' C3 e5 T6 X+ U: v; V. ^0 `(1) PM2.5分别与其它5项指标作散点图,分析PM2.5与其它5项指标的相关性;, g. S& \5 ^0 M
- z* y( C; B/ T) y4 h' N; ?8 R
(2) 使用SPSS进行相关性分析,得到6个变量的相关系数; . ~/ S6 O) ^3 O4 |* A2 L 4 b! N w3 R* {(3) PM2.5与其它5项指标作拟合,最大为0.8,不理想,得出无法用单一变量刻画PM2.5形成的结论;1 P( D0 }* q0 x0 e, B
0 X) P7 J# Z: W4 Q% _
(4) PM2.5分别与其它5项指标作多元线性回归,,结果依旧不理想,所以根据残差去掉异常点,经过多次循环最终得到的多元回归方程。 . Z6 Z' K! u- H# i: s1 P) S8 u3 z9 ~) L( b
南航同学对于第一问的解决,思路十分清晰,从拟合到两两回归分析,再到多元回归方程的建立循序渐进,并用残差检验的方法对结果的合理性进行分析。# k ]2 i2 u" z
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2.PM2.5的分布与演变及应急处理8 q! b) F) v1 @$ C
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2.1第一小问的模型建立与求解 9 J8 d2 @' Z. O& g7 c 0 [$ Z9 x! C' @8 t+ {2 q, v该问题要求描述该地区内PM2.5的时空分布及其规律,并结合环境保护部新修订的《环境空气质量标准》分区进行污染评估。 & A+ Y$ Y* d: E" \2 {3 i4 O& P4 W$ q( |( T! p' U, l- q
原文思路如下:) D$ l- Y6 [& K8 Y
2 V. a/ J' F4 O U5 {! R1 [(1)绘制PM2.5浓度与时间的散点图,得出分布趋势; % g* G& p& v8 \) O" l' Z( C L T) r6 A$ g( R
(2)以全市平均浓度代替各个监测点浓度刻画PM2.5时间分布; 3 z3 ?) I; }$ w- R4 d2 \5 ~. J; U 5 [1 K; @. F {5 a y(3)使用Shepard反距离插值法刻画PM2.5空间分布;! P W6 w8 G) L7 {
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(4)污染评估。4 l; w/ ]: H" n6 z& r2 ?# i+ u
h/ p0 D/ n' w# n) v' z2 i- Q' m+ oshepard反距离插值结果# J8 [0 r! ]2 W. o2 c
1 q! X _& A8 e- L2 G0 |: W- q加入人工神经网络训练的结果 5 ~7 x: ^% i2 I6 D9 ]* ~5 a! g原文思路清晰,以PM2.5全市平均浓度随时间的变化刻画西安市PM2.5浓度的时间分布;通过Shepard插值求得西安市PM2.5浓度的空间分布。但是原文程序在计算PM2.5浓度空间分布时用的却是立方插值,并没有使用上文提到的Shepard反距离插值。 ) s" O% b/ T8 i$ C8 g; m7 D- W & |" S p; r! X( D' D% S* b8 U$ K+ s0 W# G
2.2第二小问的模型建立与求解 7 N5 V: d3 u- o0 _: w问题要求建立能够刻画该地区PM2.5的发生和演变(扩散与衰减等)规律的数学模型,合理考虑风力、湿度等天气和季节因素的影响,并利用该地区的数据进行定量与定性分析。' F. g% R- D' F