地区空气污染的“压力”与企业绿色转型的“动力”——基于城市PM2.5和公司并购的实证发现

地区空气污染会影响域内各类市场主体行为,包括微观企业决策。碳达峰、碳中和的提出要求各地加强空气污染治理,推动企业绿色转型,而绿色并购是企业绿色转型的重要方式。利用2013—2018年我国A股上市的污染企业发起的并购为样本,并手动搜集整理确定绿色并购样本,实证研究地区空气污染对域内企业绿色转型的影响。研究发现,地区空气污染加剧会提升域内污染企业绿色并购的意愿。在此基础上,通过并购前后企业信息披露质量和社会责任承担变化,研究发现地区空气污染加剧下的企业绿色转型并非源于自主绿色转型发展的内生“动力”,更多是外部“压力”下的“工具主义”行为。从影响路径来看,地区空气污染引致的压力会通过行业竞争和融资约束这两个途径影响污染企业绿色转型的“动力”。最后,异质性检验发现在市场化程度高和非国有企业样本,地区空气污染加剧对企业绿色并购的促进作用更为显著。

中美大陆区域气溶胶成分消光贡献研究综述

气溶胶消光作用是影响大气能见度的主控因素,气溶胶浓度、成分与其散射和吸收特性的非线性关系导致其对能见度的影响存在较大不确定性。1988~2008年美国IMPROVE(Interagency Monitoring of Protected Visual Environments)能见度监测网络各区域的重构细颗粒物(RCFM)浓度范围为1.4~19.4μg m^(-3),重构气溶胶消光系数为10.0~172.5 Mm^(-1)(1 Mm^(-1)=10^(-6) m^(-1))。2006~2018年中国各地区已有观测的平均细颗粒物PM2.5浓度为14.3~188.3μg m^(-3),对应的重构消光系数为52.6~1044.0 Mm^(-1)。美国地区PM2.5浓度水平与我国三亚地区相当;硫酸盐是气溶胶消光的最大贡献成分,占比可高达77%;其次是有机物,最大可达50%;而硝酸盐只有在南加州对气溶胶消光的贡献较大,超过了30%。同时,由于东部的相对湿度高于西部,东部和西部的消光差异比气溶胶浓度的差异更显著。在我国,硫酸盐和有机物同样是消光的主要成分,贡献分别为21%~57%和21%~39%;硝酸盐只在华中地区是主要的消光成分,超过了30%。我国气溶胶浓度和消光水平显著高于美国地区,当前广泛使用的气溶胶消光IMPROVE方程存在较高误差,消光系数低值高估和高值低估范围可达-60%~35%;并且污染越严重,消光低估越显著。采用较大误差的气溶胶消光算法将直接影响我国大气污染防治与蓝天计划的准确实施,随着我国大气污染防治工作的深入开展,急需针对我国各类环境和气候区域进行气溶胶成分消光的精准核算与溯源研究,为我国大气能见度提升提供关键科技支撑。

一种改进的变权科莫多优化算法及其应用

针对科莫多算法(KMA)在求解复杂函数和高维情况下容易出现早熟收敛的问题,提出了一种改进的变权科莫多优化算法(VWCKMA)。首先利用Tent混沌映射产生的序列对科莫多个体位置进行位置初始化,为全局搜索的多样性奠定基础。然后提出可变惯性权重,分别对不同社会等级的科莫多个体的运动进行不同控制,较好地提高了收敛速度。最后利用Tent混沌映射进行局部扰动,使其能够进行更加精确的局部搜索,避免局部最优值。仿真实验表明,在单峰函数和多峰函数求解的标准差和均值中,VWCKMA在收敛精度和收敛速度方面均有很大的提高。针对实际空气污染物PM_(2.5)预测非线性的问题,利用VWCKMA对BP神经网络的权值和阈值进行迭代寻优,基于最优参数的条件下使用BP神经网络对PM_(2.5)进行预测。实验结果表明预测准确率为85.085%,相比单一BP神经网络预测准确率提高19.85个百分点,体现VWCKMA具有一定的实践应用价值。

基于GIS的黑龙江省空气质量监测

黑龙江省属于国界,位于中国的北部。由于冬季的燃煤采暖和秸秆燃烧,造成了冬季严重的雾霾状况,近几年随着锅炉改造和禁止秸秆燃烧的相关措施实施出台,黑龙江省的空气质量得到明显改善,但还是存在各种状况。本文对黑龙江省13个市区的2020年空气质量数据进行分析,分别从月份、季度、以及采暖期和非采暖期的角度,主要对各个城市的AQI (空气质量指数Air Quality Index)、PM2.5等污染指数利用GIS可视化,揭示黑龙江省全年空气质量的时间及地区差异,为污染的防治提供依据。

北京地区办公建筑室内典型污染物日均浓度与工作时均浓度对比分析

以办公建筑为代表的具有明确作息规律的建筑中,以污染物浓度24 h平均值作为室内污染物评价指标的合理性尚不清楚。本文以北京某办公建筑为对象,利用为期1个月的室内CO_(2)和PM2.5浓度的实时监测数据,分析了24 h日均浓度和工作时均浓度(07:00—19:00)的关系。结果表明,对照我国GB/T 18883—2022,室内CO_(2)和PM2.5日均浓度的超标率小于2%,但工作时均浓度的超标率远高于日均浓度(1.25~20倍)。日均浓度与工作时均浓度之间存在较大偏差,PM2.5相对偏差的最大值为0.45,中位值为0.14;CO_(2)相对偏差的最大值为0.34,中位值为0.04。对照我国标准,室内CO_(2)的漏判率为100%,错罚率为0;室内PM2.5的漏判率为62.3%,错罚率为19.7%。错罚率和漏判率与所采用的评价标准密切相关,随着浓度标准的提高,即浓度限值减小,错罚率和漏判率均下降。因此,针对实际办公建筑的空气质量评价,应当同时关注污染物的工作时均浓度而非仅采用24 h日均浓度,并选择合适的评价标准和浓度限值。本文的研究结果为更加准确、有效地评价办公建筑的空气质量评价提供了新思路。

一种基于K-means聚类算法的沙尘天气客观识别方法

鉴于以往基于污染物浓度时间序列进行分析的沙尘天气识别方法在判断标准上存在一定的主观性,本文提出一种基于K-means聚类算法的沙尘天气客观识别方法。本方法利用环境监测总站的PM2.5和PM10小时浓度资料进行聚类,首先选取最优的分类数目K进行聚类,其次对聚类结果中离散程度较高的类别进行再次聚类,直到无需分类。将本方法应用于西安市2018年2~4月沙尘天气的识别中,结果表明,本方法可有效识别主要沙尘天气。此外,利用本方法可得到沙尘天气典型特征:PM2.5占PM10浓度的比例小于43.5%、PM10浓度高于228μg/m^(3,)符合沙尘天气期间PM10浓度较高且以粗颗粒物为主的物理特征。总体上看,本方法物理基础清晰,可操行性强,适用于大规模数据处理,具有较好的实用价值和应用前景。

离子色谱法同时检测大气颗粒物PM_(2.5)中低级脂肪胺和常规阳离子

大气中存在大量的有机胺污染,其中低级脂肪胺是促进颗粒形成和生长成为PM_(2.5)的诱因,会对人体肾脏、心肺功能健康造成损害。而PM_(2.5)是大气中常见的颗粒污染物,是雾霾天气产生的主要原因,其成分非常复杂,测定其中的阳离子和低级脂肪胺,能直接监测环境大气质量,保护人体健康。本研究建立了抑制电导离子色谱法同时测定大气细颗粒物PM_(2.5)中4种低级脂肪胺(甲胺、二甲胺、三甲胺、乙胺)和5种常见阳离子(Na^(+)、NH_(4)^(+)、K^(+)、Mg^(2+)、Ca^(2+)),通过优化色谱条件,实现了K^(+)和甲胺、二甲胺和乙胺等难分离物质的有效分离,分析结果可用于评估空气中的颗粒物污染情况。本研究采用负载石英滤膜的中流量采样器采集大气中的PM_(2.5)颗粒物,裁剪1/2滤膜并剪碎于10 mL超纯水中超声提取2次共60 min,提取液过0.22μm滤膜后用离子色谱检测。比较了3种阳离子色谱柱IonPac^(TM) CS17、IonPac^(TM) CS16和SH-CC-9后,最终选用SH-CC-9阳离子分析柱(200 mm×4.6 mm)进行分离:柱温30℃,检测器温度35℃,进样量25μL,流动相为甲基磺酸(MSA)水溶液,流速为1.1 mL/min。在此色谱条件下,大气中可能存在的其他胺(N,N-二甲基甲酰胺、N,N-二甲基乙酰胺、丙胺、二乙胺、三乙胺、三乙醇胺、异丙胺)对目标离子没有影响。待测的4种低级脂肪胺和5种常见阳离子在各自相应的浓度范围内呈现良好的线性关系,线性相关系数(r)均不小于0.997,检出限(LOD)为0.02~1.90μg/L,定量限(LOQ)为0.07~6.32μg/L, 6个平行样品测定的相对标准偏差(RSD)小于2%,样品加标回收率为93.2%~104%。采用建立的方法对189个大气颗粒物PM_(2.5)样品进行检测,9种离子均有检出,其中Na^(+)、NH_(4)^(+)、Ca^(2+)等离子含量较多,4种低级脂肪胺含量少,但部分样品中乙胺含量偏高。结果表明,本研究建立的离子色谱方法前处理简单,灵敏度高,准确性好,可满足大气颗粒物PM_(2.5)中低级脂肪胺和常规阳离子同时定量检测的需求,能够快速处理大量样品,准确评价空气中颗粒物的污染程度,追溯污染来源,保护人类健康。

PM2.5诱导NLRP3炎症小体活化对人主动脉内皮细胞的影响

目的 探讨PM2.5诱导人主动脉内皮细胞(HAECs)损伤的分子机制。方法 收集大气PM2.5染毒HAECs 24 h,采用MTT法检测细胞存活率,酶联免疫吸附实验检测(ELISA)白介素-1β(IL-1β)和IL-18的含量,硫代巴比妥法检测丙二醛(MDA)含量,比色法检测乳酸脱氢酶(LDH)活性,Western blot和Q-PCR法检测NLRP3、caspase-1、IL-1β、Bax和Bcl-2的表达,流式细胞术和DAPI染色检测细胞凋亡,活性氧(ROS)和线粒体ROS(mtROS)试剂盒检测ROS和mtROS水平,使用NLRP3 siRNA及ROS和mtROS特异性抑制剂(NAC和Mito-TEMPO)后,观察上述结果的变化。结果 PM2.5可引起HAECs细胞分泌IL-1β和IL-18增加,释放MDA和LDH增多,促进细胞凋亡,并呈现剂量依赖关系;PM2.5可诱导HAECs细胞caspase-1和IL-1β表达增加,还可使HAECs细胞的ROS和mtROS水平显著升高;使用NLRP3 siRNA以及ROS和mtROS的抑制剂可明显抑制上述效应。结论 PM2.5通过诱导HAECs细胞氧化应激而活化NLRP3炎症小体,进一步引起细胞炎性反应和凋亡。

景观防护林带PM2.5与环境因子的关系研究

以长江沿岸的典型景观防护林为研究对象,选取榔榆、乌桕、落羽杉和薄壳山核桃4种纯林类型的景观防护林,于2023年监测PM2.5、风速、风向、光照度、空气湿度、空气温度、气压、土壤温度和土壤湿度的季度变化。发现乌桕防护林带PM2.5质量浓度变化幅度较大,夏季明显低于冬季,而其他3个防护林带PM2.5质量浓度季节变化幅度不大。通过相关性分析发现PM2.5与多个环境因子有相关性,尤其是乌桕防护林带。为了探究各环境因子对PM2.5的影响,该研究引入随机森林模型,结果表明在长江沿岸的典型景观防护林中空气湿度是影响PM2.5质量浓度的主要环境因子。该研究结果为未来建构科学合理的防护林体系提供了理论依据。

富马酸二甲酯通过Nrf2/HO-1信号通路缓解细颗粒物对雌性大鼠胎盘的氧化损伤

近年来,已有大量的流行病学调查证实,孕产妇暴露于PM_(2.5)可能导致妊娠并发症和不良妊娠结局的风险增加。本研究旨在探讨孕前PM_(2.5)暴露对大鼠胎盘的损伤及富马酸二甲酯(dimethyl fumarate,DMF)对其调控机制。40只6周龄SPF级雌性SD大鼠,随机分为对照组(生理盐水)、低剂量PM_(2.5)组(1.5 mg/kg PM_(2.5))、高剂量PM_(2.5)组(7.5 mg/kg PM_(2.5))、DMF对照组(生理盐水+50 mg/kg DMF)和DMF干预组(7.5 mg/kg PM_(2.5)+50 mg/kg DMF)。大鼠每2 d染毒1次,共持续40 d。经PM_(2.5)暴露后,高剂量PM_(2.5)组胎鼠数量、胎鼠平均体长、超氧化物歧化酶(SOD)活性和总抗氧化能力(T-AOC)、白细胞介素-10(IL-10)含量明显低于对照组(P<0.05);丙二醛(MDA)含量高于对照组(P<0.05);经DMF处理后,DMF干预组的T-AOC含量显著高于高剂量PM_(2.5)组(P<0.01),能够明显缓解PM_(2.5)诱导的氧化损伤作用。H&E染色结果显示,暴露组胎盘组织迷路区血细胞有不同程度的减少,高剂量PM_(2.5)组血管脉络不清晰,DMF干预组胎盘迷路区的血细胞明显增多,血管脉络清晰整齐。Western印迹结果显示,低剂量PM_(2.5)组和高剂量PM_(2.5)组核因子E2相关因子(Nrf2)、血红素加氧酶1(HO-1)蛋白质水平低于对照组(P<0.01),与高剂量PM_(2.5)组相比,DMF干预组的Nrf2、HO-1蛋白质含量明显增高(P<0.05)。综上所述,DMF可能通过Nrf2/HO-1信号通路缓解孕前PM_(2.5)对胎盘造成的氧化损伤,提高机体的抗氧化能力。

基于机器学习的汾渭平原PM_(2.5)和O_(3)变化特征及影响因素

本文以2017—2021年汾渭平原典型城市西安大气PM_(2.5)和O_(3)浓度数据为基础,运用机器学习方法分析了PM_(2.5)和O_(3)的变化特征和趋势,讨论了污染气体(NO_(2)、SO_(2)、CO和HCHO)与气象因素(温度、相对湿度、风速、大气压力、边界层高度和太阳辐射)对PM_(2.5)和O_(3)浓度变化的交互影响.Theil-Sen趋势分析发现2017—2021年西安市PM_(2.5)和O_(3)分别以每年6.03%和2.06%的速度下降.单因素广义加性模型(GAM)中,NO_(2)、SO_(2)和CO对PM_(2.5)浓度变化影响的模型解释率较高,温度、太阳辐射和大气压对O_(3)浓度变化影响的模型解释率较高.多因素GAM模型中,PM_(2.5)和O_(3)均呈现非线性变化,模型的解释方差分别为84.9%和75.0%,拟合程度较高.通过等高线图分析了多个气象因素和多种污染气体两两交互作用分别对PM_(2.5)和O_(3)浓度的影响,其中温度和污染气体(NO_(2)、SO_(2)、CO和O_(3))对PM_(2.5)浓度的影响更大;温度和太阳辐射对O_(3)的影响更大.NO_(2)和CO分别与气象条件两两相互作用时,PM_(2.5)浓度随NO_(2)和CO的增高而增高,O_(3)浓度则与NO_(2)和CO的变化趋势相反.结合本地污染物源清单,建议加强控制工业源和移动源排放,有助于降低PM_(2.5)和O_(3)的浓度.

济南市不同类型燃煤供暖企业废气组分特征及排放估算

利用稀释通道采样法于2022年12月对济南市热电厂、热源厂、电厂3种类型冬季燃煤供暖典型企业废气细颗粒物进行采样,结合在线监测数据分析了SO_(2)、NO_(x)、PM_(2.5)和NH3排放情况及PM_(2.5)化学组分特征,并估算了济南市冬季3种类型供暖企业PM_(2.5)主要组分排放量。结果表明:3种类型燃煤供暖企业SO_(2)、NO_(x)、PM_(2.5)和NH3排放浓度均值范围分别为1.01-15.0、18.6-39.8、0.592-2.37、0.125-2.00 mg∙m^(-3),排放浓度差异较大,其中使用含硫率较低的燃煤供暖热源厂SO_(2)排放浓度明显低于热电厂和电厂。热电厂和电厂SO_(2)、NO_(x)、PM_(2.5)排放浓度均满足国家超低排放限值要求,热源厂满足山东省地方燃煤锅炉排放标准限值要求。PM_(2.5)组分特征分析结果表明不同供暖类型企业排放主要组分存在较大差异,其中热电厂主要为SO_(4)^(2−)(11.8%)、OC(17.1%),热源厂主要为Ca^(2+)(11.6%)、OC(33.5%),电厂主要为SO_(4)^(2−)(23.0%)、OC(18.6%),3类企业OC占比均远高于国内其他地区,这可能与本地调查企业煤质及环保设施运行工况等有关,热电厂和电厂高的SO_(4)^(2−)占比与燃料含硫率较高有关。经估算,2022-2023年供暖季济南市3种类型供暖企业排放烟气PM_(2.5)组分中水溶性离子总量最多,排放总量为3.74×10^(4) kg,是碳组分的2.07倍,是无机元素的5.18倍,其中水溶性离子排放总量以电厂最多,排放量为3.01×10^(4) kg,占比为80.5%;热源厂水溶性离子排放量是热电厂的4.14倍,无机元素排放量以电厂最高,排放量为4.96×103 kg,热源厂的水溶性离子(0.605 kg∙m^(-3)烟气)、碳组分(0.715 kg∙m^(-3)烟气)、无机元素(0.161 kg∙m^(-3)烟气)均呈现高排放特征,建议进一步加强对冬季热源厂PM_(2.5)中碳组分及水溶性离子的管控,关注脱硝设施的稳定运行。

融合时空特征的城市多站点PM2.5浓度预测

本文提出一种融合时空特征的城市多站点PM2.5预测方法,该方法可以捕捉PM2.5在时间和空间上的相关性,通过将区域多个站点的PM2.5数据转换为一系列静态图像,将其输入到卷积长短期记忆(ConvLSTM)模型中,采用端对端的方式进行训练,预测城市未来多个站点多个时段的PM2.5浓度。以北京多个站点的PM2.5数据进行实验验证。结果表明:考虑了时空特征的ConvLSTM方法在短期预测方面优于其他4种时序方法,该方法可为PM2.5预测提供新的思路。

基于UPLC-Q-TOF MS的染毒(PM2.5)大鼠尿液代谢组学研究

为探明PM2.5对大鼠代谢组学的影响,将SD大鼠随机分为对照组(SC)和PM2.5模型组(MG),每组15只。将生理盐水和PM2.5混悬液分别注入各组大鼠气管,每周2次,持续4周。通过超高效液相色谱-四极杆-飞行时间质谱(UPLC-Q-TOF MS)对各组大鼠尿液的代谢组学变化进行检测,采用多元统计分析探究整体代谢组学的变化。通过数据分析和数据库检索,从大鼠尿样中鉴定出17种潜在生物标记物,主要代谢途径涉及戊糖和葡萄糖醛酸相互转化、色氨酸代谢、酪氨酸代谢、苯丙氨酸代谢、嘌呤代谢、对乙酰氨基酚代谢、视黄醇代谢和丙戊酸代谢途径,PM2.5对大鼠诱导损伤作用,可能与其扰乱大鼠体内正常代谢活动有关。研究结果有助于了解PM2.5的毒理学机制,筛选PM2.5暴露大鼠的潜在生物标志物,为进一步探索PM2.5毒性作用及致病机制提供了理论依据。

双阴极静电除尘器仿真优化模型与试验验证

为改善线板式静电除尘器对PM_(2.5)细颗粒物存在穿透窗口问题,提高其对超细颗粒物的收集效率,本文采用有限元法分析和模拟双阴极静电除尘器内流场、电场、颗粒荷电及颗粒运动等物理场的耦合过程;使用泊松方程、偏微分方程描述电场,利用标准k-ε湍流模型描述流场,采用Lawless模型描述颗粒荷电方式,并用拉格朗日模型描述颗粒运动状态;在Comsol仿真平台上搭建双阴极除尘器模型,进行双阴极提高静电除尘效率研究。数值模拟结果表明:在同一放电极电压下,随着颗粒入射速度的升高,电致离子风对流场里的颗粒总体速度影响逐渐变弱,这使得流场里的颗粒的速度差异变小;随着辅助阴极电压的上升,不同入口速度的各种粒子到达集尘板所需的水平位移逐渐变少;当粒子入射速度为0.5 m/s时,对比无辅助极板增加辅助阴极电压至-25 kV,可以使0.1~1.0μm细颗粒物的集尘效率达到98.5%;当粒子入射速度为0.5 m/s时,在同一辅助阴极电压下,放电极电压从-20 kV增加到-25 kV,可提高0.1~1.0μm细颗粒物的集尘效率达25%。

江苏省肺癌主要致病因素

肺癌是一种来源于肺组织的常见恶性肿瘤,发病后发展迅速且具有高度侵袭性。肺癌的发病率和病死率在恶性肿瘤中居首位。随着中国社会经济的迅速发展和人们生活方式的改变,肺癌的发病率和病死率呈现逐年上升的趋势,对人们的身体健康造成了重大威胁。肺癌作为影响公共卫生安全的重要因素,其发生和发展与外部环境和遗传因素有着紧密的联系。在目前已知的诸多致病因素中,吸烟、环境污染物、呼吸系统疾病、家族遗传史作为主要的致病因素,对肺癌的发生和发展起着关键作用。开展各主要致病因素对肺癌影响的机制分析研究,是科学开展肺癌防治工作的重要内容,对肺癌的预防与控制有着重要意义。

济南市区黑碳污染变化特征及来源解析

黑碳(BC)作为细颗粒物(PM2.5)的重要来源之一,探究其变化特征及来源对PM2.5管控具有指导意义。为了研究济南市区大气黑碳颗粒物污染变化特征及来源,于2020年1月-2021年12月在济南市区选择市中心站(1#)利用Magee公司AE33型黑碳仪对黑碳浓度展开了在线连续观测,还开展了PM2.5、氮氧化物(NOx)、一氧化碳(CO)质量浓度的同步在线观测,获得了市区黑碳浓度变化特征,探究了BC与主要大气污染物的关系,并结合省中心站(2#)BC监测,定量解析了济南市区BC排放来源的日变化特征,同时选取典型污染过程研究不同排放源黑碳的传输影响。结果表明,整个观测时段1#BC平均质量浓度为(1.86±1.21)μg·m^(-3),BC与PM2.5和CO呈正相关关系。BC质量浓度呈现明显的年、季节、周和日变化特征,2021年BC较2020年下降约0.28μg·m^(-3),下降比例为14%,BC质量浓度春(1.47±0.51)μg·m^(-3)<夏(1.60±0.43)μg·m^(-3)<秋(1.99±0.77)μg·m^(-3)<冬(2.48±1.17)μg·m^(-3);BC受交通早晚高峰的影响呈现双峰型日变化特征,春夏季周末浓度高于工作日,具有比较明显的“周末效应”。源解析结果表明,交通排放为BC主要来源,2020年和2021年BC交通源贡献均值占比(BCtraffic/BC)夏(0.81)>秋(0.79)>春(0.76)>冬(0.67),不同季节BCtraffic日变化特征也证实了交通源对BC贡献占主导作用,2#省中心站与1#市中心站变化相似,但受交通流量与工业源影响BC浓度通常高于1#市中心站,典型PM2.5污染期间BC除受近距离局地排放源影响外,还有济南北部、德州市和河北衡水市传输影响。风场对BCtraffic和BCnontraffic浓度的影响显示该站点以周边源排放为主,BCtraffic受西南方向的旅游路隧道及东北方向舜华路等交通繁忙路段排放影响明显。

基于Prophet-LightGBM的PM2.5浓度预测模型

近年来,PM2.5污染问题日益突出,对人们的身体健康和环境质量造成了严重影响,建立准确的PM2.5浓度预测模型对于污染防治和空气质量管理具有重要意义。针对PM2.5时间序列的非线性、高噪声、不平稳特征提出一种将Prophet模型和LightGBM模型相结合的组合模型。为了验证模型的有效性,以兰州市PM2.5浓度数据为例,对比分析了Prophet-LightGBM模型和其他4种预测模型及其在不同季节下的预测效果。结果表明,Prophet-LightGBM模型相较于对比模型能够更准确地预测PM2.5浓度的变化趋势,RMSE值达6.557,MAE值达4.543,MAPE值达14.344%,在夏季和秋季的预测准确度和稳定性方面表现出更优异的性能,RMSE值最优时达3.155,MAE值达2.169,MAPE值达9.4%。

基于多元回归的延安市PM2.5浓度预测

工业化进程的加快带来的不只是经济的飞速发展,还有以PM2.5为主的污染物浓度的增加,给人类的健康以及环境的治理带来不利影响,合理有效的PM2.5浓度预测对于人类健康和环境治理有着重要意义。文中设计了基于多元回归模型的PM2.5浓度预测模型,分别预测了延安市春季、夏季、秋季和冬季的PM2.5浓度,与极限树回归、Catboost回归和K邻近回归等回归模型的预测结果进行对比。结果表明多元回归模型的误差较小,拟合精度较高,为延安市大气污染的治理提供了可靠的科学依据。

基于函数型数据模型的PM2.5浓度与温度关系的实证分析

考虑在函数型解释变量部分观测的情况下,用函数线性模型刻画与标量响应变量的关系.基于函数型主成分分析(Functional Principal Component Analysis,简称FPCA)实现了对缺失部分样本的重构,并通过实证分析,对一组北京市2010-2014年间统计的包括部分观测PM2.5数值的气象数据,分析了PM2.5作为部分观测函数型解释变量对标量响应变量平均气温的影响,结果表明了该方法具有处理缺失函数数据的现实意义.