基于逐步回归分析法的宜宾市PM2.5浓度的统计预扳模型研究

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利用2014年5月31日—2016年5月31日宜宾市的污染物浓度监测资料和气象要素观测资料,综合分析了PM2.5浓度与前一日污染物浓度、当日不同气象要素的相关性,并基于逐步回归分析法建立了适合该地区不同季节PM2.5浓度的统计预报模型.结果表明,宜宾市各季节PM2.5浓度与前一日六项污染物浓度均呈显著正相关,与当日降雨、平均风速呈显著负相关,巨前者除了CO和O3-8外相关性明显高于后者.统计预报模型的预测值与实测值的大小及变化规律吻合得较好,可以准确反映PM2.5浓度的变化规律.根据该模型预测的PM2.5浓度的准确率总体较高,为71.5％.其中夏季预测的PM2.5浓度的准确率最高,达到86.7％,其次是秋季和春季,分别为72.8％、67.0％,冬季最低,仅59.0％.根据相关性分析的结果和模型引入的预报因子来看,影响宜宾地区PM2.5浓度的主要因子是前一日的PM2.5浓度、当日的平均风速和降雨.
作者：周书华颜华吴建军
作者单位：宜宾市环境监测中心站四川宜宾644000
母体文献：2017中国环境科学学会科学与技术年会论文集
会议名称：2017中国环境科学学会科学与技术年会  
会议时间：2017年10月20日
会议地点：厦门
主办单位：中国环境科学学会
语种：chi
分类号：X51TF7
关键词：细颗粒物  大气浓度  污染预报  逐步回归分析法
在线出版日期：2018年7月13日
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