【摘 要】
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近年来,随着工业化的高速发展,带动无数国家经济的飞速上升,给各国国家带来了一片繁荣蓬勃的局面,但是迅速发展的背后往往背负着巨大的代价。其中地球的环境受到了很大的威胁,空气污染问题变得尤为的突出。当前背景下,对PM2.5进行探索和研究具有很强的现实意义。为探究我国PM2.5的时空分布特征,本文首先选取2015年-2019年关于全国各地级行政单位的PM2.5年平均浓度,利用Arc GIS地理信息系统软
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近年来,随着工业化的高速发展,带动无数国家经济的飞速上升,给各国国家带来了一片繁荣蓬勃的局面,但是迅速发展的背后往往背负着巨大的代价。其中地球的环境受到了很大的威胁,空气污染问题变得尤为的突出。当前背景下,对PM2.5进行探索和研究具有很强的现实意义。为探究我国PM2.5的时空分布特征,本文首先选取2015年-2019年关于全国各地级行政单位的PM2.5年平均浓度,利用Arc GIS地理信息系统软件做QQ图、概率密度图及趋势分布图等一系列探索性空间分析,将原本偏态分布的数据经过变换服从于正态分布,进而画出基于Kriging空间插值法的全国PM2.5浓度分布图,并且从全局空间自相关与局部空间自相关分析PM2.5的空间聚集情况。其次为探究南京市PM2.5浓度的影响因素,选取10、2、2、、3部分气体污染物和重要的气象要素温度、湿度和降水量作为解释变量。本文选取南京市2014年1月-2019年12月的月度数据,通过逐步回归消除解释变量间的共线性,保留剩余的对PM2.5浓度影响显著的解释变量。使用相同的变量做非参数核回归,比较多项式逐步回归与非参数回归两种方法的拟合优度和残差标准误,并通过Bootstrap自助法抽样检验模型的自变量是否显著并预测非参数回归下的PM2.5浓度的预测区间。然后对2020年12个月数据做出预测,最终得出非参数回归优于参数回归的结果。最后,本文依据实证分析结论从PM2.5浓度时空分布角度和PM2.5影响因素角度针对地提出相应的缓和大气污染的方案。
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