摘要
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.
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