刘 朋 吴 鹏 刘 源

（河南理工大学资源环境学院，河南 焦作 454003）

1 概述

大同市（39°03′～40°44′，112°34′～114°33′）位于山西省的最北部、大同盆地的中心位置。是中国最大的煤炭出采量城市之一及国家化工能源基地[1,2]。因此，大同的城市空气质量变化也是政府、学者关注的焦点问题。因煤炭、铝、铁等矿产资源的采掘及加工，使大量的可吸入颗粒物（PM2.5、PM10）、SO2、CO 等大气污染物进入空气。除排放源外，气象要素也是影响城市空气质量的关键因素[3,4]。即使在疫情期间，当不利的天气状况出现时，依然会引发城市空气质量的报警。因此，本研究收集19年大同市气象及污染物数据，在考虑污染物排放源、月份变化等因素的同时，利用广义可加模型（GAM）构建大同市城市气象因子对PM2.5的影响，最终为城市规划、产业布局、大气污染管理及其他人类活动提供科学指导和数据支撑。

2 数据与方法

2.1 数据来源

本文主要以收集气象要素数据与大气污染数据，通过广义可加模型构建响应关系，其中气象资料收集自国家气象信息中心（http://data.cma.cn/），主要为山西省大同市53487 号气象观测站点19 年的地面小时气象资料，包括风速、风向、温度、相对湿度等多项气象因子。PM2.5浓度数据则来自1721A 号站点19 年小时监测资料。

2.2 方法

2.2.1 广义可加模型

广义可加模型（Generalized Additive Model，GAM）是广义线性模型（GLM）的扩展，其通过控制混杂因素对研究对象的影响，分析响应变量和其它解释变量之间复杂的非线性关系[5，6]，在探索响应变量与解释变量之间关系市更加灵活，其结果可信度更高[7,8]。GAM模型的一般形式如下：