| 基于GAM模型分析影响因素交互作用对PM2.5浓度变化的影响 |
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| 引用本文： | 贺祥,林振山. 基于GAM模型分析影响因素交互作用对PM2.5浓度变化的影响[J]. 环境科学, 2017, 38(1): 22-32 |
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| 作者姓名： | 贺祥 林振山 |
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| 作者单位： | 南京师范大学地理科学学院, 南京 210023;凯里学院旅游学院, 贵州 凯里 556011;江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心, 南京 210023;江苏省地理环境演化国家重点实验室培育建设点, 南京 210023;虚拟地理环境教育部重点实验室(南京师范大学), 南京 210023,南京师范大学地理科学学院, 南京 210023;江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心, 南京 210023;江苏省地理环境演化国家重点实验室培育建设点, 南京 210023;虚拟地理环境教育部重点实验室(南京师范大学), 南京 210023 |
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| 摘 要： | 对南京市2013~2015年PM2.5及影响因素的时间变化序列,运用广义可加模型(GAM)分析影响因素交互作用对PM2.5浓度变化的影响.结果表明,PM2.5及影响因素都基本服从正态分布类型,影响因素间具较强相关性,其中气温、气压和水汽压间具有显著相关性.PM2.5浓度变化的单因素GAM模型中,所有影响因素均通过显著性检验,其中SO_2、CO、NO_2等影响因素的模型拟合度较优,方程解释度较高;PM2.5浓度变化的多因素GAM模型中SO_2、CO、NO_2、O_3、平均降雨量(PRE)、平均风速(WIND)和相对湿度(RHU)等影响因素对PM2.5浓度变化解释率为73.9%,对其变化具有显著性影响;通过多因素对PM2.5浓度变化影响效应的诊断分析,得到SO_2、NO_2和WIND与PM2.5浓度变化呈线性关系,CO、O_3、PRE和RHU与PM2.5浓度变化呈非线性关系;在影响因素交互作用对PM2.5浓度变化影响的GAM模型中,SO_2与CO、PRE、RHU间交互作用,CO与NO_2、O_3、PRE、WIND、RHU间交互作用,以及NO_2与WIND、PRE、RHU间交互作用,都在P0.01(或P0.05)水平下显著影响PM2.5浓度变化;大气污染物SO_2、CO及NO_2分别与气象等其它因素的交互作用对PM2.5浓度变化产生最主要影响作用;通过对影响因素交互作用GAM模型可视化三维图分析,定量研究了影响因素交互作用对PM2.5浓度变化的影响特征.结论表明,运用GAM模型,能够定量化分析影响因素交互作用对PM2.5浓度变化的影响,研究方法具有一定创新性,对PM2.5浓度污染与控制研究具有重要意义.
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| 关 键 词： | GAM模型 PM2.5浓度变化 影响因素 交互作用 南京市 |
| 收稿时间： | 2016-06-12 |
| 修稿时间： | 2016-08-07 |
Interactive Effects of the Influencing Factors on the Changes of PM2.5 Concentration Based on GAM Model |
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| HE Xiang and LIN Zhen-shan. Interactive Effects of the Influencing Factors on the Changes of PM2.5 Concentration Based on GAM Model[J]. Chinese Journal of Environmental Science, 2017, 38(1): 22-32 |
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| Authors: | HE Xiang and LIN Zhen-shan |
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| Affiliation: | College of Geography Science, Nanjing Normal University, Nanjing 210023, China;Institute of Tourism, Kaili University, Kaili 556011, China;Jiangsu Center for Collaborative Innovation in Geographical Information Resource Development and Application, Nanjing 210023, China;State Key Laboratory Cultivation Base of Geographical Environment Evolution(Jiangsu Province), Nanjing 210023, China;Key Laboratory of Virtual Geographic Environment(Nanjing Normal University), Ministry of Education, Nanjing 210023, China and College of Geography Science, Nanjing Normal University, Nanjing 210023, China;Jiangsu Center for Collaborative Innovation in Geographical Information Resource Development and Application, Nanjing 210023, China;State Key Laboratory Cultivation Base of Geographical Environment Evolution(Jiangsu Province), Nanjing 210023, China;Key Laboratory of Virtual Geographic Environment(Nanjing Normal University), Ministry of Education, Nanjing 210023, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | GAM model the change of PM2.5 concentration influencing factors interaction Nanjing City |
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