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基于時空交互模型的京津冀地區(qū)空氣污染研究

發(fā)布時間:2024-01-23 15:53
  近年來,京津冀地區(qū)霧霾天氣頻發(fā),使得該地區(qū)的空氣污染問題受到廣泛關(guān)注,而細顆粒物PM2.5是引發(fā)空氣污染的重要因素。研究PM2.5及其影響因素之間的關(guān)系,有助于確定空氣污染對人們的生產(chǎn)生活的影響,從而能夠更加準(zhǔn)確地對空氣污染進行研究和治理。時空交互模型能夠從時間效應(yīng)、空間效應(yīng)和時空交互效應(yīng)三個方面反映自變量對因變量的影響情況,模型包括時空過程和白噪聲過程兩部分。其中,時空過程由均值過程和時空變化趨勢構(gòu)成,該過程包含研究中的協(xié)變量、時間和空間效應(yīng)以及時空相互作用等效應(yīng);白噪聲過程表示測量誤差。本文基于時空交互模型研究了京津冀地區(qū)的空氣污染情況,并在實際應(yīng)用中對其進行了改進,引入了空氣污染物的影響因素。應(yīng)用該模型,對京津冀地區(qū)2018年78個空氣污染監(jiān)測站點的PM2.5濃度的小時數(shù)據(jù),以及同期空氣污染物和氣象影響因素的數(shù)據(jù)進行了建模分析。在研究中,首先,采用FCM聚類算法,按照經(jīng)緯度信息,對京津冀地區(qū)78個空氣污染監(jiān)測站點劃分為7類;其次,對模型的誤差項進行了異方差存在和消除異方差的處理,并分別利用穩(wěn)健回歸估計的隨機抽樣一致...

【文章頁數(shù)】:50 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景與意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 文獻綜述
        1.2.1 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國外研究現(xiàn)狀
    1.3 研究內(nèi)容
    1.4 可行性分析及創(chuàng)新點
        1.4.1 可行性分析
        1.4.2 論文創(chuàng)新點
    1.5 章節(jié)安排
第2章 時空交互模型的建立和參數(shù)估計
    2.1 模型的層次結(jié)構(gòu)
        2.1.1 模型的時空過程
        2.1.2 模型的白噪聲過程
    2.2 模型的矩陣表達式
    2.3 模型的參數(shù)估計
        2.3.1 最小二乘法
        2.3.2 交叉驗證法
    2.4 本章小結(jié)
第3章 時空交互模型的算法實現(xiàn)
    3.1 模糊C均值聚類算法
        3.1.1 算法介紹
        3.1.2 算法原理
    3.2 穩(wěn)健回歸
        3.2.1 穩(wěn)健回歸理論
        3.2.2 隨機抽樣一致性算法
    3.3 加權(quán)最小二乘算法
    3.4 本章小結(jié)
第4章 京津冀地區(qū)空氣污染數(shù)據(jù)實證分析
    4.1 數(shù)據(jù)選取
    4.2 數(shù)據(jù)初步分析
        4.2.1 京津冀地區(qū)PM2.5及其影響因素的相關(guān)性分析
        4.2.2 京津冀地區(qū)觀測站點聚類分析
        4.2.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理
    4.3 京津冀地區(qū)時空交互模型
    4.4 模型參數(shù)估計結(jié)果分析
        4.4.1 氣象和時間影響因素估計結(jié)果
        4.4.2 空氣污染物影響因素估計結(jié)果
        4.4.3 空間位置影響因素估計結(jié)果
        4.4.4 模型選擇
    4.5 模型診斷
    4.6 模型預(yù)測
    4.7 模型評價
    4.8 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 研究主要成果
    5.2 本文不足及展望
    5.3 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻
攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果
致謝



本文編號:3882941

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