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哈尔滨市冬季PM_(2.5)与影响要素的相关分析被引量：4: 2017年; 运用相关性分析方法,研究哈尔滨市PM_(2.5)质量浓度与主要空气污染物及气象因素之间的相关关系.建立PM_(2.5)与影响其质量浓度变化的因素的单因变量的偏最小二乘回归分析(PLS1)模型,模型拟合良好,由模型知CO是导致PM_(2.5)质量浓度升高的主要因素.运用通径分析方法,研究解释变量对因变量的直接影响、通过其他解释变量对因变量的间接影响以及各解释变量的对因变量的协同作用.结果表明,各解释变量对PM_(2.5)质量浓度变化的总作用从大到小依次为:CO、PM_(10)、NO_2、风速、湿度、SO_2.; 张燕杰何玲郭艳芬郑煜; 关键词：PM2.5 通径分析一氧化碳

哈尔滨市AQI与空气污染物的相关分析研究被引量：7: 2017年; 空气质量问题已成为民众关注的热点问题。选取哈尔滨市2014年-2015年AQI日报数据,分别分析了供暖期和非供暖期PM_(2.5)、PM_(10)、CO、SO_2、NO_2、O_3六种主要空气污染物与AQI的相关性,结果表明,AQI与6个主要污染物间呈显著性相关。同时建立了供暖期和非供暖期AQI与主要空气污染物的多元线性回归模型,结果表明,CO对AQI起着主要作用。因此,提高供暖过程中煤炭燃烧效率,可有效削减空气中CO的浓度,对于改善空气质量起着至关重要的作用。; 张燕杰郑煜姜波吴德东赵月; 关键词：供暖期多元线性回归 CO 空气污染物

哈尔滨市空气质量指数的变化规律及影响因素分析: 近年来，由于我国经济的飞速发展，城市化进程加快，粗放型的经济增长方式，技术和管理水平较为落后，污染物的排放不断增加。空气污染严重，空气污染问题引起了公众的广泛关注。因而研究空气污染物、气象要素对空气质量的影响是有必要的。...; 张燕杰; 关键词：空气质量指数偏最小二乘回归主成分回归

哈尔滨冬季气象要素对空气质量指数的影响分析被引量：12: 2015年; 影响空气质量的要素很多,其中气象要素对空气质量的影响是不容忽视的。运用相关性分析、偏最小二乘回归和通径分析方法,研究了哈尔滨市2014年1月份气象要素对空气质量指数(Air quality index,AQI)的影响程度。相关性分析结果表明,AQI与平均风速显著性负相关,与平均相对湿度显著性正相关,气象要素间存在严重的多重共线性。根据相关性分析结果,建立了AQI与气象要素的偏最小二乘回归方程,模型拟合良好。通径分析结果表明,平均风速对AQI的直接作用、总作用和决策系数均最大,平均气压、平均相对湿度、平均气温通过平均风速对AQI的间接作用均大于它们对AQI的直接作用。平均风速为主要决定因素,平均气压为主要限制性因素。; 郑煜蔺泽一张燕杰张国财; 关键词：气象要素偏最小二乘回归通径分析平均风速

基于时间序列的黑龙江省畜牧业总产值及其比例的预测被引量：1: 2016年; 笔者依据时间序列分析理论,利用1995—2014年数据对黑龙江省畜牧业总产值和其所占全国畜牧业总产值比例及占黑龙江省第一产业比例,分别建立了时间序列的ARMA线性组合模型、周期-ARMA指数组合模型、ARMA指数组合模型,得到三个模型的相关系数分别为0.950、0.986、0.936,模型拟合度分别为90.6%、97.2%、87.7%,拟合效果好。为此,利用所得模型对2016—2019年黑龙江省畜牧业总产值及其比例进行了预测。; 何玲张燕杰吕晓燃马晓剑郑煜张国财; 关键词：畜牧业总产值时间序列 ARMA模型

哈尔滨市寒冷月份空气质量指数与空气污染物的相关性被引量：8: 2015年; 以哈尔滨市环保局公布的2014年1—2月份市区内空气质量指数(AQI)实时监测数据为基础,每日对监测数据进行收集整理,得到了AQI的实时值以及PM2.5、PM10、CO、SO2、NO2质量浓度和臭氧1 h质量浓度(O3(1 h))、臭氧8 h质量浓度(O3(8 h));运用相关性分析、主成分回归分析及通径分析方法,分析各空气污染物对AQI的影响程度。结果表明:AQI与PM2.5、PM10、CO、SO2、NO2呈显著正相关,AQI与O3(1 h)、O3(8 h)呈显著负相关;空气污染物间存在严重的多重共线性。根据相关性分析结果,建立AQI与空气污染物的主成分回归模型,模型通过检验。通径分析结果表明:PM2.5对AQI的直接作用及总作用,均最大;PM2.5通过CO对AQI的间接作用,均大于其他污染物通过CO对AQI的间接作用;PM2.5对AQI的变化,起到了决定性的影响作用。; 张燕杰Zeyi Lin郑煜; 关键词：空气质量空气质量指数空气污染物主成分回归通径分析

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张燕杰