西安空气质量时空变化特征分析_邵天杰

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蔡新玲 ， 叶殿 秀２ ， 李 茜 ， 张存 杰２ ， 王 娜
（ １ ． 陕西省气候 中心 ，陕西 西安 ７ １ ０ ０ １ ４ ；２ ． 国家气候 中心 ， 北京 １ ０ ０ ０ ８ １ ）
摘
要： 利用 １ ９ ６ １ －２ ０ １ ０年陕西省 ７ ２ 个 气象站逐 日气温和降水资料 ， 采用综 合气象干 旱指 数法 ， 统计分析 了

西安市主要⼤⽓污染物的相关性分析及时空分布特征
西安市主要⼤⽓污染物的相关性分析及时空分布特征
作者：朱常琳;孟双双;张荣国
作者机构：西安建筑科技⼤学环境与市政⼯程学院陕西省环境⼯程重点实验室,西安710055;西安建筑科技⼤学环境与市政⼯程学院陕西省环境⼯程重点实验室,西安710055;南宁轨道交通集团有限责任公司,南宁530029
来源：环境⼯程
ISSN：1000-8942
年：2017
卷：035
期：012
页码：86-91
页数：6
正⽂语种：chi
关键词：西安;⼤⽓污染物;空⽓质量指数;相关性;空间插值分析
摘要：为深⼊了解西安市⼤⽓污染程度,对2015年西安市主要⼤⽓污染物(SO2、NO2、CO、PM2.5、PM10、O3)的空⽓质量指数进⾏了逐⽇变化分析、相关性分析及空间插值分析.结果表明:SO2、NO2、CO、PM25、PM10空⽓质量指数春冬季⾼于夏秋季,⽽O3空⽓质量指数则是春冬季低于夏秋季.11⽉和12⽉份污染较为严重.在4个季度中,PM2.5和PM10与⽓态污染物
SO2、CO、NO2均呈正相关,说明PM2.5、PM10与这3种⽓态污染物具有同源性.SO2与CO、NO2均呈显著性正相关,三者均受化⽯燃料燃烧及机动车尾⽓影响.O3与CO、SO2相关性不⼤,与NO2在⼆季度呈现正相关.SO2、
NO2、PM2.5、CO、PM10多聚集在⾼新西区、莲湖区、碑林区、经开区、雁塔区、长安区,O3多聚集在阎良区、未央区和灞桥区.。

西安市近50年降水时空变化特征分析
张高健;曹梅;仇娜;高山
【期刊名称】《江西农业学报》
【年(卷),期】2022(34)6
【摘要】基于西安市7个国家气象站1971~2020年的降水量资料,采用滑动平均法、累计距平法、MannKendall检验法、R/S分析法、滑动t检验法、小波分析法,对西安市降水量的时空变化特征进行了分析。

结果表明:西安市各月降水量分布差异较大,主要集中在5~10月(西安市汛期),占全年降水量的80.5%;年降水量呈现“减少—增加—减少—增加”的波动增加趋势,增加幅度为6.5 mm/10 a,该增加趋势具有负持续性,但持续性不显著,降水量分别在1992和2002年发生了突变;西安市降水量年际变化的第一主振荡周期为25年;降水量空间分布不均匀,表现为从东南向西北逐渐减少的趋势;西安市大部分区域降水量为增加趋势,增加幅度最大区域为长安区西南部,减少幅度最大区域为蓝田县中东部。

【总页数】6页(P126-130)
【作者】张高健;曹梅;仇娜;高山
【作者单位】西安市气象局;陕西省气象干部培训学院
【正文语种】中文
【中图分类】P467
【相关文献】
1.黔南州近40年降水时空变化特征分析
2.焉耆盆地近60年降水量时空变化特征分析
3.近40年云南省极端降水时空变化特征分析
4.近40年西南地区夏季降水时空变化特征分析
5.岷江流域近65年降水量时空变化特征分析
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西安市PM2.5时空分布特征及气象成因李会霞;史兴民【期刊名称】《生态环境学报》【年(卷),期】2016(025)002【摘要】PM2.5是危害环境及人体健康的重要空气污染物之一，但目前对 PM2.5的时空分布及气象成因的研究还相对缺乏。

为了更好地控制ρ(PM2.5)，利用西安市2013年9月1日至2014年8月31日的PM2.5逐日质量浓度、首要污染物数据及气象数据，分析PM2.5逐日质量浓度对空气质量的影响，ρ(PM2.5)的分布特征及其气象成因。

结果表明，PM2.5是影响空气质量的重要因素。

ρ(PM2.5)年超标率高达42.1%，在季节上具有冬秋季高、春夏季低的特征，月变化呈现“V”字形变化。

各类型站点的ρ(PM2.5)总体空间分布状况为：道路参照点污染最严重；居民参照点、工业参照点次之；商贸参照点及文化、生态参照点的 PM2.5污染较轻，基本处于良好状态；PM2.5的空间分布状况及站点间的变动幅度会随季节而有所不同。

采用逐步回归模型建立的ρ(PM2.5)的预测模型具有较好的预测效果，ρ(PM2.5)拟合值均能较好的反映ρ(PM2.5)的变化规律，ρ(PM2.5)与气象条件有一定的关系。

【总页数】6页(P266-271)【作者】李会霞;史兴民【作者单位】陕西师范大学旅游与环境学院，陕西西安 710062;陕西师范大学旅游与环境学院，陕西西安 710062【正文语种】中文【中图分类】X16【相关文献】1.石嘴山市2014—2016年雾和霾的时空分布特征及气象成因分析 [J], 何佳;李政林;李荣;李文琛2.合肥市颗粒物时空分布特征及其气象成因研究 [J], 程龙;季冕;耿天召;朱余3.湖北省PM2.5与PM10比值分析及PM2.5时空分布特征研究 [J], 陈楠;操文祥;丁青青;刘丹;胡辉;全继宏;田一平4.西安市PM2.5污染水平时空分布特征及其成因分析 [J], 李凤;纵孟;晁代强;易俊5.2015—2018年江西省PM2.5污染时空变化特征及气象成因分析 [J], 樊建勇;黄玲;李翔翔因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

１ 西安市 Ｐ Ｍ ２． ５ 的 时 空 分 布 规 律 及 污 染
评 估
１ ． １ 西安 市 Ｐ Ｍ ２ ． ５质 量浓 度的 时 间变化 规律
从 图 １可 知 ， 西 安市 ２ ０ １ ３年 １ 月 １日至 ４月 ２ ６ 日的 日均 Ｐ Ｍ ２ ． ５浓 度 在 ５ Ｏ～５ ０ ０ Ｉ ￣ ｇ ／ ｍ 变 化 。 从
摘 要： 在研究 西安 市 ２ ０ １ ３年 １ — ４月份 的 Ｐ Ｍ ２ ． ５污染水平 的基础上 ， 对Ｐ Ｍ２ ． ５质量浓度逐 日变化规 律和各月 份
分布情况进行分析 ， 结果显示 西安 市 １— ３月份的 Ｐ Ｍ２ ． ５污染较 为严重 且质量浓 度值震荡性显著 ， ４月份 Ｐ Ｍ２ ． ５质 量浓度值相对偏低且较平稳。然后 通过每个观测点统计各级别 Ａ Ｑ Ｉ 出现 的频率 ， 描述 每个观测点 的污染状况 ， 计算 Ａ Ｑ Ｉ 指标各监测物质的ห้องสมุดไป่ตู้关性矩阵 ， 结 果显示 Ｐ Ｍ１ ０与 Ｐ Ｍ ２ ． ５的相关性最大 ， Ｃ Ｏ、 Ｓ Ｏ 和 Ｎ Ｏ ：与 Ｐ Ｍ ２ ． ５呈显著正 相 关， 结合西安市 的实 际情况分 析 Ｐ Ｍ ２ ． ５指标 的成 因。 关键词 ： Ｐ Ｍ２ ． ５ ； 污染特征 ； 相关性矩 阵
污 染较 为严 重 的西 安 市 为研 究 对 象 ， 选 取 覆 盖 西 安
日期 （ ｍ ｍ— ｄ ｄ １
市 主要 区县 的 １ ３个 Ｐ Ｍ２ ． ５质 量 浓 度 监 测 点 ， 对 其
２ ０ １ ３年 １— ４月份 Ｐ Ｍ２ ． ５污 染 的特 征 及 其成 因进
行 分析
图１ ２ ０ １ ３年 １— ４月 份 西 安 市 Ｐ Ｍ２ ． ５ 全 市 平 均 质 量 浓 度 变 化 规 律 图

ｎ ｈｓｉｃ ａｅ ｂｉｕｌ．Ｔ ｅｓｒ ｃ ｍ ｅａ ｒ ｉｅｅ ｃ ｅ ｅｎｃｙｚｎ ｎ ｕｒｕｄｎ ｕｕｂ ａ ａｏｔ ０Ｃ．（ ）Ｔ ｅ — ｉ ｔ ｎｒ ｓｄｏｖｏｓ ｈ ｕｆ ｅ ｅ ｐｒｔ ｅｄ ｒ ｅｂ ｔ ｅ ｉ ｏｅａｄｓｒ ｎ ｉ ｓｂ ｒｓ ｓ ｂｕ ８ｔ １ ￣ ｇ ｅ ｙ ａ ｔ ｕ ｆ ｎ ｗ ｔ ｏ ｇ ｗ ｏ ３ ｈ ｎ ａ
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西 安大 气 环境要 素变 化特 征分 析
张
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王繁 强
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西 安 大 气 环 境 要 素 变 化 特 征 分 析
张 侠 王繁 强 杜继 稳
７ ０４ ； １０ ９ ７０ １ ） １０ ５ ７０ １ ； 陕西省气象局 ， １０ ５ 西安 （ 西安交通大学人居 环境 与建 筑工程学院 ， 陕西 陕西省气象科学研究所 ， 西安

西安空气质量概述本文档将对西安空气质量进行分析和评估。

将介绍西安的空气质量现状、主要污染源、政府采取的措施以及市民可以采取的措施改善空气质量。

通过深入了解和关注西安的空气质量，我们可以为改善环境做出贡献。

本文档旨在提供关于西安空气质量的详尽信息，以便市民和政府能够更好地了解并采取措施。

西安的空气质量现状西安是中国西北地区的重要城市，也是多个古代王朝的首都。

然而，随着城市的发展和工业化进程，西安的空气质量逐渐恶化。

根据最近的监测数据显示，西安的空气质量指数（AQI）经常超过世界卫生组织（WHO）和中国国家标准的安全标准。

主要的污染物包括PM2.5、二氧化硫（SO2）和二氧化氮（NO2）。

主要污染源西安的空气污染主要来自于工业排放、交通尾气和扬尘，特别是在冬季取暖季节的时候。

工业排放是西安空气质量恶化的重要原因，尤其是高浓度的颗粒物（PM2.5）和二氧化硫。

此外，机动车辆的尾气排放也是造成空气污染的重要因素之一。

西安的交通拥堵问题严重，导致大量车辆停滞在道路上，尾气排放无法得到有效处理。

政府采取的措施西安市政府已经意识到空气污染的严重性，并采取了一系列的措施来改善空气质量。

首先，政府加强了对工厂和企事业单位的污染排放监管，并限制了高污染排放的工厂的运营。

其次，政府推广了清洁能源的使用，减少了对传统燃料的依赖。

此外，政府还加大了对机动车辆尾气排放的监测以及对汽车尾气处理设施的建设和维护。

这些措施的实施为改善空气质量提供了一定的希望。

市民可以采取的措施除了政府的努力，每个市民都可以为改善西安的空气质量做出贡献。

以下是一些市民可以采取的措施：1.减少机动车出行：尽量使用公共交通工具、步行或骑自行车代替开车，减少尾气排放。

2.节约能源：合理使用能源，尽量减少用电量和电热器的使用，减少对燃煤发电的需求。

3.减少燃烧：在取暖季节，尽量选择清洁能源进行取暖，减少煤炭、柴油和燃煤炉的使用。

4.减少室外活动：当空气污染严重时，尽量减少室外活动时间，避免长时间暴露在污染气体中。

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1960—2012年西安地区雾霾日数与气象因素变化规律分析1960—2012年西安地区雾霾日数与气象因素变化规律分析近年来，雾霾天气成为全球性的环境问题。

其中，西安地区也受到了雾霾天气的严重困扰。

为了深入了解西安地区雾霾天气的变化规律以及与气象因素之间的关系，本文对1960年至2012年的雾霾日数数据进行了分析。

首先，我们需要了解雾霾日数的定义。

雾霾日数是指在一年内平均每天大于2小时的能见度小于10公里的日数，其是衡量雾霾天气的重要指标之一。

本文使用1960年至2012年西安地区的实测数据，对雾霾日数进行了详细分析。

数据表明，在1960年至2012年的53年间，雾霾日数呈现出逐渐增加的趋势。

然而，雾霾日数的增加速度并不是均匀的，存在着明显的波动。

从1960年到1970年，雾霾日数增加较为缓慢，平均每年不到10天；而在1970年到2000年之间，雾霾日数呈现出明显的上升趋势，平均每年约增加4天，其中在1980年代，雾霾日数增加尤为迅速。

进入21世纪后，雾霾日数的增加速度进一步加剧，平均每年增加8天。

这个趋势与西安地区的工业化进程和汽车数量的迅速增长是密切相关的。

接下来，我们分析了与雾霾日数相关的几个主要气象因素。

首先，大气温度是影响雾霾形成的重要因素之一。

数据显示，在1960年到2012年期间，西安地区的平均温度呈现出明显的上升趋势。

尤其是在1980年代之后，平均温度上升幅度明显加快。

与此同时，雾霾日数也呈现出了上升趋势。

这表明温度的升高与雾霾日数的增加之间存在着一定的相关性。

其次，湿度也是影响雾霾天气的重要因素之一。

数据显示，西安地区的相对湿度在1960年至2012年间呈现出波动向上的趋势。

特别是在1980年代之后，相对湿度的增加速度更加明显。

相对湿度与雾霾日数之间呈现出一定的正相关关系，说明湿度的增加有助于雾霾形成。

此外，风速和风向也对雾霾天气具有重要影响。

数据表明，西安地区的平均风速在过去几十年间没有明显变化。

《西安市大气污染气象条件分析及空气质量预报方法研究》篇一一、引言随着城市化进程的加快，大气污染问题逐渐成为城市发展面临的严峻挑战。

作为我国西北地区的重要城市，西安市的大气污染问题也备受关注。

为了有效应对大气污染问题，本文对西安市的大气污染气象条件进行了深入分析，并探讨了空气质量预报方法，以期为城市环境保护和治理提供科学依据。

二、西安市大气污染气象条件分析1. 气象因素对大气污染的影响气象因素对大气污染的影响主要体现在温度、湿度、风速、风向和降水等方面。

西安市地处内陆，气候干燥，四季分明，这些气象因素的变化对大气污染物的扩散和积聚有着重要影响。

例如，在静风、高温、低湿度的条件下，污染物容易积聚，导致空气质量恶化。

2. 西安市大气污染现状及成因西安市的大气污染主要来源于工业排放、交通尾气、扬尘等。

其中，工业排放是主要污染源之一，尤其是煤炭燃烧产生的二氧化硫、氮氧化物等污染物。

此外，交通拥堵和建筑工地扬尘也是导致空气质量恶化的重要原因。

三、空气质量预报方法研究1. 数值预报模型的应用数值预报模型是空气质量预报的重要手段之一。

通过输入气象数据、污染物排放数据等，数值预报模型可以模拟大气中污染物的扩散、传输和转化过程，从而预测未来一段时间的空气质量。

在西安市，已经建立了较为完善的数值预报模型，为空气质量预报提供了有力支持。

2. 人工智能技术在空气质量预报中的应用随着人工智能技术的发展，越来越多的研究者开始将人工智能技术应用于空气质量预报。

例如，通过建立基于深度学习的神经网络模型，可以实现对历史空气质量数据的自动学习和分析，从而预测未来一段时间的空气质量。

此外，还可以利用大数据分析技术，对不同区域、不同时段的大气污染情况进行综合分析，提高空气质量预报的准确性和可靠性。

四、结论与展望通过对西安市大气污染气象条件的分析和空气质量预报方法的研究，我们发现在应对大气污染问题时，需要综合考虑气象因素、污染物排放和治理措施等多个方面。

西安市环境空气质量问题摘要本文对西安市环境空气质量污染的程度进行分析与评价，并对影响空气质量的主要因素以及对西安市未来一周空气污染情况的预测进行了分析研究。

文章根据已有的数据，运用数学建模的方法，借助Excel数据分析、作图和统计工具，采用指数平滑法对西安市空气污染进行了预测，最后通过对前三题的总结归纳，并进行相关资料收集，对西安市环保部门提出相关的环境改善措施与方法。

针对问题一：根据《环境空气质量指数( AQI)技术规定》已经建立好的算法，用Excel将空气污染指数的旧标准( API)和新标准(AQI)西安市的空气质量数据求出，再对其进行作图对比分析，来研究分析新旧评价标准的相同点和差异。

针对问题二：通过对附件中西安的空气质量监测数据、大气污染物浓度监测数据、西安各区规模以上工业增加值以及西安气象数据分析，并对各个数据进行单独与联合对比的分析，以及空气质量指数以及分指数，日平均浓度等对西安的空气质量进行分析，得到影响西安空气质量的主要因素包括地理位置，气象条件和季节性等自然因素，以及工业发展，汽车尾气和人们生活习惯的人为因素，和一些不可预知的因素。

针对问题三：为了找到了影响质量的根本原因以及相关因素。

对西安空气质量进行评估，通过对问题的分析,考虑多种预测方法，但因为对空气质量的预测问题是一个针对环境系统的预测问题，而环境系统具有系统内部作用因素较多，又由于所给原数据具有较大的波动性，无法用一个既定的函数去描述。

在了解构建的模型结构基础上，参照相关知识，我们主要采用指数平滑法来进行处理，对问题进行预测。

得知，西安市在未来一周，空气质量有恶化的迹像。

AQI值基本平缓。

最后本文根据以上研究分析得出的各问题结论，集合西安市具体情况、主要环境污染因子等，在查阅参看相关环保类的资料书籍，对西安市环保部门提出有关环境保护环境空气质量检测与控制方面的合理性建议。

并也根据现在的环保要求，和当下的建设环境友好型社会，对政府有关部门提出一些必要的意见和建议。

西安市大气污染气象条件分析及空气质量预报方法研究西安市大气污染气象条件分析及空气质量预报方法研究引言：近年来，随着工业化进程的加快和城市化程度的提高，我国大气污染问题日益凸显。

作为我国重要的历史文化名城，西安市的大气污染问题不容忽视。

针对此问题，本文将对西安市的大气污染气象条件进行分析，并针对其特点研究空气质量的预报方法，旨在为相关政府部门提供科学依据和参考。

一、西安大气污染的气象条件分析1. 高湿度和气象逆温现象西安市地处内陆，季风和干旱气候交替影响，湿度相对较高。

在冬季，冷空气稳定，温度倒挂，形成气象逆温现象，促进大气污染物的积累。

2. 温度逆演条件与温度递减率西安市冬季的温度递减率较小，通常小于0.6℃/100m。

这种温度递减率不利于污染物的稀释扩散，造成大气污染物滞留时间较长。

3. 风速和地形对扩散能力的影响西安市位于低山丘陵地区，地理条件较为复杂，山地和峡谷等地形障碍物对大气扩散有一定的影响。

冬季北风较为频繁，但风速较低，扩散能力较差。

夏季南风较为常见，但由于污染源较多，扩散能力仍然受限。

二、西安市空气质量预报方法研究1. 数值模式预报方法利用大气数值模式，结合观测资料和气象网格数据，对污染物浓度进行模拟和预报。

该方法具有较高的精度和可靠性，但也存在计算量大和模式参数选择等问题。

2. 经验统计方法根据历史监测数据和气象要素的关联关系，拟合出经验统计模型，通过预测来预测未来的空气质量。

这种方法简单易行，但适用性有一定限制，对于特定的时期和情况需要进行相应的修正。

3. 气象物理模型方法结合气象和大气物理学理论，通过分析不同气象因素对污染物扩散和输送的影响，建立适用于西安市的气象物理模型，进而预测未来的空气质量。

这种方法在理论方面具有较高的可靠性，但对数据要求较高，需要准确的观测数据和模型参数。

结论：西安市大气污染问题需要多学科的综合研究和综合治理措施。

通过对西安市大气污染的气象条件进行分析，可以更好地理解和识别大气污染的形成机制。

延安%
宝鸡%
汉中%
铜川%
安康%
渭南%
西安%
咸阳%
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第 !" 卷
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西安市环境空气质量变化特征及其与气象条件的关系胡琳;曹红利;张文静;王琦;穆军【摘要】Based on the data of atmospheric pollutants and the corresponding meteorological observation data from 2002 to 2011 in Xi′an,the temporal and spatial distributions of air pollution and its relationship with meteorological conditions were analyzed.The typical upper-level circulation situation in the day when air quality is superior grade or above light pollution grade,forming reasons and transport path of pollutants were discussed.The results indicate that the primary pollutant is PM10 in Xi′an,and its maximum concentration appears in winter during heating peri-od.Rainfall is the significant wet scavenging effect for pollutants,and air quality status has obvious continuity ow-ing to the continuity of weather system.Presence of inversion temperature and decrease of the maximum mixed layer height make atmospheric stratification stable and wind speed small,hinder the convective movement of air, which lead to the weak diffusion of pollutants along the vertical direction.Thus,it is not favorable to the diffusion of pollutants,and it easily makes the ambient air quality descended.%采用2002-2011年大气污染物的现状监测资料以及同期气象观测资料，分析西安市空气污染的时空分布特征及其与气象条件的关系，并探讨空气质量为优及轻微污染以上的天气事件对应的高空典型环流形势，研究污染成因及污染物传输规律。

西安市大气污染气象条件分析及空气质量预报方法研究西安市大气污染气象条件分析及空气质量预报方法研究摘要：随着社会经济的快速发展，大气污染问题成为了全球范围内关注的焦点。

西安作为一个经济中心和历史文化名城，其大气污染程度也日益严重。

本文旨在通过对西安市大气污染气象条件的分析及对空气质量预报方法的研究，为西安市的大气污染治理提供科学依据。

一、引言大气污染对人类健康和生态环境造成了严重的威胁。

西安市位于中国大陆的西北部，受工业化和城市化进程的影响，大气污染问题日益突出。

因此，研究西安市大气污染气象条件及空气质量预报方法，具有重要的理论和实践意义。

二、西安市大气污染气象条件分析1. 气象要素与大气污染关系的分析在西安市的大气污染中，气象要素起到了至关重要的作用。

通过对西安市的气温、湿度、风速、风向等气象要素的监测与大气污染指标的相关性分析，可以发现其中的关联关系。

2. 高污染天气类型及形成机制分析通过对西安市高污染天气类型的分类，我们可以了解到不同类型的污染天气形成机理。

如霾天气形成的主要原因是大气稳定层高度低、湿度大、风速小等；夏季臭氧污染主要与高温、强日照、闪电活动相关。

三、西安市空气质量预报方法研究1. 基于统计模型的空气质量预报方法通过收集历史的气象和空气质量监测数据，结合气象因素和污染物排放情况，利用统计模型建立空气质量预报模型，以预测未来一段时间内的空气质量状况。

2. 基于数值模拟的空气质量预报方法利用数值模拟技术，结合气象数据和污染源分布，建立精细化的空气质量模型，通过对大气层流和污染扩散过程的模拟，预测未来一段时间内的空气质量状况。

四、结论通过对西安市大气污染气象条件的分析和研究空气质量预报方法，可以为西安市的大气污染治理提供科学依据。

通过了解气象条件与大气污染的关联性，可以有针对性地采取措施来减少污染物排放。

同时，建立科学可靠的空气质量预报方法，可以提前预知大气污染的发生，提供准确的预警信息，为市民做好防护措施，减少对健康和环境的危害。

西安市区空气污染指数时空分布特征朱振亚;饶良懿;余新晓;任小波【期刊名称】《中国水土保持科学》【年(卷),期】2014(012)003【摘要】基于2010-2012年西安市13个空气自动监测站逐日的监测数据,分析空气污染指数的日、月、季度、年际、采暖期和非采暖期变化,并与秦皇岛等北方城市对比,用探索性空间分析技术ESDA研究污染指数的空间自相关和集聚效应.结果表明:空气污染指数的日变化较大,PM10是西安市区的首要污染物;1月、12月污染指数较大,7月、8月较小;空气污染指数表现为4季度＞1、3季度＞2季度;3年来,PM10污染指数有所降低,主城区SO2、NO2污染指数降低,其他地区增加;采暖期污染指数高于非采暖期,采暖期SO2、NO2和PM10指数分别是非采暖期的2.01～2.75、1.42 ～ 1.82和1.18 ～1.36倍;西安市区空气污染指数有弱的正空间自相关,聚集方式以高高(HH)和低低(LL)聚集为主,低高(LH)和高低(HL)聚集为辅,污染指数高低分化.污染指数均表现为中部高,北部低,南部中等.不同污染物污染指数中心的重叠表明,西安市空气质量受SO2、NO2和PM10的共同影响.【总页数】8页(P9-16)【作者】朱振亚;饶良懿;余新晓;任小波【作者单位】北京林业大学水土保持学院,100083,北京;北京林业大学水土保持学院,100083,北京;北京林业大学水土保持学院,100083,北京;北京林业大学水土保持学院,100083,北京【正文语种】中文【中图分类】X821【相关文献】1.上海市空气污染指数API的时空分布特征 [J], 范庆亚;陈功勋2.普洱市思茅城区空气污染指数API时空分布特征研究 [J], 尚小宴;罗兆杰;李金文3.南宁市主城区空气污染指数时空分布特征分析∗ [J], 陈平;张新英;唐立松;韦妮玉;吴玉峰;曾奔豪4.中国空气污染指数时空分布特征及其变化趋势(2001-2015) [J], 孔锋;吕丽莉;方建;徐宏辉5.西安市区大气污染物时空分布特征分析 [J], 岳辉因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于ARIMA模型的西安市空气质量指数的分析与预测一、研究背景近年来，随着城市化进程的加快和工业化程度的提高，空气质量已成为人们日常关注的焦点之一。

空气质量的变化会对人们的健康产生重大影响，因此对空气质量进行监测和预测具有重要意义。

西安市作为中国西北地区的重要中心城市，其空气质量的变化更是牵动着千万市民的心。

对西安市空气质量指数进行深入分析和预测，将有助于提升城市管理水平和改善市民的生活质量。

二、研究目的本文旨在利用ARIMA（自回归移动平均模型）对西安市空气质量指数进行分析和预测，通过建立合适的时间序列模型，对空气质量指数进行未来一段时间的趋势预测，为市政府提供科学依据，为市民提供健康保障。

三、数据来源和整理本文所使用的数据来源于西安市环境保护局的监测数据，包括PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3等各项指标。

我们选取了2015年1月至2020年12月的数据，共72个月的数据。

在整理数据的过程中，我们通过数据平滑处理和缺失值插补等方法，使得数据质量更为完整可靠。

四、数据分析与预处理在进行ARIMA模型的建立之前，我们首先对空气质量指数的时间序列进行了平稳性检验，以确保数据的平稳性。

具体而言，我们使用了ADF（单位根检验）和KPSS检验等方法来检验序列的平稳性。

经过分析，我们发现空气质量指数的原始序列并不平稳，因此需要对其进行差分处理，使其成为平稳序列。

接着，我们计算了自相关函数图和偏自相关函数图，以确定ARIMA模型的参数p和q的取值。

五、ARIMA模型的建立在确定了ARIMA模型的参数p和q之后，我们使用最小二乘法对ARIMA模型进行了参数估计，得到了最终的ARIMA模型。

在建立了ARIMA模型之后，我们通过模型诊断对其进行了充分的检验，包括对残差序列的平稳性检验和白噪声检验等。

通过模型诊断的过程，我们确保了所建立的ARIMA模型的可靠性和稳定性。

六、模型预测和分析在建立了稳定可靠的ARIMA模型之后，我们利用该模型对未来一段时间的空气质量指数进行了预测。