基于地统计学的江苏PM2.5空间变异性分析
PM2.5是造成空气污染的重要因素之一,为了对江苏省PM2.5空间变异性进行研究,以江苏省PM2.5监测站数据,利用地统计模型,分析江苏省13市大气中PM25的污染程度.结果表明:普通克里格法的指数模型较球状模型和高斯模型更为适合;晴、雨、雪都是中等的变异性,其空间变化是由结构性因素和随机性因素共同作用的结果;晴天的块金系数为16.7%,空间相关性较强,而雨雪天气的空间相关性较弱,证实了雨雪天气对PM2.5有着较大的影响.
PM2.5、地统计学、空间变异性、克里格法、指数模型
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P12;P62
全国统计科学研究计划项目2011LY062;江苏省高校自然科学基金12KJB11016
2016-01-16(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
73-76,91