质量的关键指标进行分析可为大气污染防治提供理论依据。