基于时间序列的长沙市PM2.5的统计分析

通过对长沙市2015年AQI检测指标数值PM2.5与SO_2,NO_2,PM10,CO,O_3间相关性进行分析,得到PM2.5与SO_2,NO_2,PM10,CO间存在正相关关系,与O_3间为负相关关系.后建立自回归移动平均模型(ARMA)对长沙市2015年的PM2.5进行短期预测,得到最优模型为ARMA(3,2).最后对长沙治理PM2.5提出相关建议.     

保定市PM2.5的因素分析

保定市的PM2.5微粒来源广泛,成因复杂.通过整理和分析该市2012年1月到12月每日PM2.5值、每日平均气温、风力以及SO_2、NO、NO_2浓度等数据,从数据统计的角度分析了这些因素与PM2.5的成因和变化趋势间的联系,进而探讨和建立了多元线性回归模型.为保定市空气治理工作提供一定的参考.     

基于时间序列分析的北京地区PM2.5浓度研究

基于中国环境监测总站公布的实时空气质量监测数据,利用时间序列模型对PM2.5指标的数据进行了平稳性、纯随机性检验,同时进行了模型阶数、未知参数估计以及模型显著性检验与优化.最终在此基础上建立了指标预测的数学模型,并对未来三天的PM2.5浓度值进行预测.进一步地,基于向量自回归(VAR)模型,对北京市万寿西宫站PM2.5数据进行相关性分析,研究空气中污染物SO_2、NO_2、CO、O_3.PM10与PM2.5的动态影响关系.研究发现当天的PM2.5浓度会受到前几天PM2.5、PM10、O_3.SO_2等污染物浓度的影响,其中PM10对PM2.5的影响最为明显且持续时间最长,O_3、SO_2对PM2.5浓度的影响在二、三期最为明显.     

空气中PM2.5问题的研究

主要研究空气污染中的PM2.5扩散问题.首先利用相关分析法讨论了PM2.5与SO_2,NO_2,CO,PM10,O_3的相关性,建立线性回归方程;然后建立一维的反应扩散方程,预测PM2.5浓度变化,并定量与定性分析西安市空气污染状况;再建立高斯烟羽模型,对持续高浓度PM2.5扩散情形进行拟合,并对污染物扩散范围进行预测,得到重度污染以及可能安全区域;最后通过建立最优化模型,得到较有经济效益的空气治理方案.     

基于分类检验的环境空气治理持续效应评价——以西安市为例

通过构造F统计量对有序样本分类,基于分类检验法对空气质量影响因子含量变化进行显著性分析,进而对政府治理环境的效应进行评价。利用西安市2013年12月至2015年3月,以及2014年12月至2016年3月这两个时间段的空气指数等相关数据,对西安市环境治理效应进行评价,结果表明西安市在PM2.5、PM10、SO_2、CO和NO_2的治理方面有明显的改善,对O_3的治理需要进一步加强。     

乌鲁木齐PM_(2.5)与其他空气污染物的去趋势互相关系数分析

为了避免时间趋势对相关性的影响,深入了解乌鲁木齐市PM_(2.5)与其他空气污染物的相关关系,本文基于乌鲁木齐市2015-2018年监测站点空气质量实时监测数据,使用新方法—去趋势互相关系数分析法来探索乌市PM_(2.5)与PM_(10)、SO_(2)、NO_(2)、CO、O_(3)五种空气污染物之间的关系.一方面,通过去趋势互相关系数分析法分别对以“天”为单位和以“小时”为单位的数据进行分析,发现PM_(2.5)与PM_(10)、SO_(2)、NO_(2)、CO之间呈正相关性,与O_(3)呈负相关性,并发现CO相比其他空气污染物与PM_(2.5)的关系最为显著.另一方面,去趋势互相关系数分析法的等值线图可以直接观察到乌市PM_(2.5)与其他空气污染物在不同时间点和不同时间尺度下的相关关系变化状况,从而为乌市空气质量问题的治理,降低人类健康风险提供理论支持.     

空气中PM2.5的动态扩散及宏观预测

以PM2.5扩散、衰减模式为研究对象,分析探究了PM2.5的扩散规律、危机治理及其后5年的治理问题.首先通过主成分分析法,建立了PM2.5与其它污染物之间的多元非线性对数模型.同时引入相对湿度的影响因素对模型进行再度优化,提高了模型的拟合优度.运用统计学原理,得出采集点之间的PM2.5具有较高的协同性.另外分析了静态下PM2.5污染物颗粒的受力和漂移模式和从点源、面源两方面分析了PM2.5动态扩散模式,建立了PM2.5的扩散偏微分方程模型.根据建立的扩散模型,对突变的污染物浓度确定安全区域的范围.最后建立综合费用和专项费用的多目标优化模型,利用贝叶斯支持向量机方法对PM2.5进行宏观预测,并运用系统动力学理论对目标值进一步优化,并对不同治理模式进行对比分析.     

北京市PM2.5的相关因素研究

选取2016年北京市空气质量指数数据,简述了北京市空气的现状,并根据频率得出PM2.5已经成为北京市空气中的首要污染物的结论.通过计算PM2.5与AQI所监测的其余指标之间的相关程度,进行PM2.5与PM10,CO和NO2的多元回归分析,得到线性回归方程.同时对模型给予改进,建立基于2个主成分的、更为精准的多元回归模型.得出PM10是空气中PM2.5的最主要成因的结论,CO和NO2对PM2.5的影响也不容忽视的结论,对北京市雾霾天气预防提供参考意见.     

安徽PM_(2.5)时空分布特征及预测模型的研究

为了解安徽省PM2.5分布特征、定量分析机器学习算法在预测PM2.5浓度方面的准确性.针对安徽省78个空气及气象监测站点的数据进行统计分析,并从时间因子、其它空气污染物浓度、气象因子三个方面,筛选出月、周、时,PM_(10)、CO、SO_2、N20,风速、气温、相对湿度、降水量、当前PM2.5浓度,共计12个自变量,利用K折交叉验证,分别构建基于支持向量机、神经网络的预测模型.表明安徽省PM2.5浓度总体呈现出北高南低,冬高夏低的特征,浓度值较高的月份出现在1、2、11、12,周变化规律各地有异同,时变化规律各地较为一致,8时至17时下降,其余时段上升.模拟结果显示支持向量机模型预测效果较好,其预测值与实测值的均方根误差控制在20以内,拟合指数在0.8以上.     

空气中PM2.5问题的建模研究

是针对空气中PM2.5的相关因素分析、分布与演变及应急处理和空气质量控制管理的问题.首先,运用数理统计与分析的相关知识,建立PM2.5含量与5项指标间的相关性分析模型和多元线性回归方程模型,并采用SPSS软件和最小二乘法对其求解;然后,通过建立Shepard二维插值模型、多元线性回归方程模型以及偏微分方程模型研究了PM2.5时空分布、演变及预测评估的一般性规律;最后,引入效用函数建立了以满意度最大为目标的非线性规划模型和以投入总费用最少及PM2.5减排计划实施满意度最大为目标的多目标非线性规划模型,并结合LINGO软件求得最优解,给出了空气质量控制管理的治理计划.     

回归分析与基于MIV的RBF神经网络在PM2.5的相关因素分析中的应用

PM2.5作为大气首要污染物,严重影响着人们的身体健康.为了研究影响PM2.5的相关指标,以武汉市的空气数据为研究对象,通过多元线性回归、偏最小二乘回归、基于MIV的RBF神经网络回归等方法对AQI中6个基本监测指标的PM2.5(含量)与其它5项分指标及其对应污染物(含量)之间的相关性进行分析;通过比较,基于MIV的RBF神经网络回归模型拟合度达到0.9302,效果最好,而且也优于BP人工神经网络回归算法,因此得出了精确可靠的影响PM2.5的指标权重大小,为减排PM2.5提供了可靠的理论依据.     

部分线性模型在空气质量指数细颗粒物PM2.5中的分析应用

主要是研究细颗粒物PM2.5与其它影响空气质量指数的因素之间的相关性.首先运用主成分分析法对影响细颗粒物PM2.5的五个指标进行降维,然后对降维过后的数据拟合部分线性模型,拟合的效果比一般线性模型与多项式回归模型所拟合的效果更好.     

西安市PM2.5相关因素多元回归分析模型

为了探索空气污染的主要因素,对空气污染监测指标PM2.5与AQI中其他监测指标进行相关性分析,得到PM2.5与SO2、NO2、CO呈正相关,与O3和温度呈负相关,同时利用多元回归模型得到PM2.5与主因子的数量关系,给西安市PM2.5防控提供参考意见.     

哈尔滨市冬季PM_(2.5)与影响要素的相关分析

运用相关性分析方法,研究哈尔滨市PM_(2.5)质量浓度与主要空气污染物及气象因素之间的相关关系.建立PM_(2.5)与影响其质量浓度变化的因素的单因变量的偏最小二乘回归分析(PLS1)模型,模型拟合良好,由模型知CO是导致PM_(2.5)质量浓度升高的主要因素.运用通径分析方法,研究解释变量对因变量的直接影响、通过其他解释变量对因变量的间接影响以及各解释变量的对因变量的协同作用.结果表明,各解释变量对PM_(2.5)质量浓度变化的总作用从大到小依次为:CO、PM_(10)、NO_2、风速、湿度、SO_2.     

上海市PM2.5浓度的分析与预测

针对上海市PM2.5的浓度进行动态分析及预测.通过使用Page检验分析了上海市PM2.5浓度近几年的变化趋势;然后建立时间序列ARIMA模型对PM2.5浓度日数据进行拟合分析与预测.在此基础上通过引入影响PM2.5浓度的其他因素建立带时间序列误差的回归模型以及引入波动率因素建立带波动率方程的模型改进原时间序列ARIMA模型;通过比较样本外预测的效果,结果表明改进后的两个模型其结果均优于已知文献中的ARIMA模型.