【摘 要】
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文章通过对乌鲁木齐市2016年1月到12月每日的PM2.5值与影响因素（温度、风力以及SO_2、CO、NO、NO_2、O_3浓度等）间数据整理和分析,发现PM2.5值与这些因素之间可能存在非线性关
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文章通过对乌鲁木齐市2016年1月到12月每日的PM2.5值与影响因素（温度、风力以及SO_2、CO、NO、NO_2、O_3浓度等）间数据整理和分析,发现PM2.5值与这些因素之间可能存在非线性关系的事实,并利用spss软件做出PM2.5值与影响因素之间关系的散点图。图像显示,PM2.5值与影响因素之间呈现三次曲线特征,进而探讨和建立了非线性回归模型。并对线性回归模型与非线性回归模型作对比检验分析结果在不同分析方法下是否存在显著的差异性;验证非线性回归模型为最优选择,为乌鲁木齐市空气治理工作提供一定的参考
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