【摘 要】
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目的掌握和预警太原市大气中细颗粒物(PM2.5)日浓度的变化趋势,构建更为准确的预警模型,为改进环境质量,促进居民健康提供监测资料评价的方法学依据。方法收集2013年6月至201
【机 构】
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山西医科大学公共卫生学院卫生统计教研室
【基金项目】
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国家自然科学基金(81172774);太原市环境监测数据与慢性病关系研究(201482)
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目的掌握和预警太原市大气中细颗粒物(PM2.5)日浓度的变化趋势,构建更为准确的预警模型,为改进环境质量,促进居民健康提供监测资料评价的方法学依据。方法收集2013年6月至2014年11月太原市逐日PM2.5网报数据,分析太原市18个月以来日报PM2.5的逐月逐日变动趋势,进一步揭示太原市大气中PM2.5日浓度现状;构建时间序列广义回归条件异方差模型[GARCH(1,1)],对太原市未来大气PM2.5浓度及等级进行短期预警。结果太原市大气中PM2.5日浓度变化易受季节的影响,夏秋季浓度低,冬春季浓度高;构建的GARCH(1,1)时序模型,可较好地预测未来短期内太原市大气PM2.5浓度;2014年实测数据与模型预测值分析趋势一致,2014年大气PM2.5浓度预测结果与去年同期相比基本一致。结论太原市大气PM2.5浓度季节波动明显,10月以后逐渐升高,以冬季为甚;太原市大气PM2.5浓度GARCH(1,1)时间序列模型,不仅有助于了解该地大气PM2.5浓度变化规律,且可作为环境大气质量预警的重要指标,预测效果良好,是环境质量监测数据评价的重要方法之一。
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