基于灰色关联度分析法的PM2.5影响因素分析
年排放量衡量大气污染物因素；X4(k):民用汽车拥有数量和X5(k):私人汽车拥有量衡量汽车尾气因素；X6(k)：工业粉尘年排放量，X7(k)：工业氮氧化物年排放量和X8(k)：工业二氧化硫排放量来衡量工业生产因素；X9(k)：生活二氧化硫排放量和X10(k)：生活烟尘排放来衡量生活污染因素以上数据均可在国家数据库[3]中直接获得。
2.利用灰色综合关联度计算相关度
灰色关联度分析是基于灰色系统[5], 依据各因素数列曲线形状的接近程度将因素间时间序列的比较，从而确定哪些是影响大的主导因素。即根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密，曲线越接近，相应序列之间的关联度就越大，序列之间的相关关系也就越接近，反之则越小。计算方法如下：
2.1数据的标准化处理
确定参比数列Xo={Xo(k)|k=1,2…n}表示不同城市中PM2.5的含量
确定比较数列Xi={Xi(k)|k=1,2…n},式中i=1,2…m分别表示大气中二氧化硫含量，氮氧化物含量等（详见表1）
由于我们所选取的各污染物浓度
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