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（1）12月5日京津冀等9省市遭遇大雾笼罩，恰在这天，《环境空气质量标准》二次公开征求意见截止．PM2.5首次被纳入标准，PM2.5是指大气中直径小于或等于2.5微米的颗粒物，大雾天气可导致呼吸系统疾病病人增多，因为雾霾可使空气中增加大量的（D&） A、二氧化碳&& B、一氧化碳&&& C、二氧化硫&& D、可吸入颗粒物 （2）下列提供空气污染指数与质量级别、质量状况的对应关系：
空气污染指数
空气质量状况
空气质量级别
日天津环保局环境监测中心公布当天空气污染指数为193，首要污染物为可吸入颗粒物，判断天津市区当天的空气质量级别和空气质量级别分别是（C&） A、Ⅰ级、优&&& B、Ⅱ级、良& C、Ⅲ级、轻度污染&&& D、Ⅴ级、重度污染 （3）为了防止空气污染，保护美丽的蓝色天空，洁净的空气对人类非常重要．下列做法不利于保护大气的是（C&） A、使用清洁剂能源代替煤和石油&& B、积极植树造林，防止扬尘污染&& C、焚烧落叶和垃圾&& D、工业废气处理后排放 （4）氢气被誉为“最清洁的燃料”，请用化学方程式解释其“美名”得来的原因2H2 +O2 &2H2O． （5）氘的核能开发，被认为是解决未来世界能源问题的主要途径之一．氘和氢具有相同的核电荷数，称之为重氢，常用D来表示，其原子核内有一个种子，由氘原子和氢原子构成的水分子称为重水分子．下列说法正确的是①②&（填数字序号）． ①氘和氢属于同种元素&& ②氘水的化学式为D2O& ③重水的相对分子质量为18．
本题难度：
题型：填空题&|&来源：网络
分析与解答
习题“（1）12月5日京津冀等9省市遭遇大雾笼罩，恰在这天，《环境空气质量标准》二次公开征求意见截止．PM2.5首次被纳入标准，PM2.5是指大气中直径小于或等于2.5微米的颗粒物，大雾天气可导致呼吸系统疾病病人增多...”的分析与解答如下所示：
解：（1）空气污染的途径主要有两个：有害气体和粉尘．有害气体主要有一氧化碳、二氧化硫、二氧化氮等气体；粉尘主要是固体小颗粒，如地面粉尘、燃煤排放的粉尘、沙尘暴等．大雾天气可导致呼吸病人增多，因为雾霾可使空气中增加大量的可吸入颗粒物． A、二氧化碳没有被列入空气质量检测范围，也不会增加可吸入颗粒，故A错误； B、一氧化碳是有毒气体，不是微小颗粒，不会增加可吸入颗粒，不会导致呼吸病人增多，故B错误； C、二氧化硫是有毒气体，不是微小颗粒，不会增加可吸入颗粒，不会导致呼吸病人增多，故C错误； D、大雾天气可导致呼吸病人增多，因为雾霾中有一些直径小于或等于2.5微米的颗粒物，可使空气中增加大量的可吸入颗粒物，故选项正确； 故选D． （2）由表中数据可知：空气污染指数为193，空气的质量状况为轻度污染，空气质量级别为III级． 故选C （3）A、使用清洁能源代替煤和石油，可以保护大气；&B、积极植树造林，防治扬尘污染，可以保护大气；D、工业废气处理后再排放，可以保护大气；C、焚烧落叶和垃圾，会污染大气．&&&&&&&&&& 故选C． （4）氢气燃烧只生成不污染环境的水，方程式为：2H2 +O2
2H2O． （5）①具有相同的质子数或核电荷数的一类原子总称为元素，氘和氢都含有一个质子，故属于同种元素，所以正确． ②由氘原子和氧原子构成的水分子称为重水分子，水分子是由两个氢原子和一个氧原子构成的，故重水的化学式为D2O，所以正确． ③重氢的相对原子质量为2，重水的化学式为D2O，重水的相对分子质量=2×2+16≠18，所以错误． 故答案为：①②．
（1）A、二氧化碳没有被列入空气质量检测范围； B、一氧化碳是有毒气体，不是微小颗粒，不会导致呼吸病人增多； C、二氧化硫是有毒气体，不是微小颗粒，不会导致呼吸病人增多； D、大雾天气可导致呼吸病人增多，因为雾霾可使空气中增加大量的可吸入颗粒物． （2）对照表格中的数据表得出空气质量状况． （3）A、使用清洁能源代替煤和石油&&&B、积极植树造林，防治扬尘污染D、工业废气处理后再排放．都可以保护大气；C、焚烧落叶和垃圾，会污染大气． （4）根据氢气燃烧生成水回答． （5）①根据元素的定义判断． ②根据重水的组成结构判断． ③根据重水的化学式和相对分子质量的定义判断．
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（1）12月5日京津冀等9省市遭遇大雾笼罩，恰在这天，《环境空气质量标准》二次公开征求意见截止．PM2.5首次被纳入标准，PM2.5是指大气中直径小于或等于2.5微米的颗粒物，大雾天气可导致呼吸系统疾...
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等考点的理解。
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5.2 如何正确书写化学方程式
与“（1）12月5日京津冀等9省市遭遇大雾笼罩，恰在这天，《环境空气质量标准》二次公开征求意见截止．PM2.5首次被纳入标准，PM2.5是指大气中直径小于或等于2.5微米的颗粒物，大雾天气可导致呼吸系统疾病病人增多...”相似的题目：
日，我国成功发射了“嫦娥一号”探月卫星，火箭发射用到了加注的低温液态氢和液态氧，液态氢燃烧时产生的巨大推动力将“嫦娥“送人太空．请回答下列问题：（相对原子质量：H一1&& O-16） （1）写出液态氢燃烧的化学方程式&&&&2H2O，若低温液态氢和液态氧的总质量为36吨，则需加注液态氢&&&&吨． （2）液态氢作燃料除了燃烧时产生较大的推动力之外，另一个优点是&&&&．
日，在中央台二套经济与法栏目播出，当前一次性筷子的安全受到社会的关注．专家介绍说，正规的一次性筷子所用的原料都是质地较好的木材，不用特殊加工．但是很多小作坊为了降低成本，使用劣质木材．为了使筷子看上去白一些，他们经常用硫磺熏制漂白，结果造成二氧化硫严重超标，同时硫磺中含有铅、汞等重金属，也会造成人体铅中毒或汞中毒． （1）“硫磺熏制”的一次性筷子使用水浸泡可降低二氧化硫的含量，这说明了二氧化硫具有&&&&物理性质． （2）为了研究二氧化硫的性质，某同学做了如下实验：如上图，集气瓶中是SO2，瓶内导管上系着瘪气球，向瓶中滴加紫色石蕊溶液振荡，实验现象①&&&&，②&&&&，反应的化学方程式&&&&．
某常见酸的实验变化如下：请写出①②的化学方程式：①&&&&．②&&&&．
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空气污染指数
空气质量状况
空气质量级别
日天津环保局环境监测中心公布当天空气污染指数为193，首要污染物为可吸入颗粒物，判断天津市区当天的空气质量级别和空气质量级别分别是（____） A、Ⅰ级、优 B、Ⅱ级、良 C、Ⅲ级、轻度污染 D、Ⅴ级、重度污染 （3）为了防止空气污染，保护美丽的蓝色天空，洁净的空气对人类非常重要．下列做法不利于保护大气的是（____） A、使用清洁剂能源代替煤和石油 B、积极植树造林，防止扬尘污染 C、焚烧落叶和垃圾 D、工业废气处理后排放 （4）氢气被誉为“最清洁的燃料”，请用化学方程式解释其“美名”得来的原因____2H2O． （5）氘的核能开发，被认为是解决未来世界能源问题的主要途径之一．氘和氢具有相同的核电荷数，称之为重氢，常用D来表示，其原子核内有一个种子，由氘原子和氢原子构成的水分子称为重水分子．下列说法正确的是____（填数字序号）． ①氘和氢属于同种元素 ②氘水的化学式为D2O ③重水的相对分子质量为18．”的答案、考点梳理，并查找与习题“（1）12月5日京津冀等9省市遭遇大雾笼罩，恰在这天，《环境空气质量标准》二次公开征求意见截止．PM2.5首次被纳入标准，PM2.5是指大气中直径小于或等于2.5微米的颗粒物，大雾天气可导致呼吸系统疾病病人增多，因为雾霾可使空气中增加大量的（____） A、二氧化碳 B、一氧化碳 C、二氧化硫 D、可吸入颗粒物 （2）下列提供空气污染指数与质量级别、质量状况的对应关系：
空气污染指数
空气质量状况
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日天津环保局环境监测中心公布当天空气污染指数为193，首要污染物为可吸入颗粒物，判断天津市区当天的空气质量级别和空气质量级别分别是（____） A、Ⅰ级、优 B、Ⅱ级、良 C、Ⅲ级、轻度污染 D、Ⅴ级、重度污染 （3）为了防止空气污染，保护美丽的蓝色天空，洁净的空气对人类非常重要．下列做法不利于保护大气的是（____） A、使用清洁剂能源代替煤和石油 B、积极植树造林，防止扬尘污染 C、焚烧落叶和垃圾 D、工业废气处理后排放 （4）氢气被誉为“最清洁的燃料”，请用化学方程式解释其“美名”得来的原因____2H2O． （5）氘的核能开发，被认为是解决未来世界能源问题的主要途径之一．氘和氢具有相同的核电荷数，称之为重氢，常用D来表示，其原子核内有一个种子，由氘原子和氢原子构成的水分子称为重水分子．下列说法正确的是____（填数字序号）． ①氘和氢属于同种元素 ②氘水的化学式为D2O ③重水的相对分子质量为18．”相似的习题。您当前的位置 ：&&&&&&&&&&正文
北京灰霾天气持续&13个监测站点出现重污染(图)
　　北京市环境保护监测中心网站截图
　　中新网1月19日电北京今日持续雾霾天气，受此影响，空气污染情况仍未改善。北京市环境保护监测中心实时监测结果显示，截至今晨9时，北京27个监测子站中，13个监测点出现重度污染。
　　从前天中午开始，北京空气中污染物的扩散条件转差，PM10不断积累。昨天，京城大雾弥漫，灰霾加重，能见度小于1公里，空气质量普遍出现中度以上污染。
　　今天白天，北京将继续持续天阴有雾的天气，湿度大、风速小，不利于污染物的扩散。北京市环保监测中心表示，本市东南、西南部地区将为重度污染，西北部、东北部为轻度污染，城六区为中度污染。
　　北京市环境保护监测中心实时监测结果显示，截至今晨9时，在27个监测子站中，13个监测点出现重度污染，其中房山良乡监测点空气污染指数达430(300以上即为重度污染)。城六区其它监测点也多出现中度重污染。
　　据了解，空气污染指数(API)在50以内，空气质量级别为一级，优。在51-100，为二级，良。在101-200，为三级，轻微至轻度污染。在201-300，为中度至中重度污染。在301-500，为重度污染。
　　在中度污染条件下，心脏病和肺病患者症状显著加剧，运动耐受力降低，健康人群中普遍出现症状。环保部门建议老年人和心脏病、肺病患者应停留在室内，并减少体力活动。
　　而在重度污染条件下，健康人运动耐受力降低，有明显强烈症状，提前出现某些疾病。建议老年人和病人应当留在室内，避免体力消耗，一般人群应避免户外活动。(完)
　　(来源:中新网)
稿源： 中新网
编辑： 李彤
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还剩 5 秒&广州市大气污染、气象与逐日人群死亡数的关系研究--《南方医科大学》2015年硕士论文
广州市大气污染、气象与逐日人群死亡数的关系研究
【摘要】：背景大气污染是全球重大的公共卫生问题之一,对人类生活环境和健康产生巨大影响。和众多发展中国家一样,我国在经济高速发展的同时,对大气环境造成了一定的破坏。近年来,我国雾霾频繁发生,人们在享受经济发展带来的福利的同时,也逐渐意识到大气污染对其生活质量的影响,柴静的《穹顶之下》更是引发了公众对于大气环境污染的强烈关注和广泛讨论。目前,我国环境保护部已向大众实时公布全国367个城市空气质量情况,让公众及时了解各地的大气污染水平。大气污染水平呈现明显的时空分布特征,了解其时空分布特征的影响因素有助于相关部门对大气污染水平进行预测,采取有效的大气污染控制措施。大气污染不仅与人类活动有关,也与其它自然环境条件紧密相联,尤其是气象条件影响大气污染物的扩散和其间的化学反应。尽管已有研究评价了气象对某些特定大气污染物浓度及分布的影响,然而这些研究得出的结论不尽相同,大部分研究采用的统计学方法不尽完善,有必要纠正这些方法学上的错误,以客观全面地揭示气象对大气污染的真实作用。空气污染指数(Air Pollution Index, API)是我国政府向公众发布实时大气质量状况的指标,表示当日三种污染物,即可吸入颗粒物(指空气动力学直径≤10微米的颗粒物,又称PM1o)、二氧化硫(S02)、二氧化氮(N02)中首要污染物的污染指数。长期以来,公众对这一指标早已熟知,对于具体的污染物浓度反而了解甚少,故研究API的时空分布及其与气象间的关系更具公共卫生意义。另一方面,许多研究者开展了某些大气污染物的人群健康效应研究,但几乎没有关于API健康效应的研究报道。可否应用API向公众传达大气污染健康效应有待验证。方法学方面,以往研究通常不能很好地展示大气污染人群健康效应的滞后特征,因而计算得出的累积效应很有可能与大气污染的真实效应存在偏差,有必要采用新的统计学方法探究大气污染对人群健康的滞后效应。气温对人群健康有显著影响,极端气温对人群健康的负面影响更不容忽视。已有研究提示,大气污染对气温的人群健康效应有修饰作用,以往研究多关注某个污染物与气温的对数线性交互作用。然而大量研究结果表明气温的人群健康效应是对数非线性的,污染物与气温的交互效应是否也是对数非线性的呢?此外,不同大气污染水平下,气温效应的滞后特征是否不同,这些问题均有待进一步探讨。方法2.1研究地点和数据来源本研究在我国最大的南方城市—广州展开,广州有完善的空气污染监测系统和完整的死亡数据库。年广州市大气污染数据来源于广州市环境保护局官方网站(http://www./)。本研究收集了广州市内七个站点的逐日大气污染数据,这七个站点分别是：广雅中学、麓湖、天河职中幼儿园、第五中学、市环境监测站、第86中学、广东商学院。由于第86中学和广东商学院两个站点自2003年才启用,故分析年API和气象关系时只采用前五个站点的数据。同期气象数据下载自中国气象科学数据共享服务网(http://cdc./home.do)。收集的气象数据包括日平均气温(℃)、日最高气温(℃)、日最低气温(℃)、日平均相对湿度(%)、日最低相对湿度(%)、日平均气压(hpa)、日最高气压(hpa)、日最低气压(hpa)、日平均风速(m/s)、日最大风速(即在给定时间段内的10分钟平均风速的最大值,单位：m/s)、日极大风速(即在给定时间段内的瞬时风速的最大值,单位：m/s)、日降水量(mm)及日照时数(h)。年广州市中心城区户籍人口的死亡数据来自广州市疾病与预防控制中心,死亡数据包括逐日全死因死亡人数、非意外死亡人数、因心血管疾病死亡人数和因呼吸系统疾病死亡人数等,并按年龄、性别、教育程度等分组统计。2.2统计分析方法计算各站点之间去趋势化API的Spearman相关系数,以揭示API的空间分布特征。采用基于Loess方法的季节性长期趋势序列分解法(Seasonal-Trend Decomposition Procedure Based on Loess, STL)分析广州市年API的长期趋势和季节性特征。采用小波分析探索API与各气象因素间的小波一致性(wavelet coherency)。通过给不同污染物(PM10、SO2、NO2)对应的污染指数赋权构建加权API(APIw)。采用分布滞后非线性模型(Distributed Lag Non-linear Model, DLNM)分析每日API、各污染指数和APIw与死亡人数的关系。通过比较API、各污染指数和APIw与死亡人数关系的估计值,评价可否应用API向公众传达大气污染的人群健康效应。此外,本研究还构建了包含API与首要污染物交互项的模型,采用F检验判断纳入交互项是否能改善模型效果,以进一步揭示首要污染物不同时,API与死亡人数的关系是否相同。此外,按年龄组、性别、受教育程度和职业进行分层分析,以期找出受大气污染影响的脆弱人群。在广义线性模型中加入PM1o和气温的非线性交互效应项,用F检验判断该交互项的统计显著性,并给出PM1o分别为0μg/m3、48.6μg/m3(PM10的第25百分位数)、71.4μg/m3 (PM10的第50百分位数)和102.6μg/m3 (PM10的第75百分位数)时的气温效应。此外,根据PM1o日均浓度是否小于50μg/m3 (WHO关于PM1o的大气质量标准)将数据分成两部分,探索不同PM1o水平下,气温健康效应的滞后特征及大小。通过比较气温为第1百分位数(7.5℃)相对于第10百分位数(13.3℃)时死亡超额危险度评价低温效应。高温效应则通过比较气温为第99百分位数(31.9℃)相对于第90百分位数(29.9℃)时的死亡超额危险度来评价。应用的统计分析软件包括R 3.1.2和MATLAB 7.6.0,双侧P0.05认为结果有统计学意义。结果年期间,广州市大气质量为优的天数仅占24.6%。在五个监测站点中,广雅中学和市第五中学的API较高,而天河职中幼儿园和麓湖的API较低,PM10是广州市的主要污染物。五站点逐日去趋势化API高度相关,相关系数在0.84至0.89之间(P0.001)。API以2004年为界呈现先升后降的趋势。季节差异方面,API夏季较高,冬季较低。在研究区间内,日平均(最高、最低)气温、平均(最低)相对湿度、降雨量和最大风速均与API存在连续的周期约为一年的显著小波一致性(P0.05),波动周期呈负相关关系。当时间尺度小于一年时,气象因素与API存在不连续的显著小波一致性。其中,日平均气温、日最高气温、日最低气温与API的波动周期基本呈正相关关系。平均(最低)相对湿度、降雨量和最大风速则与API的波动周期则呈负相关关系。逐日API与风速是逆相的。日温差(diurnal temperature range, DTR)和平均(最高、最低)气压与API存在连续的周期约为一年的显著小波一致性(P0.05),波动周期呈正相关关系。当时间尺度小于一年时,日温差、平均(最高、最低)气压与API存在不连续的显著小波一致性,波动周期呈正相关关系。当时间尺度为一年时,日照时数与API的关系不明确,而当时间尺度小于一年时,日照时数与API的波动周期基本呈正相关关系。API与PM10、SO2和N02污染指数的Spearman相关系数分别为0.97、0.74和0.87。API与非意外死亡人数的关系在当天达到最大,收获效应(harvesting effect)出现在2天后。API每升高10个单位,人群当天及后续两天的累积非意外死亡超额危险度(Excess Risk, ER)为0.88%(95%CI：0.50,1.27%),人群当天及后续15天的累积非意外死亡超额危险度为1.03%(95%CI：0.26,1.82%)。API与非意外死亡人数当天及后续15天的关系估计值和各污染指数与非意外死亡人数的关系估计值相近。PM10、SO2和NO2污染指数每升高10个单位,人群当天及后续15天的累积非意外死亡超额危险度分别为0.82%(95%CI:-0.01, 1.65%)、1.09%(95%CI:0.11,2.07%)和1.17%(95%CI：0.42,1.93%)。尽管APIw对非意外死亡人数的影响随首要污染物权重的增大有降低的趋势,但变化不大,而且API与首要污染物的交互效应无统计学意义(F＝1.651,P=0.117)。大气污染对老年人(年龄≥65岁的人群)、女性、受教育程度低(文盲和小学学历)的人的影响较大。API每升高10个单位,老年人、女性、受教育程度低的人当天及后续15天的累积非意外死亡超额危险度分别为1.54%(95%CI: 0.67,2.41%).1.37%(95%CI:0.27,2.48%)、1.41%(95%CI:0.43,2.41%)。气温与死亡人数间存在对数非线性关系,PM10水平高时的气温效应较PM10水平低时的气温效应更显著。不同PM10水平下气温对因呼吸系统疾病死亡的人群产生的效应差异不明显。PM10分别为0μg/m3、其第25、第50及第75百分位数时,低温导致的人群当天及后续20天的累积全死因死亡超额危险度分别为35.49%(95%CI:22.59,49.75%)、40.69%(95%CI:28.97,53.47%)、43.20% (95%CI:30.97,56.57%)和46.70%(95%CI:32.66,62.22%)。高温导致的人群全死因死亡超额危险度则分别为10.76%(95%CI:0.33,22.28%).13.97%(95% CI:4.53,24.25%)、15.51%(95%CI:6.21,25.63%)和17.65%(95%CI：8.09,28.05%)。可见：低温效应高于高温效应；低温效应和高温效应均随PM10四分位数的增大而增大。老年人对低温和高温效应更加敏感。PM10分别为0μg/m3、其第25、第50及第75百分位数时,低温导致老年人当天及后续20天的累积全死因死亡超额危险度分别为41.38%(95%CI:26.59,57.91%)、45.02%(95%CI:31.75,59.64%). 46.77%(95%CI:32.99,61.97%)和49.18%(95%CI：33.48,66.72%)。高温所致的超额危险度分别为16.42%(95%CI:4.14,30.15%)、19.82%(95%CI:8.70, 32.08%)、21.45%(95%CI:10.48,33.52%)和23.71%(95%CI：12.45,36.11%)。男人对低温效应较女性敏感。PM10分别为0μg/m3、其第25、第50及第75百分位数时,低温导致男性当天及后续20天的累积全死因死亡超额危险度分别为38.92%(95%CI:22.49,57.56%)、46.97%(95%CI:31.72,63.99%)、50.91% (95%CI:34.88,68.85%)和56.46%(95%CI：37.90,77.52%)。低温效应的性别差异随PM10污染程度的加重而增大。PM10和气温对全死因死亡人群(F=3.028,P=0.006)、非意外死亡人群(F＝3.177,P=0.005)和因心血管疾病死亡人群(F＝3.807,P=0.001)的非线性交互效应有统计学意义,而对因呼吸系统疾病死亡人群的非线性交互效应无统计学意义(F＝0.745,P=0.614)。在PM1o水平高时,高温效应出现较早。在PM10水平低时,高温效应通常滞后一天出现,且存在收获效应。在PM10水平高时,人群的非意外死亡风险和心血管疾病的死亡风险较PM10水平低时高。而人群呼吸系统疾病的死亡风险在PM10水平不同时差异不大。结论(1)年广州市大气质量于2004年最差,而后逐步改善。然而大气污染形势依然严峻。大气质量存在明显的季节性,气象的季节性波动是API发生季节性变化的原因之一。逐日API与气温、相对湿度、降水量、风速、日温差和大气压均存在显著的相关关系。(2)API可用于向公众传达大气污染的人群健康效应。老年人、女性、受教育程度低的人是大气污染效应的脆弱人群,这些人群应给予更多的关注。(3)PMlo与气温对人群死亡存在对数非线性的交互作用。低温和高温效应均随PM10污染水平而增大。不同PM10水平下低温效应和高温效应的分布滞后特征存在差异。(4)本研究成果可用于指导大气污染预测模型的构建,同时将为如何减小大气污染、极端气温造成的人群健康损失提供科学参考。
【关键词】：
【学位授予单位】：南方医科大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2015【分类号】：R122【目录】：
摘要3-9ABSTRACT9-18第一章 背景18-26 1.1 大气污染现状18 1.2 大气污染对人类健康构成巨大威胁18-19 1.3 空气污染指数(Air Pollution Index,API)19 1.4 大气污染的空间变化与时间变化特征19-21 1.5 大气污染与气象的关系21 1.6 描述大气质量的指数与人群健康的关系21-22 1.7 大气污染人群健康效应的滞后特征22-23 1.8 受大气污染影响的脆弱人群23 1.9 大气污染与气温的交互效应23-25 1.10 本研究的目的25-26第二章 方法26-37 2.1 研究对象和研究时间26-27 2.2 数据来源27-30
2.2.1 大气污染数据27-29
2.2.2 气象环境数据29-30
2.2.3 死亡数据30 2.3 统计分析30-37
2.3.1 Spearman相关分析30-31
2.3.2 基于Loess方法的季节性长期趋势序列分解法(STL)31-33
2.3.3 小波分析33-34
2.3.4 分布滞后非线性模型(Distributed Lag Non-linear Model,DLNM)34-37第三章 结果37-61 3.1 API的时空分布特征及其与气象的关系37-43
3.1.1 描述性统计分析37
3.1.2 大气污染的空间分布特征37-39
3.1.3 大气污染的长期趋势及季节性39-40
3.1.4 API与气象因素的关系40-43 3.2 API与人群死亡数的相关关系43-50
3.2.1 描述性统计分析43-46
3.2.2 API与人群死亡数的相关关系46-50 3.3 PM_(10)与气温对人群死亡的交互作用50-61第四章 讨论61-71 4.1 大气污染的空间分布特征61 4.2 大气污染的时间变化特征61-62 4.3 气象因素对API的影响62-64 4.4 API与人群死亡数的关系64-65 4.5 受大气污染影响的脆弱人群65-67 4.6 大气污染与气温的交互效应67-69
4.6.1 统计分析策略67-68
4.6.2 PM_(10)对气温效应的修饰作用(modification effect)68-69
4.6.3 PM_(10)与气温交互作用机理的解释69 4.7 本研究的不足和进一步研究的展望69-70 4.8 结论70-71参考文献71-80攻读学位期间成果80-81致谢81-82
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