应用统计学优秀课程设计运用SPSS对城市空气质量的统计分析.docx

学号

（应用统计学课程设计）
设计说明书

利用SPSS对城市空气质量统计分析

起止日期：7 月1 日至7 月5 日

学生姓名

班级

成绩

指导老师(签字)

经济和管理学院
7月5日

应用统计学课程设计
课程设计分工及成绩评定表
分工情况说明
学号
姓名
负担关键任务
贡献等级

问题提出、确定假设、分析问题、查找数据、数据录入、描述性统计分析、统计图绘制、统计报表编制、均值检验、相关性分析、回归分析、得出结论。
1

成绩评定表
学号
姓名
考勤（15%）
调查方案（20%）
分析过程（50%）
答辩成绩（35%）
分数成绩
总评成绩

目录
1确定假设 4
2分析思绪 4
3选择分析方法 4
4 描述性分析 4
4.1空气质量达成二级以上天数占整年百分比描述性统计 4
4.2城市空气质量原因描述性统计 5
5统计图 6
5.1 立体柱状图对两年各类空气质量描述 6
5.2 折线图对降水量对空气质量影响描述 7
6统计报表 7
7均值比较 8
8相关分析 10
9一元线性回归分析 11
9.1可吸入颗粒和空气质量达成二级以上天数一元线性回归分析 11
9.2降水量和空气质量达成二级以上天数一元线性回归分析 12
10多元线性回归分析 13
11总结 14
12 统计调查方案 15
12.1问题提出 15
12.2确定调查对象和调查单位 16
12.3确定调查内容 16
12.4调查方法和方法 16
12.5调查期限 16
12.6确定假设 16
附 原始数据 17

1确定假设
1.假设忽略空气中可能影响空气质量其它污染物；
2.假设在较近一段时间内，不发生重大工业事故；
3.假设在未来一段时间内，城市自然环境稳定，不发生部分较大自然灾难，比如：地震、洪灾、海啸等；
4.假设未来一段时间内，政府没有出台相关大规模工业迁入迁出城市政策。

2分析思绪
此次课程设计，我针对中国关键城市在及空气质量，利用SPSS软件进行统计分析。先是对全国各关键城市空气质量进行横向比较，分析中国空气质量总体情况和地域差异，然后对代表性空气质量影响原因进行分析。
分析思绪总结大致是：首先利用SPSS软件中描述性统计分析方法对关键城市空气质量进行横向比较，利用统计图判定在全国范围内是否存在影响空气质量共同原因及两年改变，然后利用报表统计城市空气质量在及分布情况是否含有一致性，随即利用均值比较、相关性分析、回归分析对各个原因影响效果进行分析。

3选择分析方法
依据分析思绪知在此次统计分析中关键利用分析方法有：描述性分析、统计图、统计报表、均值比较、相关分析、一元线性回归分析、多元线性回归分析。

4 描述性分析
4.1空气质量达成二级以上天数占整年百分比描述性统计
本设计选择中国统计年鉴中全国关键城市空气质量统计数据及中国统计年鉴中全国关键城市空气质量统计数据作为统计研究对象，对城市空气质量达成二级以上天数占整年百分比进行分类，并进行频数分析，分析结果如表4.1及4.1.2 所表示。
表4.1 空气质量达成二级以上天数占整年百分比(已离散化)

频率
百分比
有效百分比
累积百分比
有效
< 70.0
2
3.2
3.2
3.2
70.0 - 79.9
5
8.1
8.1
11.3
80.0 - 89.9
26
41.9
41.9
53.2
90.0+
29
46.8
46.8
100.0
累计
62
100.0
100.0

表4.1.2按空气质量达成二级以上天数分组* 空气质量数据年份 交叉制表
计数

空气质量数据年份
累计

按空气质量达成二级以上天数分组
<=244
1
1
2
<=286
3
2
5
<=329
14
13
27
<=365
13
15
28
累计
31
31
62

从表4.1及表4.1.2对比能够看出，及空气质量达成二级以上天数占整年百分比小于70%各1个省市，占两年3.2%；70% 到80% 元之间有3个省市，有2个省市，占两年8.1%；80% 到90% 之间有14个省市，有13个省市，占两年41.9%；大于90%，有13个省市，有15个省市，占两年46.8%；
从上面分析能够看出较空气质量有所好转，但二分之一以上省市空气质量达成二级以上天数占整年百分比仍小于90%，说明城市空气质量还有提升空间。
4.2城市空气质量原因描述性统计
本设计对城市空气质量可吸入颗粒、二氧化硫、二氧化氮、空气质量达成二级以上天数、年平均温度及年平均降水量六项影响空气质量原因做描述性统计分析，包含频数、最小值、最大值、平均值、标准差五个项目，见表4.2。
表4.2 描述统计量

N
极小值
极大值
均值
标准差
可吸入颗粒
62
.040
.155
.09334
.023294
二氧化硫
62
.007
.089
.03998
.016621
二氧化氮
62
.015
.068
.04019
.012125
空气质量达成二级以上天数
62
223
365
324.00
29.019
年平均降水量
62
166.2
2445.1
882.923
543.3003
年平均温度
62
4.5
24.6
13.984
5.0910
有效 N （列表状态）
62

从表4.2能够看出，在影响空气质量原因中，可吸入颗粒最小值为0.04毫克/立方米，最大值为0.155毫克/立方米，平均值为0.09334毫克/立方米，标准差为0.023294；二氧化硫最小值为0.007毫克/立方米，最大值为0.089毫克/立方米，平均值为0.03998毫克/立方米，标准差为0.016621；二氧化氮最小值0.015毫克/立方米，最大值为0.068毫克/立方米，平均值为0.04019毫克/立方米，标准差为29.019；空气质量达成二级以上天数最小值为223天，最大值为365天，平均值为324，标准差为29.019；年平均降水量最小值为166.2毫米，最大值为2445.1毫米，平均值为882.923毫米，标准差为543.3003；年平均温度最小值为4.5摄氏度，最大值为24.6摄氏度，平均值为13.984摄氏度，标准差为5.0910；

5统计图
5.1 立体柱状图对两年各类空气质量描述
根据4.1 分类对及四类空气质量在可吸入颗粒、二氧化硫、二氧化氮三个方面用立体柱状图展示，图5.1 所表示：

图5.1

从图5.1得悉可吸入颗粒物为影响中国城市空气质量关键原因，较在空气质量达成二级以上天数占整年百分比小于70%城市中可吸入颗粒含量得到有效控制，其它分组可吸入颗粒含量没有显著改变。

5.2 折线图对降水量对空气质量影响描述
根据4.1 分类对四类空气质量在年平均降水量方面用折线图展示（温度受地域、纬度及降水
量影响在这不做分析），图5.2所表示：

图5.2

从图5.2得悉降水量对空气质量有影响，这个影响表现在降水量增多会使空气质量有所好转，可视为降水量对空气质量影响成正相关，但此影响是否显著还有待检验。

6统计报表
对及四类空气质量可吸入颗粒、二氧化硫、二氧化氮进行统计报表。统计报表如报表6.1所表示：
报表6.1

空气质量 空气质量达成二级以上天 可吸入颗粒 二氧化硫 二氧化氮
数据年份 数占整年百分比(已离散化) 累计 累计 累计
_________ _________________________ _____________ ____________ ____________
< 70.0 .155 .057 .048

70.0 - 79.9 .362 .162 .181

80.0 - 89.9 1.395 .570 .520

90.0+ 1.046 .478 .501

< 70.0 .138 .048 .042

70.0 - 79.9 .245 .107 .124

80.0 - 89.9 1.308 .550 .510

90.0+ 1.138 .507 .566

总计 5.787 2.479 2.492

从统计报表中能够看出，较影响空气质量原因（可吸入颗粒、二氧化硫、二氧化氮）含量全部有所下降，深入证实了表4.1及表4.1.2和图5.1所说明问题。

7均值比较
对影响空气质量六个原因进行均值比较，分析出影响空气质量关键原因，并对这些原因均值情况进行描述，分析结果如表7.1及表7.1.2所表示：

表7.1 案例处理摘要

案例
已包含
已排除
总计
N
百分比
N
百分比
N
百分比
可吸入颗粒 * 按空气质量达成二级以上天数分组
62
100.0%
0
.0%
62
100.0%
二氧化硫 * 按空气质量达成二级以上天数分组
62
100.0%
0
.0%
62
100.0%
二氧化氮 * 按空气质量达成二级以上天数分组
62
100.0%
0
.0%
62
100.0%
年平均降水量 * 按空气质量达成二级以上天数分组
62
100.0%
0
.0%
62
100.0%
年平均温度 * 按空气质量达成二级以上天数分组
62
100.0%
0
.0%
62
100.0%

表7.1.2 汇报
按空气质量达成二级以上天数分组
可吸入颗粒
二氧化硫
二氧化氮
年平均降水量
年平均温度
dimension0
<=244
均值
.14650
.05250
.04500
186.500
7.800
N
2
2
2
2
2
标准差
.012021
.006364
.004243
7.7782
.1414
<=286
均值
.12140
.05380
.06100
641.580
11.460
N
5
5
5
5
5
标准差
.011149
.028190
.005958
425.0155
4.0396
<=329
均值
.10385
.04363
.03944
776.563
13.341
N
27
27
27
27
27
标准差
.010298
.011429
.010382
342.2710
4.1327
<=365
均值
.07439
.03311
.03686
1078.325
15.496
N
28
28
28
28
28
标准差
.016187
.016426
.011332
655.5015
5.7352
总计
均值
.09334
.03998
.04019
882.923
13.984
N
62
62
62
62
62
标准差
.023294
.016621
.012125
543.3003
5.0910
从表7.1.2能够看出四类空气质量，可吸入颗粒均值分别为0.14650、0.12140、0.10385、0.07439表明不一样类别空气质量在可吸入颗粒含量上有很大差异，可吸入颗粒含量越高，城市空气质量越差，这和实际相符合；二氧化硫均值分别为0.05250、0.05380、0.04363、0.03311表明不一样类别空气质量在二氧化硫含量上无显著差异，甚至有些空气质量好反而比空气质量差二氧化硫含量高；二氧化氮均值分别为.0.4500、0.06100、0.03944、0.03686表明不一样类别空气质量在二氧化氮含量上无显著差异，甚至有些空气质量好反而比空气质量差二氧化氮含量高；年平均降水量均值分别为186.5、641.58、776.563、1078.325表明不一样类别空气质量在降水量对少上有很大差异，降水量越大，城市空气质量越好；年平均温度均值分别为7.8、11.46、13.34、15.496表明不一样类别空气质量在温度上有差异，但这个差异显著不显著不能下结论，因为受到地理位置影响。

8相关分析
对影响空气质量六个原因进行相关性分析，分析出影响空气质量原因之间相关性大小，分析结果如表8.2所表示：
表8.2 相关性

可吸入颗粒
二氧化硫
二氧化氮
年平均降水量
年平均温度
按空气质量达成二级以上天数分组
可吸入颗粒
Pearson 相关性
1
.535**
.459**
-.429**
-.412**
-.819**
显著性（双侧）

.000
.000
.000
.001
.000
N
62
62
62
62
62
62
二氧化硫
Pearson 相关性
.535**
1
.319*
-.442**
-.436**
-.405**
显著性（双侧）
.000

.012
.000
.000
.001
N
62
62
62
62
62
62
二氧化氮
Pearson 相关性
.459**
.319*
1
-.009
-.049
-.386**
显著性（双侧）
.000
.012

.944
.708
.002
N
62
62
62
62
62
62
年平均降水量
Pearson 相关性
-.429**
-.442**
-.009
1
.796**
.376**
显著性（双侧）
.000
.000
.944

.000
.003
N
62
62
62
62
62
62
年平均温度
Pearson 相关性
-.412**
-.436**
-.049
.796**
1
.338**
显著性（双侧）
.001
.000
.708
.000

.007
N
62
62
62
62
62
62
按空气质量达成二级以上天数分组
Pearson 相关性
-.819**
-.405**
-.386**
.376**
.338**
1
显著性（双侧）
.000
.001
.002
.003
.007

N
62
62
62
62
62
62
**. 在 .01 水平（双侧）上显著相关。
*. 在 0.05 水平（双侧）上显著相关。
从表8.2能够得悉，空气质量达成二级以上天数分组和可吸入颗粒、二氧化硫、二氧化氮在0.01置信度条件下呈高度负相关，其中可吸入颗粒和空气质量达成二级以上天数分组相关性大于二氧化硫及二氧化氮和空气质量达成二级以上天数分组相关性；空气质量达成二级以上天数分组和年平均降水量、年平均温度在0.01置信度条件下呈高度正相关，其中降水量和空气质量达成二级以上分组相关性大于温度和空气质量达成二级以上天数分组相关性。这和表7.1.2所分析结果一致。

9一元线性回归分析
由均值分析和相关性分析可知影响空气质量关键原因是可吸入颗粒和降水量，可吸入颗粒和空气质量成负相关，而降水量和空气质量成正相关，下面分别对两个原因和质量达成二级以上天数进行一元线性回归分析，看二者之间是否存在线性关系。
9.1可吸入颗粒和空气质量达成二级以上天数一元线性回归分析
可吸入颗粒和空气质量达成二级以上天数一元线性回归分析结果如表9.1及表9.1.2及表9.1.3所表示：
表9.1 模型汇总
模型
R
R 方
调整 R 方
标准 估量误差
1
.902a
.814
.811
12.616
a. 估计变量: (常量), 可吸入颗粒。

表9.1.2 Anovab
模型
平方和
df
均方
F
Sig.
1
回归
41819.516
1
41819.516
262.727
.000a
残差
9550.484
60
159.175

总计
51370.000
61

a. 估计变量: (常量), 可吸入颗粒。
b. 因变量: 空气质量达成二级以上天数

表9.1.3 系数a
模型
非标准化系数
标准系数
t
Sig.
相关性
B
标准 误差
试用版
零阶
偏
部分
1
(常量)
428.918
6.668

64.322
.000

可吸入颗粒
-1124.060
69.348
-.902
-16.209
.000
-.902
-.902
-.902
a. 因变量: 空气质量达成二级以上天数
由表9.1所表示，此次回归分析得到相关系数R=0.902，调整决定系数R方为0.811，模型拟合效果很理想。从表9.1.2能够看出，离差平方和为51370，残差平方和为9550.484，回归平方和为41819.516，显著性检验统计量F为262.727，对应置信水平为0.000，远比常见置信水平0.05 要小，认定方程是显著。从表9.1.3能够看出回归方程为y（空气质量达成二级以上天数）=-1124.06（可吸入颗粒）+428.918，可知每降低3000毫克可吸入颗粒，空气质量达成二级以上天数便增加一天。回归系数检验统计量t=-16.209，相伴概率值为0.000<0.001，认为两个变量线性关系极为显著，所以建立回归方程是有效。
9.2降水量和空气质量达成二级以上天数一元线性回归分析
降水量和空气质量达成二级以上天数一元线性回归分析结果如表9.2及表9.2.3及表9.2.4所表示：
表9.2 模型汇总
模型
R
R 方
调整 R 方
标准 估量误差
1
.425a
.181
.167
26.485
a. 估计变量: (常量), 年平均降水量。

表9.2.3 Anovab
模型
平方和
df
均方
F
Sig.
1
回归
9282.303
1
9282.303
13.233
.001a
残差
42087.697
60
701.462

总计
51370.000
61

a. 估计变量: (常量), 年平均降水量。
b. 因变量: 空气质量达成二级以上天数

表9.2.4 系数a
模型
非标准化系数
标准系数
t
Sig.
相关性
B
标准 误差
试用版
零阶
偏
部分
1
(常量)
303.953
6.456

47.079
.000

年平均降水量
.023
.006
.425
3.638
.001
.425
.425
.425
a. 因变量: 空气质量达成二级以上天数
由表9.2所表示，此次回归分析得到相关系数R=0.425，调整决定系数R方为0.167，模型拟合效果不是很理想。从表9.2.3能够看出，离差平方和为51370，残差平方和为42087.697，回归平方和为9282.303，显著性检验统计量F为13.233，对应置信水平为0.001，远比常见置信水平0.05 要小，认定方程是显著。从表9.2.4能够看出回归方程为y（空气质量达成二级以上天数）=0.023（降水量）+303.953，可知每增加0.023毫米降水量，空气质量达成二级以上天数便增加一天。回归系数检验统计量t=-3.638，相伴概率值为0.001=0.001，认为两个变量线性关系不显著，所以建立回归方程是无效。

10多元线性回归分析
因为降水量和空气质量达成二级以上天数一元线性回归分析结果为不显著，但在前面分析结果中显示降水量对空气质量有一定影响，且此影响为正相关。所以可能降水量对影响空气质量原因有所影响，但具体是那个原因就不得而知，所以需要进行多元线性回归分析，我把可吸入颗粒、二氧化硫、二氧化氮、温度、降水量作为自变量，空气质量达成二级以上天数作为因变量，做多元线性回归分析，分析结果如表10.1及表10.1.2及表10.1.3
表10.1 模型汇总
模型
R
R 方
调整 R 方
标准 估量误差
1
.903a
.816
.800
12.992
a. 估计变量: (常量), 年平均温度, 二氧化氮, 二氧化硫, 可吸入颗粒, 年平均降水量。

表10.1.2 Anovab
模型
平方和
df
均方
F
Sig.
1
回归
41917.872
5
8383.574
49.669
.000a
残差
9452.128
56
168.788

总计
51370.000
61

a. 估计变量: (常量), 年平均温度, 二氧化氮, 二氧化硫, 可吸入颗粒, 年平均降水量。
b. 因变量: 空气质量达成二级以上天数

表10.2 系数a
模型
非标准化系数
标准系数
t
Sig.
B
标准 误差
试用版
1
(常量)
425.714
10.999

38.705
.000
可吸入颗粒
-1097.808
96.503
-.881
-11.376
.000
二氧化硫
-16.095
126.044
-.009
-.128
.899
二氧化氮
4.547
161.366
.002
.028
.978
年平均降水量
.003
.005
.058
.588
.559
年平均温度
-.108
.548
-.019
-.198
.844
a. 因变量: 空气质量达成二级以上天数
由表10.1所表示，此次回归分析得到相关系数R=0.903，调整决定系数R方为0.800，模型解释能力很强。从表10.1.2能够看出，离差平方和为51370，残差平方和,9452.128，,回归平方和为41917.872，显著性检验统计量F为49.669，对应置信水平为0.000，远比常见置信水平0.05要小认定方程整体很显著。从表10.1.3能够看出回归方程为：空气质量达成二级以上天数=-1097.808可吸入颗粒+-16.095二氧化硫+4.58二氧化氮+0.003降水量+-0.1008温度+425.714

11总结
综上所统计结果，总结以下：能够将中国31个城市空气类型分为四类：污染、轻微污染、良、优。第一类型城市属于污染型城市，这些城市人口密集，交通拥挤，工业发达。第二类型城市属于轻微污染型，这些城市工业类型多以轻工业为主，对大气污染较轻。第三类型城市空气质量良好，不会影响人体健康。第四类型城市空气质量优，尤其是拉萨，作为中国独具特色一个旅游城市，在发展经济同时，尤其需要将环境保护关键性提上日程，不可再走先污染后治理道路。
从以上统计中发觉，影响空气质量关键原因为空气中可吸入颗粒含量，其关键影响人体呼吸道，所以各地域治理环境关键是降低可吸入颗粒含量及排放，结合实际不难发觉可吸入颗粒关键排放来自于工厂及汽车，所以控制工厂废气排放及控制车辆上升对空气质量好转有一定帮助
从较城市空气质量数据来看，空气质量有所好转，但此好转幅度不大，而且即使总体表现好转，但仍存在部分城市由好变坏，这就给我们一个警示不能先污染后治理。
12 统计调查方案
12.1问题提出
12.1.1问题背景
1997年，国务院决定对中国关键城市进行空气质量周报，空气质量周报内容包含对多个关键污染物（可吸入颗粒，二氧化硫，二氧化氮）检测情况和结果，以空气污染指数形式汇报。空气污染指数反应了一个城市污染情况和污染变动规律，对环境保护工作开展含相关键指导意义。
空气污染指数(Air PollutionIndex,简称API)是评定空气质量情况一组数字，它关注是人在吸入受到污染空气以后几小时或几天内人体健康可能受到影响。空气污染指数划分为0－50、51－100、101－150、151－200、201－250、251－300和大于300七档,对应于空气质量七个等级。指数越大，等级越高，说明污染越严重，对人体健康影响也越显著。
等级一：空气污染指数为0－50，此时对应空气质量等级为I级，空气质量情况属于优。此时不存在空气污染问题，即对公众健康没有任何危害.
等级二：空气污染指数为51－100，此时对应空气质量等级为II级，空气质量情况属于良。此时空气质量被认为是能够接收，除极少数对某种污染物尤其敏感人以外，对公众健康没有危害。
等级三：空气污染指数为101－150，此时对应空气质量等级为III（1）级，空气质量情况属于轻微污染。此时，对污染物比较敏感人群，比如儿童和老年人、呼吸道疾病或心脏病患者，和喜爱户外活感人，她们健康情况会受到影响，但对健康人群基础没有影响。空气污染指数为151－200，此时对应空气质量等级为III（2）级，空气质量情况属于轻度污染。此时，几乎每个人健康全部会受到影响，对敏感人群不利影响尤为显著。
等级四：空气污染指数为201－300，此时对应空气质量等级为IV（1）级和IV（2）级，空气质量情况属于中度和中度重污染。此时，每个人健康全部会受到比较严重影响。
等级五：空气污染指数大于300，空气质量等级为V级，空气质量情况属于重度污染。此时，全部些人健康全部会受到严重影响。
12.1.2问题提出
此次课程设计，我想针对中国关键城市在及空气质量，利用SPSS软件进行统计分析。先是对全国各关键城市空气质量进行横向比较，分析中国空气质量总体情况和地域差异，然后对代表性空气质量影响原因进行分析。
依据构想，设计关键处理问题：城市空气质量相同城市分类，各类频数统计，影响城市空气质量原因描述性统计（这是为后面分析做铺垫）；相对于，城市空气质量总体改变怎样，各个参数又改变怎样；各个影响参数对空气质量影响程度怎样；影响程度大参数和城市空气质量关系怎样（影响程度分好坏），各个参数之间关系怎样。

12.2确定调查对象和调查单位
12.2.1确定调查对象
依据问题背景及提出问题不难发觉，本设计所要调查对象即调查总体是全国关键城市空气质量，总体指标包含：可吸入颗粒含量、二氧化硫含量、二氧化氮含量、空气质量达成二级以上天数、年平均温度、年平均降水量六项而且调查对象指标数据要求正确、可靠、合理。
12.2.2确定调查单位
依据总体确实定，不难发觉调查单位是每一个城市空气质量，单位标志包含：可吸入颗粒含量、二氧化硫含量、二氧化氮含量、空气质量达成二级以上天数、年平均温度、年平均降水量六项而且调查单位标志数据要求正确、可靠、合理。

12.3确定调查内容
依据1.2中调查对象指标及调查单位标志能够确定调查内容，需要说明是影响空气质量好坏原因有很多，如：湿度、人口密度等。为此我只选择了能够找到数据六个指标，分别是可吸入颗粒物（PM10），二氧化硫（SO2），二氧化氮（NO2），空气质量达成二级以上天数（days），年平均温度（wendu），年平均降水量（water）。这六个指标反应了两个影响方面：呼吸健康影响（前三个）和热舒适度（温度和降水量）。

12.4调查方法和方法
本设计调查方法和方法是选择中国统计年鉴中全国关键城市空气质量指标统计数据及中国统计年鉴中全国关键城市空气质量指标统计数据作为统计研究对象，这就确保了数据起源可靠真实。调查方法和方法中中全国关键城市空气质量数据出处网址为：；全国关键城市空气质量数据出处为：；（在汇报说明书结尾另附原始数据。）

12.5调查期限
本设计统计调查期限为两年，分别是全国关键城市空气质量指标数据和全国关键城市空气质量指标数据。

12.6确定假设
统计全部是在一定假设基础上，所以除了所研究调查原因可变外，假定其它影响原因不变，尤其是可能会引发统计结果改变原因，依据我所研究问题，确定假设以下：
1.假设忽略空气中可能影响空气质量其它污染物；
2.假设在较近一段时间内，不发生重大工业事故；
3.假设在未来一段时间内，城市自然环境稳定，不发生部分较大自然灾难，比如：地震、洪灾、海啸等；
4.假设未来一段时间内，政府没有出台相关大规模工业迁入迁出城市政策。

附 原始数据
关键城市空气质量指标 ()

城 市
可吸入颗粒物
二氧化硫
二氧化氮
空气质量达成及
空气质量达成二级以上
年平均降水量
年平均温度
(PM10) (毫克)
(SO2) (毫克)
(NO2) (毫克)
好于二级天数(天)
天数占整年比重(%)
（毫米）
（摄氏度）
北 京
0.121
0.032
0.057
286
78.4
522.5
12.6
天 津
0.096
0.054
0.045
308
84.4
355.4
12.2
石 家 庄
0.098
0.054
0.041
319
87.4
432.9
14
太 原
0.089
0.068
0.020
304
83.3
376.6
11.3
呼和浩特
0.068
0.046
0.034
349
95.6
469.5
7.6
沈 阳
0.101
0.058
0.035
329
90.1
1036.6
7.2
长 春
0.089
0.030
0.044
341
93.4
878.3
5.2
哈 尔 滨
0.101
0.045
0.048
313
85.8
591.3
4.5
上 海
0.079
0.029
0.050
336
92.1
1128.9
17.2
南 京
0.114
0.036
0.046
302
82.7
1298.4
16.2
杭 州
0.098
0.034
0.056
314
86.0
1728.1
17.4
合 肥
0.115
0.020
0.030
310
84.9
1316.8
16.4
福 州
0.073
0.009
0.032
351
96.2
1604.5
20.4
南 昌
0.087
0.055
0.042
343
94.0
2211.1
18.5
济 南
0.117
0.045
0.027
308
84.4
820.9
14.3
郑 州
0.111
0.053
0.046
318
87.1
600.3
15.6
武 汉
0.108
0.041
0.057
284
77.8
1337.9
16.6
长 沙
0.083
0.040
0.046
338
92.6
1626.4
18.2
广 州
0.069
0.033
0.053
357
97.8
2353.6
22.5
南 宁
0.069
0.028
0.030
349
95.6
1376.9
21.8
海 口
0.040
0.007
0.015
365
100.0
2445.1
24.6
重 庆
0.102
0.048
0.039
311
85.2
1044.7
18.6
成 全部
0.104
0.031
0.051
316
86.6
936.8
16
贵 阳
0.075
0.057
0.027
343
94.0
1010
14.6
昆 明
0.072
0.040
0.046
365
100.0
869.1
16.7
拉 萨
0.048
0.007
0.021
361
98.9
359.8
10
西 安
0.126
0.043
0.045
304
83.3
527.3
14.6
兰 州
0.155
0.057
0.048
223
61.1
192
7.9
西 宁
0.124
0.039
0.026
312
85.5
405
6.4
银 川
0.093
0.039
0.026
332
91.0
206.3
10.3
乌鲁木齐
0.133
0.089
0.067
266
72.9
282.4
7.4
关键城市空气质量指标 ()

城 市
可吸入颗粒物
二氧化硫
二氧化氮
空气质量达成及
空气质量达成二级以上
年平均降水量
年平均温度
(PM10) (毫克)
(SO2) (毫克)
(NO2) (毫克)
好于二级天数(天)
天数占整年比重(%)
（毫米）
（摄氏度）
北 京
0.113
0.028
0.056
286
78.4
720.6
13.4
天 津
0.093
0.042
0.