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申请/专利权人：西安工程大学

摘要：本发明提供一种解析与PM1污染相关的影响因素的方法及装置，属于空气质量管理技术领域，获取PM1浓度数据、特定城市群内第一影响因素的监测数据；对PM1浓度数据和监测数据进行预处理；从所有第一影响因素中筛选出第二影响因素；利用最优参数地理探测器解析监测数据，得到从整体层面上反映第二影响因素对PM1污染的影响程度的单因子统计值、双因子统计值、PM1污染风险均值探测结果、PM1污染风险判定结果；基于鲁棒地理加权回归对监测数据进行空间局部分析，得到从空间局部层面上反映第二影响因素对PM1污染的影响程度的空间局部回归系数分布图；按照影响因素对PM1污染的影响程度来进行空气质量管理，提高空气质量管理效果。

主权项：1.一种解析与PM1污染相关的影响因素的方法，其特征在于，所述方法包括：获取可入肺颗粒物PM1浓度数据，及获取城市群内各个第一影响因素的监测数据，所述第一影响因素为与PM1污染相关的影响因素；对所述PM1浓度数据和所述监测数据进行预处理；基于预处理后的所述PM1浓度数据和所述监测数据，对所述第一影响因素进行皮尔逊相关性分析和逐步多元线性回归，以从所有所述第一影响因素中筛选出多个第二影响因素；利用最优参数地理探测器解析所述第二影响因素的预处理后的所述监测数据，得到所述第二影响因素对应的单因子统计值、双因子统计值、PM1污染风险均值探测结果、PM1污染风险判定结果，其中，所述单因子统计值用于表征单个所述第二影响因素对于PM1污染的影响程度，所述双因子统计值用于表征两个所述第二影响因素叠加后对于PM1污染的影响程度；基于鲁棒地理加权回归对所述第二影响因素的预处理后的所述监测数据进行空间局部分析，得到所述第二影响因素对应的空间局部回归系数分布图；基于预处理后的所述PM1浓度数据和所述监测数据，对所述第一影响因素进行皮尔逊相关性分析和逐步多元线性回归，以从所有所述第一影响因素中筛选出多个第二影响因素，包括：基于预处理后的所述PM1浓度数据和所述监测数据，对所述第一影响因素进行皮尔逊相关性分析，以得到所述第一影响因素与PM1污染之间的相关度；以所述第一影响因素作为待选自变量、PM1数值作为目标变量，构建所述城市群对应的逐步多元线性回归模型；依据预处理后的所述监测数据、所述第一影响因素与PM1污染之间的相关度，逐一将作为待选自变量的所述第一影响因素添加至所述逐步多元线性回归模型中来进行逐步迭代，以得到最优回归模型，所述最优回归模型中包含逐步迭代后剩下的所述第一影响因素；从所述最优回归模型包含的所述第一影响因素中，筛选出方差膨胀因子小于第一阈值且显著性P值小于第二阈值的多个所述第一影响因素，以得到第二影响因素。

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百度查询： 西安工程大学 一种解析与PM₁污染相关的影响因素的方法及装置