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基于时间序列与随机森林模型的江西省空气质量影响因素分析

来源 :井冈山大学学报（自然科学版） | 被引量 : 0次 | 上传用户：xacxd1964

【摘 要】

：

空气质量状况直接影响着人们的身心健康,空气污染治理一直是一个广受争论的热点问题.本文基于2015～2020年江西省各地级市主要污染物浓度和气象数据,采用时间序列与随机森林模型,深入分析江西省各地级市的空气质量状况及其影响因素,得到以下结果:(1)从整体角度来看,2015～2020年间江西省城市的空气质量一直处于优良状态,且呈现出不断提高趋势.(2)从季节角度来看,各城市每年的AQI值呈现倒“山”形分布,各污染物浓度变化特征明显,除O3外其他污染物浓度大致呈现“冬秋高、夏秋低”的特点,其中萍乡市的变化最为突

【作 者】

：

王新长 殷振宇 

【机 构】

：

井冈山大学数理学院,江西,吉安 343009

【出 处】

：

井冈山大学学报（自然科学版）

【发表日期】

：

2022年2期

【关键词】

：

空气质量指数 数据挖掘 随机森林 气象因素 

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空气质量状况直接影响着人们的身心健康,空气污染治理一直是一个广受争论的热点问题.本文基于2015～2020年江西省各地级市主要污染物浓度和气象数据,采用时间序列与随机森林模型,深入分析江西省各地级市的空气质量状况及其影响因素,得到以下结果:(1)从整体角度来看,2015～2020年间江西省城市的空气质量一直处于优良状态,且呈现出不断提高趋势.(2)从季节角度来看,各城市每年的AQI值呈现倒“山”形分布,各污染物浓度变化特征明显,除O3外其他污染物浓度大致呈现“冬秋高、夏秋低”的特点,其中萍乡市的变化最为突出.(3)从气象因子的角度看,平均气温、平均气压和平均水气压对空气中主要污染物影响最大,其他气象因子对不同污染物浓度影响程度有明显差异.

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