基于分位数回归的南京空气质量分析开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

近年来，随着我国经济的快速发展和城市化进程的加速推进，空气污染问题日益突出，尤其是以细颗粒物（pm2.5）为代表的大气污染物对人体健康和生态环境造成了严重危害。

南京作为我国重要的中心城市之一，近年来空气质量虽然有所改善，但总体形势依然严峻，开展南京市空气质量分析对于保障公众健康、制定有效的污染防治措施具有重要的现实意义。

空气质量的影响因素复杂多样，传统的线性回归模型难以准确刻画污染物浓度与气象、交通、产业结构等因素之间的非线性关系，而分位数回归模型则能够在不同分位数水平下对响应变量进行条件分布的估计，从而更全面地揭示影响因素在不同污染程度下的作用机制。

2. 本选题国内外研究状况综述

空气质量分析一直是环境科学领域的研究热点，国内外学者在空气质量评价、影响因素分析、预测预报等方面开展了大量研究工作。

1. 国内研究现状

国内学者在空气质量分析方面做了大量研究，特别是在利用空气质量监测数据进行污染特征分析、来源解析和健康风险评估等方面取得了丰硕的成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究将以南京市为研究区域，利用分位数回归模型对南京市空气质量进行分析，主要研究内容包括：

1. 主要内容

1.收集整理南京市近年来（如2015年至2022年）的空气质量监测数据、气象数据、交通数据、产业结构数据等相关数据。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量分析为主，结合定性分析的方法，具体步骤如下：
1.数据收集与预处理：从南京市生态环境局、中国气象数据网等渠道收集南京市近年来（如2015年至2022年）的空气质量监测数据、气象数据、交通数据、产业结构数据等。

对收集到的数据进行质量控制、缺失值处理、异常值处理等预处理工作，确保数据的准确性和可靠性。

2.描述性统计分析：对南京市空气质量进行描述性统计分析，包括计算主要污染物浓度的平均值、最大值、最小值、标准差等统计指标，绘制污染物浓度的变化趋势图、空间分布图等，直观展示南京市空气质量的时空变化特征。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.将分位数回归模型应用于南京市空气质量分析，弥补了传统线性回归模型在分析非线性关系和异质性影响方面的不足，能够更全面地揭示气象因素、交通因素、产业结构等因素对南京市空气质量的影响机制。

2.通过比较不同分位数水平下各因素影响的差异性，揭示污染物浓度在不同水平下影响因素的异质性，为南京市政府制定精准的空气污染防治政策提供更精细化的科学依据。

3.尝试构建基于分位数回归的南京市空气质量预测模型，为南京市空气质量的预测预报提供新的方法和思路。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.王赞，王式功，李云，等. 基于分位数回归的京津冀地区pm2.5浓度时空变化及影响因素[j]. 环境科学学报,2021,41(10):4189-4200.

2.李婷，王金南，段宁，等. 基于分位数回归模型的成都市pm2.5污染特征及来源解析[j]. 环境科学研究,2020,33(03):627-635.

3.张文娟，黄薇，张天宇，等. 基于分位数回归模型的成都市臭氧浓度时空变化特征及影响因素[j]. 环境科学学报,2022,42(06):2441-2450.