基于时空模型北京市PM2.5浓度影响因素研究
2017-10-11分类号：X513
【部门】中国人民大学统计学院 新疆社会经济统计研究中心新疆财经大学统计与信息学院 兰州财经大学统计学院
【摘要】本文利用时空模型对影响PM2.5的各项因素进行分析,分别用全模型和简化模型刻画各个影响因素的间接作用和直接作用。首先本文将影响PM2.5浓度的因素分为两类:相关污染气体浓度和气象条件因素,以及二者之间的交互作用对PM2.5浓度的影响大小。其次探讨了气象因素对PM2.5浓度影响的空间特征。文章选取北京市2015年35个监测点的空气质量数据和全年的气象数据。研究结果表明,污染气体、、对PM2.5浓度的直接影响为正,影响力依次递减,相反的作用显示为负,且影响力相对较弱。和主要通过直接影响,而主要通过与气象因素的
【关键词】PM2.5 污染气体 气象因素 交互效应 时空模型
【基金】中国人民大学2016年度拔尖创新人才培育资助计划成果
【所属期刊栏目】数理统计与管理
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