京津冀地区是中国目前空气污染最严重的区域,在京津冀三个地区协同发展的背景下,探究该区域大气污染源头具有重要意义.我国目前关于空气质量的研究主要集中在空气污染影响因素的探索以及对未来空气质量的预测方面,很少有学者从工业污染源的角度入手,深入地探究各类重工业工厂对当地空气质量的影响并通过建模对影响程度进行量化.本文采用非线性强度Poisson回归模型,对京津冀地区不同类型的工业污染源对当地空气质量影响程度的差异进行量化分析,并基于最终的模型参数估计结果,提出具有针对性的工业污染源管制建议,供当地政府在制定环保决策过程中参考.本文首先通过对京津冀地区2019年的空气质量数据进行描述性统计分析,得到如下结果:(1)该地区空气污染最严重的五个城市分别是:邯郸市、邢台市、石家庄市、保定市、唐山市.张家口市和承德市的空气质量相对较好;(2)PM2.5是三个地区共有的主要污染物;AQI和PM2.5浓度均值的日趋势图进一步说明了京津冀地区PM2.5和AQI的高度相关性;(3)京津冀地区的空气质量存在明显的季节差异,春冬季的空气污染比夏秋季更严重,且三个地区中,河北省PM2.5污染的季节性最强,北京市季节性相对最弱;京津冀地区PM2.5的整体污染状况存在明显的空间相关性,且PM2.5超标的频数分布与大型工业污染源的空间分布有明显相关性.其次,本文建立了含有工厂污染辐射效应α的非线性强度Poisson回归模型,对不同类型工厂的污染辐射力进行量化分析.若用传统的Poisson回归模型来探究本文所研究的问题,模型的回归系数只能解释具体到每个工业污染单位的污染辐射力,而不能对某一类工业污染源的污染辐射力进行量化.通过模型统计分析,及变量筛选,得到最终的参数估计值,分析参数估计值得到如下结论:(1)α的估计值表明,2019年对京津冀地区空气质量影响较大的工业污染源类型是钢铁厂和造纸厂,其次是金属制造厂和塑料制品厂,化工厂、水泥厂和印刷厂在该年度对京津冀地区的空气质量影响相对较小.(2)回归系数β度量了同种类型的污染源对空气质量影响程度的差异,其结果表明同类型的工业污染源的污染辐射力会随着其工厂规模的大小的变化而变化.本文通过建立非线性强度Poisson回归模型对京津冀地区不同类型工业污染源的污染辐射力进行了探测,对七类工业污染源的污染辐射力进行排序,并基于模型的参数估计值对当地的空气污染治理提出了针对性的建议,供当地的大气污染治理部门参考借鉴.