【摘 要】
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空气质量和碳排放的研究,对于调整工业生产计划和城市化速度具有重要战略意义。提高PM_(2.5)浓度定量预测的科学性和准确性,一直是各级政府、环保和科研部门关注的热点问题。一方面,运用多源多要素的气象观测数据,强调区域结构和区域影响;另一方面,把现代统计方法的先进研究成果应用到预测模型的建立中。为了改进单站点模型重复建模和只考虑局地影响的不足,本文基于江苏省2013-2018年13个城市PM_(2.
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空气质量和碳排放的研究,对于调整工业生产计划和城市化速度具有重要战略意义。提高PM_(2.5)浓度定量预测的科学性和准确性,一直是各级政府、环保和科研部门关注的热点问题。一方面,运用多源多要素的气象观测数据,强调区域结构和区域影响;另一方面,把现代统计方法的先进研究成果应用到预测模型的建立中。为了改进单站点模型重复建模和只考虑局地影响的不足,本文基于江苏省2013-2018年13个城市PM_(2.5)浓度和地面常规气象要素的日值数据,研究PM_(2.5)浓度的参数和非参数区域预测模型。所有建立的区域
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