【摘 要】
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社会经济的快速发展导致细颗粒物成为主要的空气污染物,细颗粒物（PM2.5）污染对环境及人体健康都会产生不利影响。因此,研究PM2.5的影响因素并对其进行预测可以为浙江省污染环境控制提供理论依据。本文选取浙江省2016至2020年日均PM2.5浓度数据,探讨浙江省PM2.5时空分布特征及季节变化规律,分析浙江省气象因子及污染物浓度间的相关性,并以杭州市为例选取SSA-ELM模型对PM2.5浓度进行季
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社会经济的快速发展导致细颗粒物成为主要的空气污染物,细颗粒物（PM2.5）污染对环境及人体健康都会产生不利影响。因此,研究PM2.5的影响因素并对其进行预测可以为浙江省污染环境控制提供理论依据。本文选取浙江省2016至2020年日均PM2.5浓度数据,探讨浙江省PM2.5时空分布特征及季节变化规律,分析浙江省气象因子及污染物浓度间的相关性,并以杭州市为例选取SSA-ELM模型对PM2.5浓度进行季节预测。本文主要成果如下:（1）由PM2.5分布规律可得:浙江省PM2.5年均浓度随时间变化逐年减少;不同季节的污染物浓度差异较大,冬季浓度值大于春季、秋季,夏季浓度值最低;相同城市PM2.5浓度季节分布没有明显差异。从空间分布看,PM2.5年均浓度从高到低依次为:杭州、绍兴、嘉兴、湖州、金华、衢州、宁波、温州、台州、丽水、舟山。（2）根据研究得出的浙江省各污染物因子与气象因素间的相关性,PM10、CO、NO2、S02对PM2.5的影响较大,相关程度更密切。在气象因素中,PM2.5与降雨量、平均气压、平均气温、平均湿度、平均风速有一定的相关性,与日照时数无相关性。（3）以浙江省杭州市污染物与气象数据为例,采用主成分分析法对数据降维,选取主成分因子作为模型的输入变量,PM2.5作为模型的结果变量,根据评价指标误差精度选择SSA-ELM模型对PM2.5浓度进行季节预测。
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