成都废水污染物，废气污染物，工业固体废物的指标数据从2016年到2021年所给的统计范围不同，我该怎么处理这些数学来进行分析评价环境状况呢？请举个例子并详细写出每一步骤以及所用到的数学建模公式和代码

首先，由于不同年份的统计范围不同，需要对数据进行标准化处理，即将不同年份的数据转化为相同的统计范围。一种常见的标准化方法是使用z-score标准化，即将每个数据点减去平均值，再除以标准差，得到的值即为z-score。

其次，可以使用统计学方法，如回归分析、方差分析等，对不同指标之间的关系进行研究和评价。例如，可以使用回归分析来探究污染物排放量与环境状况之间的关系，并得出相关系数和显著性水平等指标。

最后，可以使用数据可视化工具，如图表、热力图等，将分析结果呈现出来，以便更直观地评价环境状况。

以下是一个简单的示例代码，展示如何使用Python进行z-score标准化和回归分析：

import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as sm

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 标准化处理
data_standardized = (data - data.mean()) / data.std()

# 回归分析
X = data_standardized[['pollutant1', 'pollutant2']]
Y = data_standardized['environmental_condition']
X = sm.add_constant(X)
model = sm.OLS(Y, X).fit()
print(model.summary())

其中，data是原始数据，data_standardized是标准化后的数据，pollutant1和pollutant2是两种污染物指标，environmental_condition是环境状况指标。使用sm.OLS进行回归分析，得到模型的摘要信息。