基于面板分位数回归的空气质量影响因素分析——以湖北省11个城市为例

摘要

基于2018—2020年湖北省11个城市空气质量监测数据以及气象数据,采用固定效应和面板分位数回归方法,探讨了AQI的变化特征及其与污染物浓度和气象因素之间的关系。结果表明:污染物中PM_(2.5)、PM_(10)、NO_(2)和O_(3)与AQI均呈正相关,且分位数较高时,影响作用较大;SO_(2)与AQI呈负相关,且在任何分位点下影响均显著;CO对AQI具有双重影响,低分位点呈负相关,而高分位点呈正相关。气象因素中,平均气压、相对湿度、最大风速和风向与AQI呈负相关,其中风向在0.1~0.5分位点下影响较为显著,大型蒸发量在各分位点下与AQI均呈显著正相关,日照时长仅在0.1和0.25分位点下对AQI显著的正向影响。