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对北京地区空气质量分布特征和影响因素的研究已比较丰富,但仍缺少利用空间模型来研究影响北京市空气质量的因素。在分析北京市2019年各区空气质量数据的基础上,得出北京地区夏季和初秋空气质量相对较好,而冬季和初春空气质量相对较差;北京地区大气污染在空间上呈现出北低南高的趋势,自然因素是造成这种分布特征的主要原因;各区空气质量在空间上存在着显著的相关性,空间建模得出人均GDP和汽车保有量的增长会导致空气质量的恶化,而林木绿化率的增长有助于空气质量的改善。 相似文献
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对京津冀地区空气质量分布特征及影响因素的研究已比较丰富,但对气象因素的影响分析往往通过简单的相关性分析。文章通过分析京津冀地区2019-2020年各市空气质量数据的基础上,得出近几年该地区空气质量都得到了明显的提升,在冬季空气质量相对较差,而春夏及初秋空气质量相对较好;京津冀地区呈现出北部区域空气质量较好,南部地区空气质量较差的现象,但各市空气质量整体较好;回归模型得出气温和风速对AQI指数有着显著的负向影响,相对湿度和气压对AQI指数有着显著的正向影响。最终本文还针对京津冀地区空气质量的治理提出了相应的建议。 相似文献
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对北京市空气质量时空分布的研究已比较丰富,但仍缺少对北京市不同区域大气污染物变化相似性的研究.在分析北京市2018年空气污染物时空分布特征的基础上,得出污染物浓度在空间上呈现出北低南高的趋势,自然因素是造成该趋势的主要原因.分别从污染物浓度值和空气质量等级天数2个角度对北京市的大气监测站点进行聚类分析,根据2种聚类结果... 相似文献
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