京津冀地区PM2.5污染特征的研究——基于函数型数据分析的视角

作者：梁银双; 刘黎明

来源：运筹学学报, 2018, 22(02): 105-114.

DOI：10.15960/j.cnki.issn.1007-6093.2018.02.009

• 函数型数据分析
• 京津冀地区
• PM2.5

近年来京津冀地区的雾霾重度污染事件频发,引起国家和社会的普遍关注.以京津冀地区68个监测站的数据为基础,研究了京津冀地区PM2.5小时间隔的年度数据主要变异模式、时空变化类型等污染特征.还研究了二氧化硫、氮氧化物年度累计排放量对PM2.5浓度变化的影响.结果表明,氮氧化物的排放对PM2.5浓度的贡献更显著,削减氮氧化物等污染物的排放可有效降低PM2.5浓度,改善空气质量.采用函数型数据分析方法,相对于传统的统计均值方法,能够更有效的使用所采集到的不同的数据类型,进行更细致的分析,从而得到更可靠的结论.

• 单位
  郑州工程技术学院; 首都经济贸易大学