线性回归法建立城市空气PM2.5预报模型——以宝鸡市为例

作者：强琳; 刘凯; 张瑜; 薛平

来源：能源与节能, 2014, (02): 125-127.

• PM2.5
• 线性回归
• 预报

采用线性回归法建立宝鸡市秋冬季节降水量较少的情况下PM2.5的预报模式,对各影响因子的相关性作了分析。分析结果显示PM2.5浓度与前日PM2.5浓度、气压、温度和风速的相关性较好,与相对湿度的相关性较差。采用5因子模型预报和4因子预报模型分别对3月份的PM2.5浓度进行预报,4因子预报结果更接近实测值。宝鸡市PM2.5预报模型在冬春降水量偏少的情况下采用4因子预报模型更为准确。

• 单位
  西安交通大学; 西安市环境监测站