【摘 要】
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为研究PM2.5与大气污染物浓度之间的关系以及气象条件对PM2.5浓度的影响,本文运用数学统计方法,对北京顺义区2016年1月—12月PM2.5及大气污染物和气象要素的数据资料进行分析
【机 构】
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中北大学环境与安全工程学院; 中国科学院生态环境研究中心环境化学与生态毒理学国家重点实验室; 中国科学院大学;
【基金项目】
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国家重点研发计划(2016YFC0202500);中国科学院青年创新促进会项目资助~~
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为研究PM2.5与大气污染物浓度之间的关系以及气象条件对PM2.5浓度的影响,本文运用数学统计方法,对北京顺义区2016年1月—12月PM2.5及大气污染物和气象要素的数据资料进行分析并建立了北京顺义区PM2.5浓度的估算模型.双变量相关性分析的结果表明,PM2.5浓度与PM10、SO2、NO2、O3以及CO等大气污染物浓度与温度、湿度、压强和风速风向等气象条件间呈现强的相关性.建立了PM2.5与单因素拟合模型,其中PM10、NO2和CO与PM2.5浓度拟合模型的R2均大于0.6.识别了对PM2.5浓度有显著影响的二阶、三阶交互作用的因素交叉项.综合考虑单个影响因素与影响因素间交互作用的对PM2.5浓度的影响,采用因子分析方法并对提取的主成分进行回归分析,建立了拟合度R2为0.887的PM2.5浓度估算模型.
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