基于GAM的鞍山气象条件对PM2.5和SO2的影响研究

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摘要：以辽宁鞍山市2019年小时气象数据、大气污染物小时数据为基础，基于广义可加模型（GAM），在考虑城市大气污染本底值、月份等混杂因素的情况下构建响应关系模型。引入相对危险度（RR）概念计算定量关系，分析气象因子（风速、温度、相对湿度）的改变对... 展开+

摘要：

以辽宁鞍山市2019年小时气象数据、大气污染物小时数据为基础，基于广义可加模型（GAM），在考虑城市大气污染本底值、月份等混杂因素的情况下构建响应关系模型。引入相对危险度（RR）概念计算定量关系，分析气象因子（风速、温度、相对湿度）的改变对PM2.5与SO2的影响。结果表明：三类气象因子对PM2.5的影响均存在阈值效应；风速的影响百分率最高，在低于4 m/s范围内变化时，每单位增量引起PM2.5浓度的相对改变量为-7.63%；温度的增加使PM2.5浓度呈U形变化，其阈值为10 ℃，温度在两个阈值区间引起的PM2.5浓度相对改变量分别为-0.56%与0.6%；除干燥天气或降雨时，相对湿度的增加多导致城市PM2.5浓度的升高；当响应变量为SO2时，风速、温度、相对湿度三类气象因子每单位减小量对应的SO2浓度相对改变量分别为-0.91%、-0.43%和0.98%。

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