烏魯木齊市PM 2.5 污染影響因素分析及預(yù)測(cè)研究
發(fā)布時(shí)間:2024-05-15 19:04
PM2.5作為一種空氣細(xì)顆粒污染物,嚴(yán)重影響了人類身體健康、大氣環(huán)境及生態(tài)系統(tǒng),因此得到社會(huì)的廣泛關(guān)注。烏魯木齊市是我國(guó)通往中亞、西亞的咽喉,同時(shí)也是國(guó)際上著名的陸港城市,其空氣質(zhì)量問(wèn)題愈發(fā)體現(xiàn)出其重要性。本文對(duì)烏魯木齊PM2.5濃度歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和預(yù)測(cè),以此為大氣污染治理提供科學(xué)依據(jù),為“一帶一路”核心區(qū)環(huán)保調(diào)控措施的制訂提供理論依據(jù)。本文對(duì)監(jiān)測(cè)的PM2.5數(shù)據(jù)做了以下統(tǒng)計(jì)建模研究:(1)本文第一部分對(duì)烏魯木齊市的PM2.5現(xiàn)狀進(jìn)行分析,首先對(duì)新疆進(jìn)行空間自相關(guān)分析,研究烏魯木齊與周邊城市污染的關(guān)聯(lián)程度,其次對(duì)烏魯木齊7個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)的PM2.5濃度數(shù)據(jù)進(jìn)行空間自相關(guān)分析。最后對(duì)烏魯木齊市七個(gè)區(qū)在各季節(jié)PM2.5濃度分布情況進(jìn)行分析,結(jié)果表現(xiàn)為冬季PM2.5濃度高于夏季PM2.5濃度,說(shuō)明采暖期對(duì)烏魯木齊PM2.5濃度影響很大。(2)本文第二部分對(duì)烏魯木齊市的PM2.5影...
【文章頁(yè)數(shù)】:79 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
1.引言
1.1 研究背景和意義
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意義
1.2 文獻(xiàn)綜述
1.2.1 PM2.5 空間分布特征研究綜述
1.2.2 PM2.5 影響因素研究綜述
1.2.3 PM2.5 預(yù)測(cè)的研究綜述
1.3 本文主要工作和整體結(jié)構(gòu)
1.3.1 本文主要工作
1.3.2 本文的技術(shù)路線圖
1.4 本文的創(chuàng)新之處
2.相關(guān)理論及方法概述
2.1 基于空間影響因素分析理論模型概述
2.1.1 全局空間自相關(guān)模型
2.1.2 局部空間自相關(guān)模型
2.2 基于分位數(shù)回歸模型的影響因素理論概述
2.3 基于多元時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型的理論概述
2.3.1 時(shí)間序列模型
2.3.2 多元時(shí)間序列模型
2.4 本章小結(jié)
3.烏魯木齊市PM2.5 濃度現(xiàn)狀分析
3.1 烏魯木齊市PM2.5 濃度的時(shí)空分析
3.1.1 新疆各行政區(qū)PM2.5 空間自相關(guān)性分析
3.1.2 烏魯木齊市各監(jiān)測(cè)點(diǎn)PM2.5 空間自相關(guān)分析
3.2 烏魯木齊市PM2.5 污染狀況
3.3 本章小結(jié)
4.烏魯木齊市PM2.5 影響因素分析
4.1 PM2.5與AQI中其他監(jiān)測(cè)指標(biāo)的分位數(shù)回歸分析
4.1.1 PM2.5與AQI中其他監(jiān)測(cè)指標(biāo)的相關(guān)性分析
4.1.2 基于均值回歸模型的PM2.5 影響因素分析
4.1.3 基于建立線性參數(shù)分位數(shù)回歸PM2.5 影響因素分析
4.1.4 基于單指標(biāo)分位數(shù)回歸模型的內(nèi)部關(guān)系分析
4.2 PM2.5 與氣象因素的關(guān)系分析
4.3 PM2.5 與采暖期的關(guān)系分析
4.4 本章小結(jié)
5.基于ARIMAX模型的烏魯木齊PM2.5 預(yù)測(cè)研究
5.1 平穩(wěn)性檢驗(yàn)和純隨機(jī)性檢驗(yàn)
5.2 預(yù)報(bào)噪聲化處理
5.2.1 輸入變量序列建立ARIMA模型
5.2.2 計(jì)算輸入變量和響應(yīng)變量的協(xié)相關(guān)系數(shù)
5.3 模型參數(shù)估計(jì)與擬合
5.3.1 模型參數(shù)估計(jì)
5.3.2 模型擬合
5.4 PM2.5 的預(yù)測(cè)結(jié)果及模型檢驗(yàn)
5.4.1 PM2.5 的預(yù)測(cè)結(jié)果
5.4.2 ARIMAX模型的檢驗(yàn)
5.5 本章小結(jié)
6.結(jié)論與展望
6.1 研究結(jié)論
6.2 展望
參考文獻(xiàn)
附錄1
附錄2
附錄3
致謝
作者簡(jiǎn)介
本文編號(hào):3974089
【文章頁(yè)數(shù)】:79 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
1.引言
1.1 研究背景和意義
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意義
1.2 文獻(xiàn)綜述
1.2.1 PM2.5 空間分布特征研究綜述
1.2.2 PM2.5 影響因素研究綜述
1.2.3 PM2.5 預(yù)測(cè)的研究綜述
1.3 本文主要工作和整體結(jié)構(gòu)
1.3.1 本文主要工作
1.3.2 本文的技術(shù)路線圖
1.4 本文的創(chuàng)新之處
2.相關(guān)理論及方法概述
2.1 基于空間影響因素分析理論模型概述
2.1.1 全局空間自相關(guān)模型
2.1.2 局部空間自相關(guān)模型
2.2 基于分位數(shù)回歸模型的影響因素理論概述
2.3 基于多元時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型的理論概述
2.3.1 時(shí)間序列模型
2.3.2 多元時(shí)間序列模型
2.4 本章小結(jié)
3.烏魯木齊市PM2.5 濃度現(xiàn)狀分析
3.1 烏魯木齊市PM2.5 濃度的時(shí)空分析
3.1.1 新疆各行政區(qū)PM2.5 空間自相關(guān)性分析
3.1.2 烏魯木齊市各監(jiān)測(cè)點(diǎn)PM2.5 空間自相關(guān)分析
3.2 烏魯木齊市PM2.5 污染狀況
3.3 本章小結(jié)
4.烏魯木齊市PM2.5 影響因素分析
4.1 PM2.5與AQI中其他監(jiān)測(cè)指標(biāo)的分位數(shù)回歸分析
4.1.1 PM2.5與AQI中其他監(jiān)測(cè)指標(biāo)的相關(guān)性分析
4.1.2 基于均值回歸模型的PM2.5 影響因素分析
4.1.3 基于建立線性參數(shù)分位數(shù)回歸PM2.5 影響因素分析
4.1.4 基于單指標(biāo)分位數(shù)回歸模型的內(nèi)部關(guān)系分析
4.2 PM2.5 與氣象因素的關(guān)系分析
4.3 PM2.5 與采暖期的關(guān)系分析
4.4 本章小結(jié)
5.基于ARIMAX模型的烏魯木齊PM2.5 預(yù)測(cè)研究
5.1 平穩(wěn)性檢驗(yàn)和純隨機(jī)性檢驗(yàn)
5.2 預(yù)報(bào)噪聲化處理
5.2.1 輸入變量序列建立ARIMA模型
5.2.2 計(jì)算輸入變量和響應(yīng)變量的協(xié)相關(guān)系數(shù)
5.3 模型參數(shù)估計(jì)與擬合
5.3.1 模型參數(shù)估計(jì)
5.3.2 模型擬合
5.4 PM2.5 的預(yù)測(cè)結(jié)果及模型檢驗(yàn)
5.4.1 PM2.5 的預(yù)測(cè)結(jié)果
5.4.2 ARIMAX模型的檢驗(yàn)
5.5 本章小結(jié)
6.結(jié)論與展望
6.1 研究結(jié)論
6.2 展望
參考文獻(xiàn)
附錄1
附錄2
附錄3
致謝
作者簡(jiǎn)介
本文編號(hào):3974089
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