北京市空气质量的空间统计分析研究

论文摘要

2016年作为“十三五”的开局之年,经过北京市的共同努力,全市的空气质量在这一年里得到了不断的改善。然而,北京目前的空气污染仍然是一个严重的问题,雾霾天气仍然不同程度地影响着人们的生产和生活。另外由于地形和季节性风向的影响,大气污染物会传播到周边城市,从而使得空气污染将呈区域性积累。此外,考虑到北京市大气污染问题与周边地区存在空间依赖性,而这种地理位置上的空间依赖性使得古典统计方法要求的样本独立性假设不成立,因此本文采用了空间统计学中的方法对北京市的空气质量问题进行了探究。本文首先简要的介绍了空间统计学的相关理论知识,其中基于北京市各区县的AQI数据,着重对空间权重矩阵的选取进行了探究,得出采用反距离加权法确定权重的方法精度更高。其次介绍了北京市的空气质量现状,并通过选取主要的空气质量影响因素并结合相关参数对普通回归模型和空间自回归模型进行了对比分析,得出应该采用空间自回归模型中的空间误差模型对影响北京市空气质量的因素进行分析。然后又对比分析了北京市及周边各城市的空气质量现状,并运用空间统计学方法得出北京及周边城市空气污染形成了高值的空间聚集现象。接着又分析了北京市各区县的空气质量现状,并运用空间统计学方法得出北京各区县的空气污染全年具有一定的空间集聚性。其中延庆区以及其周围各区县形成了低值的聚集区,而大兴区形成了高值的聚集区,而由于季节的影响其他各区县的空间分布情况有所不同。最后结合上述结论提出了改善北京市空气质量的合理化建议。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
•   1.1 研究背景和意义
•   1.2 国内外研究现状
•   1.3 研究思路及方法
•   1.4 本文创新点
• 第2章 空间计量经济模型
•   2.1 引言
•   2.2 空间权重矩阵
•   2.3 空间回归模型
•     2.3.1 空间回归模型及分类
•     2.3.2 模型的参数估计
•     2.3.3 模型的选择
•   2.4 全局空间自相关
•     2.4.1 Moran指数
•     2.4.2 Geary系数
•   2.5 局部空间自相关
•     2.5.1 空间联系的局部指标（LISA）
•     2.5.2 G统计量
•     2.5.3 Moran散点图
•   2.6 本章小结
• 第3章 北京市空气质量现状及其影响因素研究
•   3.1 北京市空气质量现状
•     3.1.1 空气质量指数（AQI）
•     3.1.2 北京市空气质量现状
•   3.2 北京市空气质量的影响因素研究
•     3.2.1 指标选取
•     3.2.2 数据来源及处理
•     3.2.3 模型的建立
•     3.2.4 结果与建议
•   3.3 本章小结
• 第4章 北京及其周边城市空气质量的空间统计研究
•   4.1 北京及其周边城市的空气质量现状
•   4.2 北京及其周边城市空间统计研究
•     4.2.1 全局空间自相关研究
•     4.2.2 局部空间自相关研究
•   4.3 本章小结
• 第5章 北京市各区县空气质量的空间统计研究
•   5.1 北京市各区县空气质量现状
•   5.2 北京市各区县空气质量的空间统计研究
•     5.2.1 全局空间自相关研究
•     5.2.2 局部空间自相关研究
•   5.3 本章小结
• 第6章 结论与展望
•   6.1 本文结论
•   6.2 本文建议
•   6.3 本文展望
• 参考文献
• 附录
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果
• 致谢

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 李勇辉

导师: 吕蓬

关键词: 空气质量,空间统计学,空间自回归模型,空间自相关性

来源: 华北电力大学(北京)

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑

专业: 数学,环境科学与资源利用

单位: 华北电力大学(北京)

分类号: X51;O212.1

DOI: 10.27140/d.cnki.ghbbu.2019.001432

总页数: 65

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