基于分层贝叶斯时空模型的雾霾天气过程计数分析

摘要：

本文以北京市8个行政区(东城区、西城区、石景山区、海淀区、朝阳区、昌平区、顺义区、怀柔区)的PM2.5指数计算各区逐月雾霾天气过程计数频数为研究对象,选择考虑包括地表温度、相对湿度、平均风速、SO2质量浓度和NO2质量浓度在内的5个影响因素.本文定义雾霾天气过程,构建分层贝叶斯时空模型,在一个统计模型中对诸多影响因素进行分析,并从计数分析的角度对北京市雾霾天气现象的时空分布、影响因素进行深入讨论.通过分析得出,温度、湿度、污染物浓度对于雾霾天气过程发生具有促进作用,平均风速对于雾霾天气过程发生具有抑制作用.从时空角度分析,从时间维度上看雾霾天气过程的发生具有明显的季节性特征,冬季(1月、2月)以及3月雾霾天气过程发生次数最高,春季(4月、5月)发生次数最低,秋季发生次数略高于夏季.从空间维度上来看,中心城区(东城区、西城区、石景山、海淀区、朝阳区)雾霾天气过程发生次数明显高于郊区(顺义、昌平、怀柔),以东城区、西城区和朝阳区最为严重.

关键词：分层贝叶斯、时空模型、雾霾、计数分析

所属期刊栏目：36

分类号：O212(概率论与数理统计)

资助基金：中国人民大学科学研究基金中央高校基本科研业务费专项资金资助项目成果15XNL008

在线出版日期：2017-12-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：970-982