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原文出處：拓端數(shù)據(jù)部落公眾號

氣候變化和空氣污染對現(xiàn)代社會產(chǎn)生了越來越大的影響。在這種背景下，研究氣象和空氣污染之間的關(guān)系以及其對PM2.5濃度的影響變得非常重要。為了更好地理解和解釋這些關(guān)系，廣義加性混合模型（GAMM）成為一種強(qiáng)大的工具。

長沙作為湖南省的省會城市，其氣象條件和空氣質(zhì)量一直備受關(guān)注。通過分析長沙地區(qū)的氣象數(shù)據(jù)、空氣污染指標(biāo)和PM2.5濃度，可以更加全面地了解該地區(qū)的空氣質(zhì)量狀況，并揭示氣象因素對其變化的影響。

本研究旨在使用R語言中的廣義加性混合模型（GAMM）方法，幫助客戶來探索長沙地區(qū)氣象因素與空氣污染之間的關(guān)系，并進(jìn)一步研究它們對PM2.5濃度變化的影響。我們將采集長沙地區(qū)的逐日氣象數(shù)據(jù)、空氣污染指標(biāo)以及PM2.5濃度數(shù)據(jù)，應(yīng)用GAMM模型進(jìn)行分析。

在分析過程中，我們將考慮多種氣象因素，如溫度、濕度、風(fēng)速等，并結(jié)合空氣污染指標(biāo)，如PM10、SO2、NO2等，來建立相應(yīng)的GAMM模型。通過顯著性檢驗(yàn)，我們將評估各個因素對PM2.5濃度的影響程度，并進(jìn)一步進(jìn)行逐日變化的可視化分析，以呈現(xiàn)其動態(tài)變化規(guī)律。

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Table 2. Significance tests of PM2.5levels for different season, region, daytime and day of week. 對不同季節(jié)、地區(qū)、白天和周日的PM2.5水平進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。

這段內(nèi)容提到了對不同季節(jié)、地區(qū)、白天和周日的PM2.5水平進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。顯著性檢驗(yàn)是一種統(tǒng)計方法，用于確定兩個或多個樣本之間是否存在顯著差異。

在這個情境中，研究人員可能希望了解不同季節(jié)、地區(qū)、白天和周日的PM2.5水平是否存在顯著差異。PM2.5是指空氣中直徑小于或等于2.5微米的顆粒物，它對人體健康和環(huán)境質(zhì)量有重要影響。

為了進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，研究人員可能會收集來自不同季節(jié)、地區(qū)、白天和周日的PM2.5水平數(shù)據(jù)，并使用統(tǒng)計方法來比較這些數(shù)據(jù)。常用的顯著性檢驗(yàn)方法包括t檢驗(yàn)、方差分析和卡方檢驗(yàn)等。

通過進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，研究人員可以確定不同季節(jié)、地區(qū)、白天和周日的PM2.5水平是否存在顯著差異，從而為環(huán)境保護(hù)和公共健康管理提供重要的科學(xué)依據(jù)。

Season

Region

Daytime

Season

Region

Day of week

Fig 3. Day to day variations of PM2.5in different seasons, 不同季節(jié)PM2.5的逐日變化

不同季節(jié)PM2.5的逐日變化指的是在不同季節(jié)中，每天空氣中PM2.5濃度的變化情況。PM2.5是指空氣中直徑小于或等于2.5微米的顆粒物，它們可以懸浮在空氣中并被人們吸入。PM2.5來源于工業(yè)排放、交通尾氣、燃煤、木材燃燒等。

在不同季節(jié)中，PM2.5的逐日變化可能會有所不同。一般來說，春季和夏季的PM2.5濃度相對較低，而秋季和冬季的PM2.5濃度相對較高。

在春季，天氣溫暖，風(fēng)力較大，降雨較多，這些因素有助于減少空氣中的PM2.5濃度。此時，植物生長活躍，能夠吸收大量的二氧化碳和顆粒物，從而凈化空氣。

夏季的PM2.5濃度一般較低，主要是因?yàn)楦邷睾蛷?qiáng)烈的陽光可以加速顆粒物的分解和擴(kuò)散。此外，夏季也是降雨量較多的季節(jié)，雨水可以洗刷空氣中的顆粒物。

秋季的PM2.5濃度開始上升，主要是因?yàn)樘鞖庾兝?，大氣穩(wěn)定，風(fēng)力較小，這有利于顆粒物的積累。此外，秋季還是農(nóng)作物收獲季節(jié)，農(nóng)田燃燒殘留物會釋放出大量的顆粒物。

冬季是PM2.5濃度最高的季節(jié)。在冬季，天氣寒冷，大氣層穩(wěn)定，風(fēng)力較小，這導(dǎo)致顆粒物在空氣中滯留時間較長。此外，冬季是取暖季節(jié)，燃煤和木材燃燒釋放的顆粒物也會增加。

總的來說，不同季節(jié)PM2.5的逐日變化受到多種因素的影響，包括氣溫、風(fēng)力、降雨量、植物生長和人類活動等。了解這些變化有助于我們采取相應(yīng)的措施來減少PM2.5的污染。

不同季節(jié)PM2.5的逐日變化 Diurnal variations of PM2.5in different months

不同季節(jié)PM2.5的逐日變化是指在不同季節(jié)中，每天PM2.5濃度的變化情況。PM2.5是指空氣中直徑小于或等于2.5微米的顆粒物，它們對人體健康有害。這些顆粒物主要來自于工業(yè)排放、交通尾氣、燃燒過程和自然來源等。

在不同季節(jié)中，PM2.5的逐日變化可能受到多種因素的影響。例如，冬季由于采暖需求增加，燃煤和燃?xì)獾氖褂昧吭黾?，?dǎo)致PM2.5濃度較高。而夏季由于氣溫升高，光化學(xué)反應(yīng)增多，加上交通尾氣和工業(yè)排放的貢獻(xiàn)，PM2.5濃度也可能較高。

此外，氣象條件也會對PM2.5的逐日變化產(chǎn)生影響。例如，風(fēng)速、風(fēng)向、降雨等天氣因素都會影響PM2.5的擴(kuò)散和沉降，從而影響其濃度。

因此，不同季節(jié)中PM2.5的逐日變化是一個動態(tài)的過程，受到多種因素的綜合影響。通過對這種變化的研究和監(jiān)測，可以更好地了解和應(yīng)對空氣質(zhì)量問題。

3-5月份

6-8月份

9-11 月份

12-2 月份

Correlation coefficient and COD versus distance between the stations 相關(guān)系數(shù)和COD隨站間距離的變化

相關(guān)系數(shù)是用來衡量兩個變量之間的線性關(guān)系強(qiáng)度和方向的統(tǒng)計指標(biāo)。它的取值范圍在-1到1之間，其中1表示完全正相關(guān)，-1表示完全負(fù)相關(guān)，0表示無相關(guān)性。

相關(guān)系數(shù)和站間距離的變化之間可能存在一定的關(guān)系。如果兩個變量之間的相關(guān)系數(shù)較高（接近1或-1），則說明它們之間存在較強(qiáng)的線性關(guān)系。在這種情況下，站間距離的變化可能較小，因?yàn)樽兞恐g的關(guān)系比較穩(wěn)定。相反，如果兩個變量之間的相關(guān)系數(shù)較低（接近0），則說明它們之間的線性關(guān)系較弱或不存在。在這種情況下，站間距離的變化可能較大，因?yàn)樽兞恐g的關(guān)系較為不穩(wěn)定。

GAMM模型分析溫度? 濕度，風(fēng)速 能見度 氣壓對PM2.5的影響

GAMM（Generalized Additive Mixed Models）是一種靈活的統(tǒng)計模型，結(jié)合了廣義可加模型（GAM，Generalized Additive Models）和混合模型（Mixed Models）的優(yōu)點(diǎn)。它可以用于解決包含非線性關(guān)系和隨機(jī)效應(yīng)的數(shù)據(jù)建模問題。

GAMM模型主要用于處理長期觀測數(shù)據(jù)和重復(fù)測量數(shù)據(jù)，其中數(shù)據(jù)可能受到時間、空間或其他相關(guān)因素的影響。GAMM模型具有以下特點(diǎn)：

1. 廣義可加模型（GAM）的優(yōu)點(diǎn)：GAM模型可以通過非線性平滑函數(shù)來建模解釋變量與響應(yīng)變量之間的復(fù)雜關(guān)系，適用于非線性關(guān)系的建模。

2. 混合模型（Mixed Models）的優(yōu)點(diǎn)：GAMM模型可以處理數(shù)據(jù)中的隨機(jī)效應(yīng)，比如個體間的差異或?qū)蛹壗Y(jié)構(gòu)中的變化。

3. 可解釋性：GAMM模型通過可加函數(shù)模型來描述數(shù)據(jù)，可以直觀地解釋模型中的每個平滑項的效應(yīng)。

4. 
   

simple checking plots 模型檢驗(yàn)

用AR1殘差項擬合模型

lme擬合的細(xì)節(jié)

擬合模型的Gam風(fēng)格總結(jié)

模型檢驗(yàn)

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