【摘 要】
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该研究以浙江省2014-2019年PM2.5浓度数据为研究对象,应用多元线性回归和随机森林方法结合气象、植被、地形、经济、人口和基础设施等因子进行分析.研究结果表明PM2.5浓度时
【机 构】
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丽水职业技术学院,丽水323000;福建农林大学林学院,福州350002
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该研究以浙江省2014-2019年PM2.5浓度数据为研究对象,应用多元线性回归和随机森林方法结合气象、植被、地形、经济、人口和基础设施等因子进行分析.研究结果表明PM2.5浓度时空分布不均匀,时间上季节变化差异显著,总体呈冬季>春季>秋季>夏季分布规律,每年呈下降趋势;空间上呈西北多东南少的分布特征.多元线性回归和随机森林模型显示日最低地表气温(MI-GST)、日最低气压(MI-PRS)、日蒸发量(EVP)、日最小相对湿度(MI-RHU)、月植被覆盖度(FVC)、日降水量(PRE)、日极大风速(MM-WIN)、日平均相对湿度(AV-RHU)、铁路密度(Railway)、日最大风速(MA-WIN)、日照时长(SSD)、海拔(DEM)、日平均风速(AV-WIN)和河流密度(River)等15个因子对PM2.5浓度影响显著;随机森林模型均方根误差(RMSE)、均方绝对百分比误差(MAPE)和变异解释量(R2)分别为0.133、17.83%和0.834,明显优于多元线性回归(0.278、40.48%和0.575),表明随机森林更适合浙江省PM25浓度估测,该研究揭示PM2.5时空分布及相关因子分析,为限制空气污染提供有效策略.
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