基于分位回归兰州市PM_(2.5)影响因素分析
李雪超
2018-12-20
发表期刊河北地质大学学报
期号6页码:61-68
摘要利用兰州市空气质量监测数据和气象记录数据构建线性分位数回归模型对比分析二氧化硫、二氧化氮、风速、气温、相对湿度对位于不同条件分位点的PM2.5浓度的影响大小。构建半参数可加分位数回归模型分析各影响因素对位于不同条件分位点的PM2.5浓度影响的非线性迹象。结果表明,各个分位点上,各因素对PM2.5浓度的影响存在很大差异,而且有明显的不同的非线性迹象。总体来看,同种影响因素对不同浓度水平的PM2.5影响存在很大差异。
关键词分位回归 PM2.5 影响因素 非线性迹象
DOI10.13937/j.cnki.hbdzdxxb.2018.06.009
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ISSN1007-6875
语种中文
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.lzufe.edu.cn/handle/39EH0E1M/748
专题统计与数据科学学院
作者单位兰州财经大学统计学院
第一作者单位统计与数据科学学院
推荐引用方式
GB/T 7714
李雪超. 基于分位回归兰州市PM_(2.5)影响因素分析[J]. 河北地质大学学报,2018(6):61-68.
APA 李雪超.(2018).基于分位回归兰州市PM_(2.5)影响因素分析.河北地质大学学报(6),61-68.
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