深圳市宝安区2013年10月至2015年9月期间空气PM2.5污染情况分析及其趋势预测

• 作者: 姚云峰 曾斤日 郭仲琪
• 来源期刊: 现代预防医学
• 学科: 医学
• 关键词: PM2.5 支持向量机 预测
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 环境与职业卫生
• 页码范围: 797-800
• 分类号: R12
• 语种: 中文

摘要

目的 分析深圳市宝安区空气PM2.5污染情现况,预测区内空气PM2.5污染发展趋势,为有关空气PM2.5的预警工作与防控措施提供参考依据.方法 于2013年10月至2015年9月期间,使用颗粒物采样器在深圳市宝安区4个街道开展空气PM2.5连续监测工作,应用支持向量机预测空气PM2.5浓度趋势.结果 监测期间,区内空气PM2.5的日均浓度平均值为(43.58±27.30)μg/m3,月均浓度平均值为(45.79±20.91) μg/m3,2014年空气PM2.5浓度年均值为45.82μg/m3,超标倍数为1.31倍.空气PM2.5浓度日均值超标率为13.42％,1-3月与10-12月的空气PM2.5浓度日均值与日均值超标率均较4-6月与7-9月高.使用空气PM2.5浓度月均值数据建立支持向量机,均方差为86.57,相关系数为0.82.模型验证结果显示,实际数据与预测数据差别没有统计学意义(T =36,P＞0.05),数据预测能力较理想.支持向量机预测2015年10月至2016年1月空气PM2.5浓度呈上升趋势,经过1月高峰后回落.结论 深圳市宝安区空气PM2.5污染情况严重,应提高对空气PM2.5污染问题的重视,并在每年10-12月、1-3月期间加强有关空气PM2.5污染的预防与宣教工作,降低空气PM2.5污染对人群的危害.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曾斤日		9	7	1.0	2.0
2	郭仲琪		10	15	3.0	3.0
3	姚云峰		3	4	1.0	2.0