[发明专利]PM2.5浓度值和影响因素的分析方法在审
| 申请号： | 201910987529.X | 申请日： | 2019-10-16 |
| 公开（公告）号： | CN110595972A | 公开（公告）日： | 2019-12-20 |
| 发明（设计）人： | 韩阳;彭章娥 | 申请（专利权）人： | 上海应用技术大学 |
| 主分类号： | G01N15/06 | 分类号： | G01N15/06;G06F17/18 |
| 代理公司： | 31236 上海汉声知识产权代理有限公司 | 代理人： | 胡晶 |
| 地址： | 200235 上海*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 影响因素 定性 回归分析技术 变化规律 城市大气 技术支持 监测数据 人体健康 人为因素 污染特征 影响研究 自然因素 贡献度 颗粒物 能见度 雾霾 污染物 污染源 分析 采集 削弱 参考 气候 污染 研究 | ||
1.一种PM2.5浓度值和影响因素的分析方法，其特征在于，包括：
采集城市大气污染物PM2.5浓度值的监测数据；
基于监测数据，得出PM2.5浓度值的污染特征、变化规律；
基于监测数据，得出影响PM2.5浓度值的自然因素和人为因素；
分析PM2.5浓度值分别与自然因素和人为因素之间的相关关系和规律。
2.如权利要求1所述的PM2.5浓度值和影响因素的分析方法，其特征在于，采集城市大气污染物PM2.5浓度值的监测数据，包括：
收集近5年的城市的大气颗粒物PM2.5浓度的监测数据。
3.如权利要求2所述的PM2.5浓度值和影响因素的分析方法，其特征在于，采集城市大气污染物PM2.5浓度值的监测数据，还包括：
采集该所述城市PM2.5浓度总体的分布情况、季节变化、月变化和日变化的规律。
4.如权利要求3所述的PM2.5浓度值和影响因素的分析方法，其特征在于，基于监测数据，得出PM2.5浓度值的污染特征、变化规律，包括：
基于采集到的近5年的城市的大气颗粒物PM2.5浓度的监测数据和采集到的该所述城市PM2.5浓度总体的分布情况、季节变化、月变化和日变化的规律，得出PM2.5浓度值的污染特征、变化规律。
5.如权利要求1所述的PM2.5浓度值和影响因素的分析方法，其特征在于，基于监测数据，得出影响PM2.5浓度值的自然因素和人为因素，包括：
基于监测数据和文献与资料，得出影响PM2.5浓度值的自然因素和人为因素。
6.如权利要求1所述的PM2.5浓度值和影响因素的分析方法，其特征在于，分析PM2.5浓度值分别与自然因素和人为因素之间的相关关系和规律，包括：
用SPSS相关性分析软件分析气自然因素和人为因素的变动关系，并计算每种自然因素和人为因素对PM2.5浓度值的影响权重，得出自然因素和人为因素对原始序列的贡献程度。
7.如权利要求1所述的PM2.5浓度值和影响因素的分析方法，其特征在于，所述自然因素包括温度、湿度、风速，所述经济人为因素包括人口、工业产值和车辆流动量。
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