随着工业化进程的加快和城市化进程的推进，空气质量问题逐渐成为人们关注的焦点。作为东北地区的重要城市，沈阳不仅在经济上扮演着重要角色，其环境状况也备受关注。本文将围绕沈阳市空气质量指数（AQI）的影响因素展开研究，并通过回归分析和数据拟合的方法，揭示影响空气质量的关键变量及其作用机制。

一、背景与意义

空气质量指数（AQI）是衡量城市空气污染程度的重要指标，它综合反映了空气中多种污染物的浓度水平。对于沈阳这样的重工业城市而言，工业排放、机动车尾气、建筑扬尘等都是影响空气质量的主要来源。因此，深入探讨这些因素如何共同作用于AQI，不仅有助于政府制定更科学合理的环保政策，还能为公众提供更加准确的健康指导。

二、数据收集与预处理

为了开展研究，我们首先从官方渠道获取了过去几年内沈阳市每日的AQI数据，并结合气象部门提供的气温、湿度、风速等气象信息，以及交通流量、工业排放量等社会经济数据。在初步整理后，剔除了缺失值较多或异常的数据点，确保样本质量。

三、模型构建与分析

1. 回归模型的选择

考虑到影响AQI的因素复杂多样且可能存在非线性关系，我们采用了多元线性回归模型作为基础框架，并尝试引入多项式项以捕捉潜在的非线性效应。此外，还利用逐步回归法筛选出对目标变量贡献最大的自变量组合。

2. 关键变量识别

经过多次迭代优化，最终确定了几个显著影响沈阳AQI水平的核心因素：

- PM2.5浓度：作为主要污染物之一，PM2.5直接决定了AQI数值高低。

- 温度变化幅度：极端温差容易加剧颗粒物扩散困难，从而抬高污染指数。

- 风速大小：较低的风速会限制空气流通速度，使得污染物滞留时间延长。

- 节假日效应：节假日期间车辆使用增加会导致短期内污染物排放量上升。

3. 模型验证

通过对训练集与测试集分别进行建模与预测，发现该模型具有较好的泛化能力，均方误差(MSE)低于预期阈值。同时，通过残差图观察到大部分点分布均匀，表明模型能够较好地描述实际观测情况。

四、结论与展望

本次研究表明，沈阳市空气质量受多种内外部因素共同影响，其中PM2.5浓度始终占据主导地位。未来可进一步探索季节性变化规律及长期趋势预测方法，为实现精准治污提供理论依据和技术支持。同时建议相关部门加强监测网络建设，提高预警效率；倡导绿色低碳生活方式，减少人为活动带来的负面影响。

总之，通过此次研究我们不仅加深了对沈阳市空气质量现状的理解，也为后续相关领域的深入探索奠定了坚实基础。希望本文能为社会各界共同改善城市生态环境贡献力量！