摘要：空气质量指数是一种评价大气环境质量状况简单而直观的指标，可用于大气环境质量评价以及污染控制和管理。利用山西省11个地级市的数据和气象数据，以空气质量指数法为依据，采用主成分分析法对影响山西省空气质量的主要因素进行分析，并利用方差分析法分析了气象因素对空气质量的影响。结果表明：影响呼和浩特市城区空气质量的主要因素是、CO和；天气寒冷、空气相对干燥、风大以及季节变化对该市空气质量会产生显著性的影响。
关键词：空气质量；主成分分析；山西省
1引言
山西省是中国内陆省份，位于黄河中游东岸，华北平原西部的黄土高原。东以太行山为界，与河北为邻；西、南隔黄河与陕西、河南相望；北以外长城为界与内蒙古毗连。疆域轮廓呈东北斜向西南的平行四边形，南北间距较长。山西省在气候类型上属于温带大陆性季风气候，具有四季分明、雨热同步、光照充足、南北气候差异显著、冬夏气温悬殊、昼夜温差大的特点。
目前山西省大气污染主要是以和为特征的煤烟型污染，为了验证这个说法，本文通过对主要污染物和环境空气质量的影响因素进行分析，以山西省为例，研究空气质量指数（AQI）与其他6项大气基本监测指标（、、、、CO、）之间的相关性，并运用主成分析法分析影响山西省空气质量的主要因素，并采用方差分析方法分析空气质量，这对客观认识山西省大气污染现状，有效地进行大气污染控制具有极其重要的意义。
目前常用的空气质量综合评价方法包括综合指数法、灰色聚类法、模糊综合评价法、主成分分析法等，如姜新华等基于主成分分析法对呼和浩特市的空气质量进行研究，得出主要影响因素为、CO和。张茹采用层次分析和主成分方法对徐州市大气监测数据进行研究，发现两种方法均可作为质量评价的方法。
2主成分分析
主成分分析（PCA）最早由美国统计学家皮尔逊在生物学理论研究中引入，也称为主分量分析，是多个变量间相关性的多元统计方法。主成分分析是借助正交变化将原始多个具有一定相关性的变量，重新组合成一组新的不相关变量来代替原来的变量，而且使新变量在反映信息方面尽可能保持原有的信息。主成分分析以方差作为信息量的测度，取累计贡献率大的几个成分作为主成分。
分析步骤分５步：首先，对原始数据进行标准化，以消除量纲的不同带来的影响；接着，计算样本协方差阵或相关系数阵；然后，求样本协方差阵或相关系数阵的特征值和特征向量，从而计算各变量的贡献率和累计贡献率；再后，确定主成分的个数（一般要求累计贡献率大于80%即可）；最后，对所选择的主成分给出合理解释，计算主成分得分和综合得分。
3实例应用与分析
3.1数据来源与预处理
表1 2018年山西省各地级市数据
这里总共选取了三个主成分，第一主成分包含了46.472%的信息量，主要代表因素是，反映了空气中微小颗粒物的浓度；第二主成分包含26.6%的信息量，代表因素为CO；第三主成分包含了18.608%的信息量，代表因素为二氧化硫。由此可见，空气质量的主要影响因子包括、CO和二氧化硫。
3.3结果分析
由表3和表4可见，第1主成分的方差贡献率最大为46.472%，且与AQI成正相关性，说明其对空气质量影响最大，从主成分特征值来看，CO和对空气质量产生主要影响，也是影响空气质量的重要因素；第2、3主成分方差贡献率次之，从各自主成分特征值看，主要影响因素是，这说明空气质量污染主要还是煤燃烧、燃料油燃烧、汽车尾气、工业污染源、生活污染源和移动污染源排放的废气、粉尘、烟尘等。
4结论
本文针对山西省区空气质量问题，采用主成分分析方法，利用SPSS软件对2018年年平均的空气质量监测数据采用主成分分析法和方差分析法进行了分析，得出山西省空气质量污染主要来自于煤燃烧、燃料油燃烧、汽车尾气、工业污染源、生活污染源和移动污染源排放等的结论。本文利用现有的监测数据，将主成分分析法和方差分析法相结合，选择普遍适用且准确可靠的方法对空气质量进行了分析，可为空气质量改善提供支持。
参考文献：
[1]张茹,张学杨,陆洪光,刘强.基于层次分析和主成分分析的城市空气质量评价——以徐州市为例[J].安全与环境工程,2017,24(03):103-107.
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