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| GAM的区域PM_(2.5)浓度影响因子识别及关联关系分析 | |
| 作者单位： | ;1.武汉大学资源与环境科学学院;2.武汉大学地理信息系统教育部重点实验室 |
| 摘 要： | 区域PM_(2.5)浓度影响因子及显著程度对区域PM_(2.5)浓度模拟和污染控制具有重要意义。该研究应用广义加性模型(GAM)建立模型分析2013年京津冀区域PM_(2.5)浓度与AOD、气象因子(相对湿度、温度、降雨量、大气压、风速)和土地利用类型(水体、林地、耕地、建设用地、裸地)之间的相关关系。结果表明,温度、大气压、AOD、林地、建设用地和裸地显著的影响PM_(2.5)浓度;且温度、AOD、裸地、林地与PM_(2.5)存在复杂相关关系,大气压、建设用地与PM_(2.5)浓度存在线性相关关系。GAM模型R~2为0.952,拟合结果与实测结果的线性回归方程系数为0.959,模型交叉验证后得到R2为0.792。结果表明,利用GAM能有效的识别区域PM_(2.5)浓度的影响因子,根据影响因子进行PM_(2.5)浓度拟合并得到可靠的拟合结果。 |
| 关 键 词： | 广义加性模型(GAM) 区域PM_(2.5) 气象因子 土地利用类型 |
Regional PM_(2.5) Concentration Effect Factors Identification and Correlation Analysis Based on GAM |
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