基于相关性分析的PM2.5影响因素研究

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空气质量关乎着人们的身体健康,PM2.5是影响空气质量的重要指标,并且其浓度变化受到多种因素的影响。哈尔滨是黑龙江省的省会城市,东北地区中心城市之一,空气质量问题备受政府和市民的关心。为此,对哈尔滨PM2.5浓度的变化规律、影响因素进行研究显得尤为重要。首先,研究了哈尔滨PM2.5浓度变化的时间规律,发现其浓度具有中午、晚间高,下午低的分布特征。然后分析了天气、风向、气温等气象因素对PM2.5浓度的影响,结果表明,不同程度的降雨可以有效地稀释和清除空气中的PM2.5,西南风向下的PM2.5浓度较高,并且当风力达到8级时,PM2.5的浓度最高,PM2.5浓度变化与气温、相对湿度具有负相关关系,与气压具有正相关关系。接着基于气温、气压、相对湿度、风力建立了PM2.5的多元线性回归模型,通过交叉验证发现该模型的预测效果是比较好的。最后,基于不同季节影响,利用Spearman秩相关系数分析了PM2.5浓度与气象因素之间的相关性,研究表明,季节不同,气象因素对其浓度的影响也有所不同,并且与春、夏、秋三个季节相比较,冬季的PM2.5浓度最高。
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