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基于多元回归模型的北京市PM2.5影响因素研究

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近年来，"雾霾天气"愈发频繁，严重影响着人们的身心健康，而造成"雾霾天气"的"罪魁祸首"就是空气中的细颗粒物PM2。5。本文基于北京市2020年全年的空气污染物因素、气象因素的每3小时的数据，建立关于PM2。5浓度的多元回归模型，利用相关性分析、逐步回归的方法选择变量，加权最小二乘法估计模型参数。结果表明，空气中PM10、SO2、CO、PM2。5_p(前一个观测时间的PM2。5浓度)浓度对PM2。5有正的影响，NO2对PM2。5的影响主要通过与温度、气压的交互作用体现出来。温度降低、空气湿度大、风速小，则不利于污染物的扩散，导致空气中PM2。5浓度升高。

袁芳

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首都经济贸易大学统计学院 北京 100070

PM2.5 污染气体 气象因素 多元回归模型

2023

10.19932/j.cnki.22-1256/F.2023.01.075

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影响因子：0.282
ISSN：1009-2994
年,卷(期)：2023.(3)
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