【摘 要】
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针对影响PM2.5含量的因素复杂问题,以蚌埠市为例,查找空气质量指数标准,收集蚌埠市各监测站点的相关数据,借助于主成分分析、回归分析等方法,利用SPSS、MATLAB、EVIEWS软件对
【机 构】
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安徽财经大学统计与应用数学学院,安徽财经大学会计学院
【基金项目】
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安徽财经大学2016年度大学生创新训练项目(项目编号:201610378526)研究成果
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针对影响PM2.5含量的因素复杂问题,以蚌埠市为例,查找空气质量指数标准,收集蚌埠市各监测站点的相关数据,借助于主成分分析、回归分析等方法,利用SPSS、MATLAB、EVIEWS软件对问题进行细致探索。建立多元回归模型研究影响PM2.5的相关因素,建立主成分分析模型研究PM2.5的时空分布及其规律,并相对湿度对空气中PM2.5含量的影响,最终得出不同监测指标间呈现出高度相关关系、蚌埠市空气质量状况良好、六个监测站中蚌埠工人疗养院受污染程度最重,蚌埠高新区最轻、PM2.5的浓度随湿度增加而减小等结论。
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