中国重点区域PM2.5时空变化分析与预测

摘要：

在我国工业化和城市化迅速发展的背景下,细小颗粒物PM2.5污染已经成为当前主要空气污染物.本文使用基于Python编程语言的网络爬虫技术获取了中国京津冀、长三角、珠三角3个重点区域的PM2.5日均值数据,分别基于Excel软件和ArcGIS软件进行PM2.5时空变化特征分析.最后,通过建立分数阶累加灰色预测模型对北京市2018年PM2.5月均值浓度进行预测.结果显示:1)时间上,我国PM2.5浓度表现为"冬高夏低"的"U"形变化趋势;2)空间上,我国PM2.5浓度整体表现为由南北地区向中部地区PM2.5浓度逐渐增加;3)分数阶GM(1,1)模型对PM2.5月均值浓度数据的预测精确度较高,结合预测结果可从长期或短期提出PM2.5污染治理的措施建议.

关键词：PM2. 5;时空变化分析;ArcGIS;空间自相关分析;分数阶灰色预测模型

所属期刊栏目：45

分类号：P208(一般性问题)

在线出版日期：2022-02-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：175-181