摘要：目的針對城市空氣污染數據的真實性，收集并處理京津冀、長三角和珠三角地區的空氣質量數 據，判別數據的真實性，并給出提高空氣污染數據真實性的建議。方法使用因子分析、多元統計等方法構建 ＢＰ神經網絡和多元線性回歸模型，利用ＭＡＴＬＡＢ、ＳＰＳＳ和ｅｘｃｅｌ等軟件，分析空氣質量數據的波動性，得到 各個城市空氣污染物數據的真實性結果。結果天津、滄州、上海、東莞等城市的空氣污染數據較為真實，而 保定、邢臺、鎮江、揚州、舟山，珠海等城市空氣污染數據的不真實性嚴重。結論應當注重基層環境統計工 作，加強基層和媒體對統計數據的關注，完善軟件技術設施。

　　關鍵詞：空氣質量；ＢＰ神經網絡；ＭＡＴＬＡＢ

　　空氣質量始終是政府、環境保護部門和人民關注的熱點問題。近期頻繁爆發的霧霾危機也使得人們日 益關注有關監測部門發布的空氣質量指標情況。去年“兩會”代表和委員紛紛指責中國部分城市偽造空氣 監測數據，治霾政策的制定受到來自利益相關者的阻力［１］。２０１６年的兩會上，全國政協常委、環境保護 部副部長吳曉青表示，很高興在今年的“十三五”規劃草案中看到增加了環境質量的考核指標。自中國提 出空氣質量數據監測以后，部分地方政府頻繁曝出監測數據在改善，而環境質量卻在持續惡化的新聞。地 方政府大氣監測數據真實性的問題逐漸受到人們的關注。

　　１相關文獻回顧

　　張錫穎等［２］從空氣質量與氣候的關系角度研究了這個問題。首先搜集京津冀、長三角、珠三角各個地區的氣候和空氣質量數據，然后對各個影響因素進行歸一化處理，最后得出判別中國地方政府上報監測數 據真實性的方法，并且得出數據真實性的不同類型。王妮妮［３］以空氣污染類型為切入點，首先搜集上海市 國控子站的日監測數據，其次對上海市空氣質量進行綜合評價，然后利用虹橋機場氣象監測站數據對上海 市的氣象情況進行綜合評價，最后得出上海市空氣質量狀況良好，并且得出了以單點位、單因子為主，多 點位、單因子為輔的空氣質量異常數據聯合篩選體系。

　　２數據的獲取及假設

　　數據來源于中國氣象局網站［４］，為了便于解決問題，提出以下假設：（１）城市空氣質量數據的真實性 具有連續性，即這個時間段數據真實，則下個時間段數據也真實；（２）多元線性回歸中隨機誤差項ε是一 個平均值或期望值為零的隨機變量；（３）解釋變量的所有觀測值，隨機誤差項的方差都是相同的；（４）忽 略除了空氣污染物含量外其他影響ＡＱＩ的因素；（５）不考慮極端天氣對空氣污染物含量的影響。

　　３關于ＢＰ神經網絡

　　３．１研究思路

　　以京津冀、長三角和珠三角地區代表城市不同時間的ＰＭ１０、ＣＯ、ＮＯ２、ＳＯ２的４個指標作為輸入數 據，ＰＭ２．５作為輸出數據構建ＢＰ神經網絡模型；接著將該地區其他城市的ＰＭ１０、ＣＯ、ＮＯ２、ＳＯ２４個指 標輸入到前面構建的ＢＰ神經網絡模型中，得到這些城市ＰＭ２．５的預測數值，通過這些預測ＰＭ２．５的數值 與代表城市ＰＭ２．５真實數據比較，最后篩選出該地區空氣質量數據比較真實的城市。

　　３．２研究方法

　　ＢＰ神經網絡是一種多層前反饋神經網絡，一般存在等于或者大于三層神經元。ＢＰ神經網絡主要包括 輸入層、中間層和輸出層三部分，上、下層之間是全鏈接，而同一層的相互之間沒有鏈接。標準的ＢＰ神 經網絡算法核心是“負梯度下降原理”，即ＢＰ神經網絡的誤差總是沿著誤差降落最迅速的目標進行調整。 建立空氣質量污染指標數據的ＢＰ神經網絡模型（圖１）。

　　４城市空氣污染數據的真實性判別

　　４．１研究思路

　　用ＳＰＳＳ進行因子分析，利用污染物之間的相關性減少污染物變量的個數，進行降維處理，然后建立 多元線性回歸模型，對各個城市的犃犙犐指數進行預測，最后進行誤差分析及擬合優度檢驗，比較確定空 氣質量數據的真實性。

　　４．２研究方法

　　因子分析是指研究從變量群中提取公共因子的統計技術，可以在許多變量中找出隱藏的、具有代表性 的因子，還可以用來檢驗變量間關系的假設。因子分析是一種十分實用的降低變量維數的方法。因子分析 的主要步驟有：①確認待分析的原始變量是否適合作因子分析；②構造因子變量；③利用旋轉方法使因子 變量具有可解釋性；④計算每個樣本的因子變量得分。 因子分析模型中，假定每個原始變量由兩部分組成：共同因子和唯一因子。共同因子是各個原始變量 所共有的因子，解釋變量之間的相關關系。唯一因子是每個原始變量所特有的因子，表示該變量不能被共 同因子解釋的部分。原始變量與因子分析時抽出的共同因子的相關關系用因子負荷表示。

　　５建議

　　根據城市空氣污染數據的真實性判別分析結果，針對空氣污染數據真實性問題，提出以下建議。

　　１）重視基層環境統計工作，強化人員配置，提高統計人員的思想意識，把統計工作放在首要位置， 認真對待，耐心負責，同時設置專職統計的各項崗位，挑選業務能力強、掌握統計學相關知識的專業人才 擔任統計相關工作，加強對統計人員專業知識和職業道德的教育，努力提高基層統計人員的綜合素質和能 力。

　　２）加強基層和媒體對統計數據的監測，隨著社會的發展和人民群眾監督意識的加強，公眾參與統計 工作的訴求也越來越強，對加大環境信息公開的范圍和力度都有所上升。政府通過鼓勵各大門戶網站或者 地方媒體對各級政府公布的統計數據進行監督檢驗，來提高統計數據的真實性。要加強基層環保監測能 力，使統計數據能夠反映真實的情況，建立統計各部門的溝通機制，有序高效的將統計數據分配給各部 門，每個部門互相監督，避免“越位”現象發生。 ３）完善軟件技術設施，定期培訓和檢測，要進一步完善軟件建設，加強統計人員統計軟件技術的培 訓和學習教育，并定期對軟件的正確性進行檢測和維修，使統計人員工作效率得以提高，統計的真實性得 以加強。

　　參考文獻：

　　［１］百度百科．空氣污染數據判別［ＥＢ／ＯＬ］．［２０１６１００２］．

　　［２］張錫穎，曲紅偉．城市空氣污染數據的真實性判別及分析研究［Ｊ］．科技經濟導刊，２０１６（１１）：１２３１２４．

　　［３］王妮妮．上海市空氣質量監測數據的規律研究及在數據審核中的應用［Ｄ］．上海：東華大學，２０１０．

　　［４］司守奎，孫璽菁．數學建模算法與應用［Ｍ］．北京：國防工業出版社，２０１５．

　　作者陳璐璐１，陳富媛２，楊鵬輝２，黃艷紅２，陳夢倩２