Атмосферный воздух — это особо важный компонент биосферы среди других, значение которого для всего живого на Земле невозможно переоценить. Загрязнение атмосферы, оказывающее вредное влияние на здоровье людей и качество их жизни, является одной из актуальных проблем в нашей стране. По сей день со стороны человека экологическая обстановка остается без должного внимания [1]. Ежегодный экологический ущерб для России составляет приблизительно 15—17% ВНП. Поэтому прогнозирование, анализ и контроль влияния промышленных предприятий на экологию необходим и важен. Россия занимает 52 место в рейтинге самых экологических чистых стран. Основные источники, влияющие на экологию в РФ, являются: разработка новых месторождений и добыча полезных ископаемых, обрабатывающие производства, в частности, ядерно-химические объекты, нефтегазопроводы, автотранспорт и другие [2].
Динамику изменения выбросов загрязняющих веществ исходящих от стационарных источников можно проследить по графику, приведенному на рис. 1.

По графику видно, что прослеживается тенденция снижения количества выбросов, но незначительная.
В данной статье проведено исследование объема выбросов загрязняющих веществ в атмосферу по данным Росстата от стационарных источников по видам экономической деятельности на территории РФ. По результатам корреляционно-регрессионного анализа получено уравнение регрессии, которое позволяет прогнозировать объемы обезвреживания загрязняющих веществ в зависимости от количества их выбросов предприятиями.
При построении регрессионной модели зависимым параметром было выбрано суммарное количество выбросов Y (itog) на территории РФ в период с 1992 — 2018 год, в качестве независимых переменных (факторов):
- Х1 — сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство;
- Х2 — добыча полезных ископаемых;
- Х3 — обрабатывающие производства;
- Х4 — производство и распределение электроэнергии, газа и воды;
- Х5 — транспорт и связь;
- Х6 — предоставление прочих коммунальных, социальных и персональных услуг.
Уравнение регрессии было получено с помощью программы Statistica 12, в разделе «Multiple Liner Regression» проведением пошагового множественного регрессионного анализа.
Анализ дал следующие результаты (см. рис. 2):

Коэффициент детерминации R2 = 0.9593 показывает, что на 95,9% расчетные параметры модели, т.е. сама модель, объясняют зависимость и изменения изучаемого параметра — Y от исследуемых факторов X. Также из приведенных результатов видно, что зависимость между зависимой переменной и факторами сильная, так как R2 > 0.75.
Фактическое значение критерия F = 129,92 больше табличного F0.05, 2, 11 = 3,98 определенного на уровне значимости α = 0,05, уравнение регрессии значимо, следовательно, исследуемая зависимая переменная Y достаточно хорошо описывается включенными в регрессионную модель переменными X2, X6.
В матрице парных коэффициентов корреляции (b*) объясняющих факторов (см. рис. 2) элементы, превосходящие по модулю значение 0,75 не встречаются, что свидетельствует об отсутствии проблемы мультиколлинеарности независимых переменных [3].
Для полученной регрессионной модели статистика Дарбина-Уотсона (d — w) приблизительно равна 1,51, а значение сериальной корреляции — 0,21 (см. рис. 3). Из этого следует, что остатки не коррелируют между собой и полученная модель надежна.

Согласно нормально-вероятностному графику (см. рис. 4) фактические значения не систематически отклоняются от теоретической нормальной прямой, т.е остатки распределены нормально.

Можно сделать вывод, что построенная модель линейной регрессии соответствует опытным данным и адекватна, т.е. модель можно использовать для прогноза.
В ходе исследования были найдены коэффициенты регрессии β0 = 11453,89; β1 =1,51; β2 = -3,38 и получена регрессионная модель, описываемая уравнением (1):
(1)
Согласно модели получаем:
- C увеличением единовременных выбросов в атмосферу загрязняющих веществ производствами, занимающимися добычей полезных ископаемых, на 1 тыс. тонн итоговое количество выбросов увеличивается на 1,51 тыс. тонн;
- C увеличением деятельности производств, предоставляемых прочие коммунальные, социальные и персональные услуги на 1 тыс. тонн итоговое количество выбросов уменьшится на 3,38 тыс. тонн.
Таким образом, следует особое внимание обратить на предприятия, занимающиеся добычей полезных ископаемых.