【摘 要】
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随着国家社会经济的发展,人们的物质生活水平显著提高,而人们赖以生存的环境正面临严重挑战.近年来大气污染严重影响了人们的日常生活以及国民健康,这关乎我国经济是否能够可持续性发展.对城市空气污染浓度统计规律性进行研究有利于探索城市重点污染区域,使环境治理更具针对性.长三角大气污染空间相依性研究为扩散规律与跨界传输规律的探寻提供方向.本文建立分层空间模型对长三角地区50个城市的空气污染数据进行分析,利用
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随着国家社会经济的发展,人们的物质生活水平显著提高,而人们赖以生存的环境正面临严重挑战.近年来大气污染严重影响了人们的日常生活以及国民健康,这关乎我国经济是否能够可持续性发展.对城市空气污染浓度统计规律性进行研究有利于探索城市重点污染区域,使环境治理更具针对性.长三角大气污染空间相依性研究为扩散规律与跨界传输规律的探寻提供方向.本文建立分层空间模型对长三角地区50个城市的空气污染数据进行分析,利用贝叶斯方法对各城市每一季度的SO2浓度数据进行估计.将空间模型与多元线性回归模型比较,通过多个预测指标发现加入空间效应的模型拟合效果更好.在空间模型中引入相对湿度与温度作为污染物浓度影响因素,建立空间模型,利用Gibbs抽样方法估计2019年我国长三角地区各省市的大气污染浓度值,分析污染物浓度影响因素和空间效应的作用.研究结果表明:（1）温度与相对湿度都对二氧化硫浓度值具有正向影响.（2）空间效应在大气污染状况严重地区对二氧化硫浓度水平具有正向影响作用,而在大气污染状况较轻的地区对二氧化硫浓度具有负向影响,且在污染越严重地区相邻空间效应的影响越明显.例如,安徽省二氧化硫排放较高的淮南影响其相邻城市蚌埠,空间效应为3.006.（3）2019年我国长三角区域大气污染表现出明显的空间聚集性,长三角区域的二氧化硫排放主要聚集在江苏省南部与安徽省蚌埠及其周边城市;浙江省的大气污染空间聚集性不明显,空气污染状况较轻.分层空间模型与一般的空间模型相比,其优势是将最近邻高斯过程引入其中,考虑了空间随机效应的相依性.在拟合过程中,本文采用DIC准则选取最近邻高斯过程的协方差函数,使得分层空间模型的预测精度更高.本文通过建立分层空间模型完成了我国长三角各城市的大气污染空间相依性分析,从防控角度为我国长三角地区城市大气污染治理提供重要信息,为大气污染研究提供新思路.本文提供的基于最近邻高斯过程对大气污染数据进行空间特征分析的方法对污染治理、疾病防控等有着重要的借鉴意义.相比于传统统计方法估计出的污染浓度值,利用分层空间模型的参数后验估计出的SO2浓度值能更好的反映未监测地区的大气污染情况.利用分层空间模型分析大气污染的空间分布可为防控大气污染的措施制定提供理论参考.
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