目的掌握西安市不同季節(jié)PM_2.5濃度水平及其與氣象因素的關系。方法收集2016—2018年西安市逐日PM_2.5監(jiān)測數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù),依據(jù)《環(huán)境空氣質(zhì)量標準》（GB 3095—2012）中日均二級濃度限值標準（75μg/m³）,按照不同季節(jié)對PM_2.5日均濃度進行分析評價。通過Pearson相關分析不同季節(jié)PM_2.5日均濃度與氣象影響因素的關系。通過多重線性回歸評價不同季節(jié)各氣象因素對PM_2.5濃度的影響程度。通過二元logistc回歸評估不同季節(jié)氣象因素對PM_2.5濃度超標風險的影響。結(jié)果各季節(jié)PM_2.5達標天數(shù)占比由高到低依次為夏季（100.00%）>春季（78.26%）>秋季（70.33%）>冬季（32.84%）,差異有統(tǒng)計學意義（χ²=308.458,P<0.001）。各季節(jié)PM_2.5濃度中位數(shù)由高到低依次為冬季（102μg/m^3<... 

【文章來源】：實用預防醫(yī)學. 2020,27(08)

【文章頁數(shù)】：4 頁

【文章目錄】：
1 資料與方法
    1.1 數(shù)據(jù)收集
    1.2 評價方法
    1.3 統(tǒng)計學分析
2 結(jié) 果
    2.1 大氣PM2.5日均濃度達標情況
    2.2 大氣PM2.5濃度分布特征
    2.3 大氣PM2.5與氣象因素相關性分析
    2.4 多重線性回歸模型的建立與評估
    2.5 二元logistc回歸模型的建立與評估
3 討 論


【參考文獻】：
期刊論文
[1]2017年深圳市大氣PM2.5污染狀況及其來源解析研究[J]. 嚴宙寧,牟敬鋒,嚴燕,余淑苑,李斌.  實用預防醫(yī)學. 2019(10)
[2]本溪市大氣主要污染物與氣象因素相關性[J]. 李漫,高貴生,賀曉東,劉琳娥,李志靜,宋冀鳳,奉姝,李鵬飛.  中國公共衛(wèi)生. 2018(01)
[3]2014-2016年柳州市環(huán)境空氣質(zhì)量及污染物特征分析[J]. 盧小玲,陸春,龍瑩,張康.  現(xiàn)代預防醫(yī)學. 2017(20)
[4]宜昌市PM2.5的污染特征及其風險評價[J]. 楊財平,馬蓓蓓,余青,萬正楊.  實用預防醫(yī)學. 2017(10)
[5]深圳市寶安區(qū)2013年10月至2015年9月期間空氣PM2.5污染情況分析及其趨勢預測[J]. 曾斤日,郭仲琪,姚云峰.  現(xiàn)代預防醫(yī)學. 2017(05)
[6]成都市城區(qū)居民對霧霾天氣知識行為及態(tài)度的調(diào)查與分析[J]. 易星月,劉春香,楊敏,歐陽康,鄧永平,吳漢奇.  實用預防醫(yī)學. 2016(05)
[7]冬季PM2.5的氣象影響因素解析[J]. 張淑平,韓立建,周偉奇,鄭曉欣.  生態(tài)學報. 2016(24)
[8]西安霧霾成因分析及對策建議[J]. 王軍,許項發(fā).  新西部(理論版). 2014(21)
[9]西安市環(huán)境空氣PM2.5污染現(xiàn)狀及對策初探[J]. 杜新黎,李揚揚,白慧莉,董婭瑋.  中國環(huán)境監(jiān)測. 2013(06)



本文編號：3145229