中国城市 AQI 影响因素研究

deepseakylin

已于 2025-04-04 11:07:50 修改

阅读量340

点赞数 8

文章标签： r语言数据分析

于 2025-04-03 23:19:37 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qwert861/article/details/146990724

版权

背景

随着我国经济社会的快速发展，大气污染问题日益突出，准确有效识别影响大气环境质量的关键因素并据此制定针对性措施对于政府部门而言至关重要。本文基于 2018 年中国城市的 AQI 指数以及相应的特征数据，通过构建回归模型分析影响 AQI指数的关键变量。结果显示，纬度、温度、降水量、海拔、 GDP 以及经度对城市 AQI 指数的影响较大。因此，政府部门需要重点结合当地的气候特征与地质情况合理安排生产任务，平衡 GDP 增长与大气环境保护。

数据描述

数据集来源于 kaggle 官网，包括 2018 年全年中国城市的 AQI 指数均值以及描述各城市特征的相关数据。

分析流程

总结

本文使用 R 语言分析了城市 AQI 指数的影响因素，基于多元线性回归、袋装决策树以及随机森林构建了城市 AQI 指数的预测模型，并对模型进行了评价与对比。结果显示，随机森林在预测效果上最佳，多元线性回归的效果最差。此外，纬度、温度、降水量、海拔、 GDP 以及经度会对城市 AQI 指数产生较大影响。因此，政府部门需要在以下几个方面重点开展工作：①结合本地气候特

征与地理位置合理安排城市工业生产任务，控制高耗能产业的生产规模，尤其是对于北方地区②有效平衡本地 GDP 增长与环境保护，坚决反对以牺牲大气环境为代价换取 GDP 的高速增长③逐步减少城市非必要的焚烧行为，有序推进植树造林，增加城市植被覆盖率。由于能够收集到的有效数据相当有限（特征较少，记录较少），因此本文对于 AQI 指数潜在影响因素的研究是不全面且深入的。未来的研究需要收集尽可能多的数据，考虑尽可能多的特征，以便全面阐述 AQI 的影响指标。