基于时间序列和多元方法的乌鲁木齐PM_(2.5)浓度分析

鉴于肺部可吸入颗粒物PM_(2.5)对人体的危害,利用多元分析及时间序列的方法将PM_(2.5)浓度变化划分为稳定部分(由分子内部的作用引起浓度变化)和不稳定部分(由外部环境因素,即温度,风力,风向及天气等)进行预测.收集乌鲁木齐7个监测站点2014年11月至2015年3月(冬季)每天的PM_(2.5),PM_(10),CO,NO_2,O_3,O_3(8 h),SO_2及天气等相关因素数据,对PM_(2.5)浓度建立预测模型并进行结果分析.相关分析表明:户外PM_(2.5)与PM_(10),CO,NO_2和SO_2具有较高的相关性.对平稳部分利用指数平滑模型预测PM_(2.5)浓度,得到最好的平滑指数是0.32.主成分回归(PCR)模型用于预测PM_(2.5)浓度的不稳定性成分,得到R2值为0.803.最终,将2015年3月至2015年5月的数据利用5种性能指标检验模型,结果表明该模型方法预测效果较好,有一定的实用价值.