中国主要城市PM 2.5 浓度时空演绎规律及影响因素分析

发布时间：2025-07-19 00:43

　　近年来,中国大气环境质量整体加速恶化的趋势较为明显,雾霾等极端大气污染事件频繁发生对人们的生产、生活、身体健康等造成了巨大危害。长江三角洲、珠江三角洲、京津冀经济圈等城市经济带的雾霾污染尤为突出,PM2.5作为雾霾的主要成分引起了政府、学者们的广泛关注。空气中PM2.5浓度增加将会直接导致雾霾污染,使空气中的有毒有害物质大幅度增加。从2013年开始,各地政府纷纷出台了各自的防污治霾方案,但这些治霾方案并没有结合空气中PM2.5浓度的分布规律和影响因素,从而出现了“标准化”的特征,即主要将目光集中在本地区的大气环境污染治理上,忽略了区域联合治理。各地防污治霾方案亦大同小异,没有针对不同影响因素“因地制宜”制定治霾方案。本文在总结和梳理现有文献研究以及相关理论知识的基础上,利用中国首批纳入PM2.5浓度监测的74座城市空气中PM2.5浓度数据探究中国PM2.5浓度的时间分布规律和空间演绎规律。鉴于大气成分数据和气候数据的可获得性,选取其中38座主要城市构建面板数据空间计量模型分析影响空气中PM2.5浓度的因素。首先,在基于万有引力定律改进的空间权重矩阵基础上,对空气中PM2.5浓度的空间自相...

【文章页数】：50 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
1 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 研究意义
    1.3 文章结构
    1.4 本文的创新点
2 概念介绍与文献综述
    2.1 相关概念界定和说明
        2.1.1 胡焕庸线
        2.1.2 PM_2.5的相关概念
        2.1.3 PM_2.5浓度监测标准
        2.1.4 空气质量指数AQI
    2.2 国外PM_2.5研究现状
        2.2.1 基于环境学和医学视角的相关文献
        2.2.2 基于统计学视角的相关文献
    2.3 国内PM_2.5研究现状
        2.3.1 基于环境学视角的相关文献
        2.3.2 基于统计学视角的相关文献
    2.4 空间自相关在环境污染领域的研究现状
    2.5 关于引力模型的相关研究
3 研究方法与数据来源
    3.1 数据来源与预处理
    3.2 研究方法
        3.2.1 空间自相关分析和Moran's Ⅰ指数
        3.2.2 基于万有引力定律的空间权重矩阵
        3.2.3 空间面板计量模型
        3.2.4 灰色关联分析
4 中国PM_2.5污染现状
    4.1 PM_2.5浓度总体分布特征
    4.2 PM_2.5浓度时间分布特征
        4.2.1 74个城市PM_2.5时间变化特征
        4.2.2 中国主要城市2016年空气质量状况(AQI)
5 PM_2.5空间特征和影响因素分析
    5.1 PM_2.5浓度的空间自相关性检验和距离特征
    5.2 影响空气中PM_2.5浓度的因素分析
        5.2.1 PM_2.5浓度与各影响因素的相关性检验
        5.2.2 PM_2.5浓度影响因素的模型设定及检验
        5.2.3 空间固定效应SDM模型回归结果分析
6 讨论与建议
    6.1 研究结论
    6.2 政策建议
参考文献
后记



本文编号：4057704