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湖南省空气质量时空特征——基于函数型数据的实证分析
被引量:
1
1
作者
李科
刘娅
+1 位作者
孟珍菊
李姣
《湖南师范大学自然科学学报》
CAS
北大核心
2024年第2期1-11,共11页
采用函数型数据分析技术对湖南省2015—2021年空气质量(I_(AQ))的时空特征、影响因素以及未来发展趋势进行研究,结果表明:(1)从时间维度看,湖南省I_(AQ)的优良天数占比由79.2%(2015年)提升为94.35%(2021年);从季节看,秋、冬季节I_(AQ)...
采用函数型数据分析技术对湖南省2015—2021年空气质量(I_(AQ))的时空特征、影响因素以及未来发展趋势进行研究,结果表明:(1)从时间维度看,湖南省I_(AQ)的优良天数占比由79.2%(2015年)提升为94.35%(2021年);从季节看,秋、冬季节I_(AQ)值最高,春季次之,夏季最好;(2)从空间维度看,湖南省空气质量较差的是东部地区、中部地区和中北部地区,空气质量较好的是西部、西北部、南部和东南部地区;(3)在气象因素中,温度与降雨量有助于改善空气质量,而风速则不利于空气质量的改善,影响强度由大到小依次为:温度、降雨量、风速;(4)在社会经济因素中,第二产业占GDP比例及城市化水平是导致湖南省空气质量变差的主要原因,而建成区绿地覆盖率有效改善了湖南省空气质量;(5)相比传统的时间序列模型,函数型时间序列模型的预测精度更高。
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关键词
空气质量
函数型数据
时空特征
影响因素
预测
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职称材料
题名
湖南省空气质量时空特征——基于函数型数据的实证分析
被引量:
1
1
作者
李科
刘娅
孟珍菊
李姣
机构
湖南师范大学数学与统计学院
湖南师范大学商学院
湖南省双碳研究院
出处
《湖南师范大学自然科学学报》
CAS
北大核心
2024年第2期1-11,共11页
基金
湖南创新型省份建设专项(2019SK2336)。
文摘
采用函数型数据分析技术对湖南省2015—2021年空气质量(I_(AQ))的时空特征、影响因素以及未来发展趋势进行研究,结果表明:(1)从时间维度看,湖南省I_(AQ)的优良天数占比由79.2%(2015年)提升为94.35%(2021年);从季节看,秋、冬季节I_(AQ)值最高,春季次之,夏季最好;(2)从空间维度看,湖南省空气质量较差的是东部地区、中部地区和中北部地区,空气质量较好的是西部、西北部、南部和东南部地区;(3)在气象因素中,温度与降雨量有助于改善空气质量,而风速则不利于空气质量的改善,影响强度由大到小依次为:温度、降雨量、风速;(4)在社会经济因素中,第二产业占GDP比例及城市化水平是导致湖南省空气质量变差的主要原因,而建成区绿地覆盖率有效改善了湖南省空气质量;(5)相比传统的时间序列模型,函数型时间序列模型的预测精度更高。
关键词
空气质量
函数型数据
时空特征
影响因素
预测
Keywords
air quality
functional data
spatial-temporal characteristics
influencing factors
prediction
分类号
X51 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
湖南省空气质量时空特征——基于函数型数据的实证分析
李科
刘娅
孟珍菊
李姣
《湖南师范大学自然科学学报》
CAS
北大核心
2024
1
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