气象条件归因法MCA的matlab代码

以下是一份基于Matlab的气象条件归因方法的实现代码：

% 数据读入
data = readtable('data.csv');
temp = data.Temp;
wind_speed = data.WindSpeed;
humidity = data.Humidity;
pollutant = data.Pollutant;

% 数据预处理
% 去除空缺值
data = data(~any(ismissing(data), 2), :);
temp = data.Temp;
wind_speed = data.WindSpeed;
humidity = data.Humidity;
pollutant = data.Pollutant;

% 数据标准化
temp_std = (temp - mean(temp)) / std(temp);
wind_speed_std = (wind_speed - mean(wind_speed)) / std(wind_speed);
humidity_std = (humidity - mean(humidity)) / std(humidity);
pollutant_std = (pollutant - mean(pollutant)) / std(pollutant);

% PCA分析
X = [temp_std, wind_speed_std, humidity_std];
[coeff, score, latent] = pca(X);

% 主成分分析结果
PC_scores = score;
PC_coeff = coeff;
PC_explained = latent ./ sum(latent);

% 回归分析
Y = pollutant_std;
B = regress(Y, PC_scores(:,1:2));

% 结果分析
% 计算气象条件的影响程度
temp_effect = B(1) * PC_coeff(1,1);
wind_speed_effect = B(2) * PC_coeff(1,2);
humidity_effect = B(3) * PC_coeff(1,3);

% 绘制结果图
figure;
scatter3(temp_std, wind_speed_std, humidity_std, 30, pollutant_std, 'filled');
colormap jet;
colorbar;
xlabel('Temperature');
ylabel('Wind Speed');
zlabel('Humidity');
title('Pollutant Concentration vs. Meteorological Conditions');
hold on;
quiver3(0, 0, 0, temp_effect, wind_speed_effect, humidity_effect, 'LineWidth', 2, 'Color', 'k');

这份代码实现了气象条件归因方法的基本步骤，包括数据读入、数据预处理、PCA分析、回归分析等，最终输出了不同气象条件对污染物浓度的影响程度，并绘制了相应的结果图。需要说明的是，这份代码只是一个简单的示例，实际应用时需要根据不同的数据和问题进行相应的调整和修改。