目的掌握西安市不同季節(jié)PM_2.5濃度水平及其與氣象因素的關(guān)系。方法收集2016—2018年西安市逐日PM_2.5監(jiān)測數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù),依據(jù)《環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》（GB 3095—2012）中日均二級濃度限值標(biāo)準(zhǔn)（75μg/m³）,按照不同季節(jié)對PM_2.5日均濃度進(jìn)行分析評價。通過Pearson相關(guān)分析不同季節(jié)PM_2.5日均濃度與氣象影響因素的關(guān)系。通過多重線性回歸評價不同季節(jié)各氣象因素對PM_2.5濃度的影響程度。通過二元logistc回歸評估不同季節(jié)氣象因素對PM_2.5濃度超標(biāo)風(fēng)險的影響。結(jié)果各季節(jié)PM_2.5達(dá)標(biāo)天數(shù)占比由高到低依次為夏季（100.00%）>春季（78.26%）>秋季（70.33%）>冬季（32.84%）,差異有統(tǒng)計學(xué)意義（χ²=308.458,P<0.001）。各季節(jié)PM_2.5濃度中位數(shù)由高到低依次為冬季（102μg/m^3<... 

【文章來源】：實用預(yù)防醫(yī)學(xué). 2020,27(08)

【文章頁數(shù)】：4 頁

【文章目錄】：
1 資料與方法
    1.1 數(shù)據(jù)收集
    1.2 評價方法
    1.3 統(tǒng)計學(xué)分析
2 結(jié) 果
    2.1 大氣PM2.5日均濃度達(dá)標(biāo)情況
    2.2 大氣PM2.5濃度分布特征
    2.3 大氣PM2.5與氣象因素相關(guān)性分析
    2.4 多重線性回歸模型的建立與評估
    2.5 二元logistc回歸模型的建立與評估
3 討 論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3145229