【摘 要】
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该文以西安市2000年6月至2004年3月各监测点逐日PM10浓度监测值以及2001年6月至2004年3月的逐日地面气象要素监测值为研究对象进行西安市PM10污染预报研究.西安市PM10浓度分布及气象资料都表现出较强的季节性特征,所以该文以四季变化作为主线展开研究.空气污染指数>150时,表示所监测区域的空气质量属轻度及其以上污染,会对人体健康产生不利影响,该文对不同季节空气污染指数>150的污染
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该文以西安市2000年6月至2004年3月各监测点逐日PM10浓度监测值以及2001年6月至2004年3月的逐日地面气象要素监测值为研究对象进行西安市PM10污染预报研究.西安市PM10浓度分布及气象资料都表现出较强的季节性特征,所以该文以四季变化作为主线展开研究.空气污染指数>150时,表示所监测区域的空气质量属轻度及其以上污染,会对人体健康产生不利影响,该文对不同季节空气污染指数>150的污染日的气象要素进行统计分析,找出其分布规律,并与非污染日的气象要素分布情况进行对比,从而判定在不同季节可能出现污染天气的气象条件.PM10浓度与气象条件之间存在着密切的相关关系,该文采用一元统计方法按季节对两者进行相关性分析,从而得到对PM10污染影响显著的气象要素,作为后续进行预报模型研究时选取预报因子的参考依据.该文在对比众多预报方法之后,选择了多元统计方法中的逐步筛选法、标准化处理-逐步回归法和主成分回归法三种方法,按照季节的不同分别建立预报模型,并对所建模型的预报准确性、适用性进行比较,择优选择标准化处理-逐步回归法,在对各自变量进行标准化处理后,采用逐步回归的方法得到预报方程.为了消除自变量之间的共线性,建模过程使用了SAS系统的REG过程.经过289天的检验,模型的预报准确率为76.69％.此外,该文在查阅了源解析方面的资料后,得出西安市的PM10以土壤尘为主.同时通过分析调节城市局地气候、改善局地空气环境的方法,并结合西安市的地形地貌和气候特征,提出西安市PM10污染生态调控能力建设的几点建议.
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