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研究PM2.5 的浓度及其空间分布对解决近年来频发的雾霾问题具有重要意义.当前国内外的研究多用多元线性回归方法.但是，一方面，空间自相关的存在使得因变量PM2.5 浓度违背了变量间相互独立的假设，此时进行全局最小二乘(OLS)回归分析会导致回归模型的系数估计不准确，且残差存在空间自相关.另一方面，目前我国大气污染物监测点数量有限且多集中于城市中心，无法获取全部区域的PM2.5 浓度值.为了解决以上问题，本文使用特征函数空间滤值算法改进全局OLS 模型，并结合GIS 方法将模型应用于PM2.5 浓度的空间分布模拟中.本文的实验数据为湖北省51 个国控点实时监测到的2015.03-2016.02 大气污染物浓度数据，去除异常值，并计算月均值和日均值.