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空气中PM2.5演变规律的研究——以合肥市为例.pdf
72 太 原 师 范 学 院 学 报(自然科学版) 第 15卷
表 2 蜀山区2015年 7月预测值与真实值对比表
日期 预测值 真实值 日期 预测值 真实值 日期 预测值 真实值
1 29．51 29．71 12 26．O6 26．44 23 10．04 1O．12
2 24．7 24．5 13 16．12 l6．53 24 21．8 21．66
3 24．47 24．35 14 14．34 14．68 25 13．35 13．55
4 48．58 48．77 15 17．3 17．12 26 13．12 13．15
5 46．O5 46．12 16 24．O2 24．23 27 13．12 13．21
6 1O7．15 57．23 17 25．75 25．55 28 11．91 11．89
7 62．82 62．68 18 23．6 23．45 29 1O．89 11
8 25．75 25．68 19 21．59 21．67 3O 11．59 11．66
9 35．54 35．43 2O 19．59 19．68 31 10．7 10．88
1O 21．59 21．43 21 l1．99 1i．45
l1 18．71 18．67 22 10．04 10．22
从表 2中可以看 出，监测点的PM2．5的计算值与真实值并没有太大区别，为保证模型和方法的合理性，
我们通过残差分析来判读计算出的数据是否正确、合理，考虑到统计数据时出现的误差，为排除误差的影响，
我们 以31天的平均残差为标准，表中蜀山区7月 6号的数据可能是由于受到其他方面影响，相差较大，为了
使结果更加正确 ，剔除 7月 6号的数据．运用 EXCEL得到，蜀山区的平均残差为 0．165~0。2，因此可以判断
模型合理．
4 结语
本文根据合肥市 2014年 4月 1日到2015年6月30日的数据展示 出气温、风力 、湿度等气象因素与季节因
素与PM2．5的浓度之间的关系，结合高斯扩散模型建立多元高斯扩散模型，并利用残差检验出模型合理。
此外，本模型不仅适合分析合肥市PM2．5的演变规律，也适合其他地区，例如北京、上海等地区，也可以
用来探索其他污染气体和小颗粒的成因和演变规律．
参考文献 ：
[1] 何国玺，冯 浩 ，张浩然．空气 中PM2．5的扩散和衰减模型[J]．数学的实践与认识，2014，44(15)：29—30
[2] 李海燕，李 治，胡曹园，等．空气 中的扩散衰减与预测分析[J]．数学的实践与认识，2014，44(15)：67—70
[3] 天气网．合肥市历史天气数据~DB／OL]．链接：http：／／lishi．tianqi．com／hefei／index．html，2014—04—01
E41 刘随心，曹军骥，安芷生．西安大气细粒子(PM2．5)质量浓度变化特征及其影响因素[J]．过程工程学报 ，2009(2)：232—234
[5] 蒋雪峰，李 洁，蒋 奎 ，等．空气 中PM2．5问题的建模研究
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