乌鲁木齐市PM 2.5 污染影响因素分析及预测研究

发布时间：2024-05-15 19:04

　　PM_2.5作为一种空气细颗粒污染物,严重影响了人类身体健康、大气环境及生态系统,因此得到社会的广泛关注。乌鲁木齐市是我国通往中亚、西亚的咽喉,同时也是国际上著名的陆港城市,其空气质量问题愈发体现出其重要性。本文对乌鲁木齐PM_2.5浓度历史数据进行分析和预测,以此为大气污染治理提供科学依据,为“一带一路”核心区环保调控措施的制订提供理论依据。本文对监测的PM_2.5数据做了以下统计建模研究:(1)本文第一部分对乌鲁木齐市的PM_2.5现状进行分析,首先对新疆进行空间自相关分析,研究乌鲁木齐与周边城市污染的关联程度,其次对乌鲁木齐7个监测点的PM_2.5浓度数据进行空间自相关分析。最后对乌鲁木齐市七个区在各季节PM_2.5浓度分布情况进行分析,结果表现为冬季PM_2.5浓度高于夏季PM_2.5浓度,说明采暖期对乌鲁木齐PM_2.5浓度影响很大。(2)本文第二部分对乌鲁木齐市的PM_2.5影...

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【学位级别】：硕士

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摘要
abstract
1.引言
    1.1 研究背景和意义
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意义
    1.2 文献综述
        1.2.1 PM_2.5 空间分布特征研究综述
        1.2.2 PM_2.5 影响因素研究综述
        1.2.3 PM_2.5 预测的研究综述
    1.3 本文主要工作和整体结构
        1.3.1 本文主要工作
        1.3.2 本文的技术路线图
    1.4 本文的创新之处
2.相关理论及方法概述
    2.1 基于空间影响因素分析理论模型概述
        2.1.1 全局空间自相关模型
        2.1.2 局部空间自相关模型
    2.2 基于分位数回归模型的影响因素理论概述
    2.3 基于多元时间序列预测模型的理论概述
        2.3.1 时间序列模型
        2.3.2 多元时间序列模型
    2.4 本章小结
3.乌鲁木齐市PM_2.5 浓度现状分析
    3.1 乌鲁木齐市PM_2.5 浓度的时空分析
        3.1.1 新疆各行政区PM_2.5 空间自相关性分析
        3.1.2 乌鲁木齐市各监测点PM_2.5 空间自相关分析
    3.2 乌鲁木齐市PM_2.5 污染状况
    3.3 本章小结
4.乌鲁木齐市PM_2.5 影响因素分析
    4.1 PM_2.5与AQI中其他监测指标的分位数回归分析
        4.1.1 PM_2.5与AQI中其他监测指标的相关性分析
        4.1.2 基于均值回归模型的PM_2.5 影响因素分析
        4.1.3 基于建立线性参数分位数回归PM_2.5 影响因素分析
        4.1.4 基于单指标分位数回归模型的内部关系分析
    4.2 PM_2.5 与气象因素的关系分析
    4.3 PM_2.5 与采暖期的关系分析
    4.4 本章小结
5.基于ARIMAX模型的乌鲁木齐PM_2.5 预测研究
    5.1 平稳性检验和纯随机性检验
    5.2 预报噪声化处理
        5.2.1 输入变量序列建立ARIMA模型
        5.2.2 计算输入变量和响应变量的协相关系数
    5.3 模型参数估计与拟合
        5.3.1 模型参数估计
        5.3.2 模型拟合
    5.4 PM_2.5 的预测结果及模型检验
        5.4.1 PM_2.5 的预测结果
        5.4.2 ARIMAX模型的检验
    5.5 本章小结
6.结论与展望
    6.1 研究结论
    6.2 展望
参考文献
附录1
附录2
附录3
致谢
作者简介



本文编号：3974089