中国2019~2023年大气污染物预测研究

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基于2013～2018年我国大气污染物监测数据,利用灰色理论构建大气污染物灰色预测模型,对2019～2023年我国大气主要污染物年均浓度进行预测.结果表明:(1)构建的GM(1,1)灰色模型能够预测主要大气污染物变化趋势,平均相对误差≤5.00％;(2)2019～2023年期间,六种主要大气污染物SO2、NO2、PM10、PM2.5、CO年均浓度整体呈逐步下降趋势,O3呈现缓慢上升趋势;(3)六种主要大气污染物中NO2、PM10、PM2.5和CO与环境空气质量表现强关联,且关联度最大.
作者：孙闯 曹宝 张玉虎 刘晓宇 孙启宏
作者单位：首都师范大学资源环境与旅游学院北京100048中国环境科学研究院环境政策与战略环评研究中心北京100012
母体文献：
会议名称：中国环境科学学会2020科学技术年会  
会议时间：2020年9月21日
会议地点：南京
主办单位：中国环境科学学会
语种：chi
分类号：X51TP1
关键词：大气污染物  预测模型  灰色关联度  空气质量
在线出版日期：2021年3月31日
基金项目：
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