本文主要是根据湖北省武汉“1 8”城市圈大气主要污染物的浓度数据、空气质量指数，利用灰色关联分析法对影响空气质量的因素进行分析，并运用线性回归分析对空气污染特征进行分析，最后利用因子分析对9个城市的空气污染程度进行排序并对空气污染治理提出相应建议。随着城市化进程的加速，工业增长、城市人口增加、燃料消耗和交通运输业发展等众多因素，直接或间接地影响城市空气质量，我国大气污染形势严峻，雾霾频发，已波及到全国17个省市，超过个8亿人口受到影响，给人们的生活带来了极大的困扰，武汉“1 8”城市的发展关乎工业、金融、教育、交通、旅游、环境等众多产业，不但是湖北省发展的重点区域，也是整个中部地区崛起的重要战略支点，更是武汉市重返国家核心城市的巨大举措，因此如何定量计算湖北各城市空气质量与影响因素之间的关联程度及各城市的污染程度排名，对于改善城市空气质量和制定合理可行的区域发展战略具有一定的参考价值。灰色关联分析方法，能对湖北省9个城市空气质量数据与空气质量影响因素数据进行关联度计算，定量识别影响空气质量的主要因素；线性回归分析与因子分析能够对空气污染特征进行分析以及对各城市污染程度进行排序，使人们更加准确把握湖北省各城市的空气质量。因此本文采用这些模型进行实证研究。

空气污染是与世界各地城市地区相关的众所周知的环境问题，空气污染已成为全世界城市居民生活中一个无法逃避的现实。梁淑轩、吴虹等运用模糊数学法，对保定市2002年至2007年环境空气质量进行了综合评价，表明保定市空气质量呈现逐年好转，SO2、PM10依然是保定市空气质量的制约因子。2010年李祚咏利用综合指数法对7项空气污染物皆适用的空气质量普适韦伯指数公式，该公式应用于多个实例分析，并与多种其它评价方法的评价结果比较表明，空气质量普适韦伯指数公式，具有简单、实用直观的特点，为空气质量评价提供了一种新方法。2015年童彦等人运用灰色关联分析方法，对昆明市2007-2012年空气质量数据与空气质量影响因素进行关联分析，定量识别出了影响空气质量的主要因素。

早在1982年，Gong Yuh L in利用相关分析给出了氧化物浓度、气象变量及污染过程出现之间的统计关系，预报加利福尼亚南海岸地区大气污染过程，精确度达51%-88%。1990年Neff等建立了科罗拉多高CO浓度与天气条件的关系，从而对CO浓度进行预报。Ming-Yang Wu等人在2013年利用利用统计分析模型检测台湾空气污染状况，试图准确反映每次监测所观察到的站点空气质量差异以及建立适合整个台湾的空气质量分类系统，通过因子分析方法将七种空气污染物分为三个因素：有机，光化学和燃料。在2016年Yu等人使用移动监测方法描述纽瓦克交通相关空气污染物的路边浓度的时空变化得出空气污染是各种污染物相互作用的结果。2017年Gillespie等用描述性统计方法描述了格拉斯哥三种污染物浓度的变化。

2. 研究的基本内容与方案

1、根据湖北省环境保护厅公布的《湖北省质量状况》获取2013年至2017年武汉市空气质量数据，主要包括SO₂、NO₂、CO、O₃、PM2.5和PM₁₀(可吸入颗粒物)6项指标的年浓度值。

2、基于已有的研究基础和湖北省自身的发展特点，从经济、社会、生态三方面共选取10项影响因素进行研究，影响因素的数据来源于2013-2017年的《湖北省统计年鉴》。

3、从SO₂、NO₂、CO、O₃、PM2.5和PM₁₀ (可吸入颗粒物)六方面，利用灰色关联度的分析方法，分析空气质量与各因素之间的关联度，探讨社会、经济、生态指标对空气质量的影响。

4、空气质量指数是定量描述空气质量状况的无量纲指数，根据《2017年湖北省空气质量月报》获取六种污染物的月平均浓度数据和空气质量指数，利用线性回归分析的方法分析武汉市六种污染物与空气质量指数的拟合关系并获得月均浓度与空气质量指数的相关系数，并分析影响空气质量指数的主要污染物。

5、利用因子分析，从十个原始变量中提取公共因子，从而构成武汉“1 8”城市圈空气污染评价的指标，并通过回归的方法计算出因子得分与2013-2017年九个城市的综合得分，最后对九个城市的空气污染水平进行排序。

6、利用模型得出的结果对湖北省九个城市的空气污染状况进行合理的解释和分析，并尝试对湖北省环境治理部门提出相应的建议。

[1] 湛社霞, 匡耀求,阮柱. 基于灰色关联度的粤港澳大湾区空气质量影响因素分析[J].清华大学学报(自然科学版),2018(8).