文档名：基于机器学习对重庆西南部空气质量的综合分析
摘要：利用重庆市南川区2017-2020年环境监测数据,综合采用数理统计方法对空气质量及其大气污染物浓度的特征进行分析,并基于灰色关联度和PCA主成分对空气质量进行分析.结果表明:南川空气质量及大气污染浓度季节变化明显,均呈下降趋势;南川以优良天数为主,无严重污染过程,轻度污染占比多于中度和重度污染天数;O3对空气质量影响最大是出现在夏季,其余季节不明显,PM2.5和PM10是除夏季外,对空气质量影响最大的要素,特别是冬季;基于PCA主成分分析,PM10与PM2.5是主要污染物,O3主要是夏季仅次于PM2.5、PM10的污染物.
作者：范颖 吉莉 Author：FANYing JILi
作者单位：重庆市南川区生态环境监测站,重庆,400700重庆市北碚区气象局,重庆400700
刊名：成都信息工程大学学报 ISTIC
Journal：JournalofChengduUniversityOfInformationTechnology
年，卷(期)：2023, 38(1)
分类号：X823
关键词：空气质量 灰色关联度 PCA主成分
机标分类号：TP181TP391.41X830.3
在线出版日期：2023年3月14日
基金项目：重庆市气象局业务技术攻关资助项目基于机器学习对重庆西南部空气质量的综合分析[
期刊论文] 成都信息工程大学学报--2023, 38(1)范颖 吉莉利用重庆市南川区2017-2020年环境监测数据,综合采用数理统计方法对空气质量及其大气污染物浓度的特征进行分析,并基于灰色关联度和PCA主成分对空气质量进行分析.结果表明:南川空气质量及大气污染浓度季节变化明显,均呈...参考文献和引证文献
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