R语言广义加性混合模型(GAMM)分析长沙气象因子、空气污染、PM2.5浓度、显著性检验、逐日变化可视化(上)

简介: R语言广义加性混合模型(GAMM)分析长沙气象因子、空气污染、PM2.5浓度、显著性检验、逐日变化可视化

全文链接:https://tecdat.cn/?p=32981


气候变化和空气污染对现代社会产生了越来越大的影响。在这种背景下,研究气象和空气污染之间的关系以及其对PM2.5浓度的影响变得非常重要点击文末“阅读原文”获取完整代码数据


为了更好地理解和解释这些关系,广义加性混合模型(GAMM)成为一种强大的工具。

长沙作为湖南省的省会城市,其气象条件和空气质量一直备受关注。通过分析长沙地区的气象数据、空气污染指标和PM2.5浓度,可以更加全面地了解该地区的空气质量状况,并揭示气象因素对其变化的影响。

本研究旨在使用R语言中的广义加性混合模型(GAMM)方法,帮助客户来探索长沙地区气象因素与空气污染之间的关系,并进一步研究它们对PM2.5浓度变化的影响。我们将采集长沙地区的逐日气象数据、空气污染指标以及PM2.5浓度数据,应用GAMM模型进行分析。

在分析过程中,我们将考虑多种气象因素,如温度、湿度、风速等,并结合空气污染指标,如PM10、SO2、NO2等,来建立相应的GAMM模型。通过显著性检验,我们将评估各个因素对PM2.5浓度的影响程度,并进一步进行逐日变化的可视化分析,以呈现其动态变化规律。


查看数据


image.png

image.png

读取数据


airquality=read.csv("长沙气象站逐日气象+空气污染 数据.csv")  
  
Region=read.csv("长沙市年各个站点的PM2.5 每日浓度.csv",skip=1)

image.png

image.png

Table 2. Significance tests of PM2.5levels for different season, region, daytime and day of week. 对不同季节、地区、白天和周日的PM2.5水平进行显著性检验。

这段内容提到了对不同季节、地区、白天和周日的PM2.5水平进行显著性检验。显著性检验是一种统计方法,用于确定两个或多个样本之间是否存在显著差异。

在这个情境中,研究人员可能希望了解不同季节、地区、白天和周日的PM2.5水平是否存在显著差异。PM2.5是指空气中直径小于或等于2.5微米的颗粒物,它对人体健康和环境质量有重要影响。

为了进行显著性检验,研究人员可能会收集来自不同季节、地区、白天和周日的PM2.5水平数据,并使用统计方法来比较这些数据。常用的显著性检验方法包括t检验、方差分析和卡方检验等。

通过进行显著性检验,研究人员可以确定不同季节、地区、白天和周日的PM2.5水平是否存在显著差异,从而为环境保护和公共健康管理提供重要的科学依据。

Season

kruskal.test(PM2.5.ug.m3. ~ Season, data = airquality)

image.png

Region

image.png

Daytime

image.png

Season

pairwise.t.tes=="summ

image.png

image.png

image.png

image.png

image.png

image.png

image.png

Region

image.png

Day of week

Weekends1=seq(3,nrow(airquality),by=7)  
  
Weekends2=seq(4,nrow(airquality),by=7)
wilcox.test( airquality$PM2.5.ug.m3.[airquality$Weekends==0] , airquali


image.png

点击标题查阅往期内容


R语言气象模型集成预报:神经网络、回归、svm、决策树用环流因子预测降雨降水数据


01

02

03

04

Fig 3. Day to day variations of PM2.5in different seasons, 不同季节PM2.5的逐日变化

不同季节PM2.5的逐日变化指的是在不同季节中,每天空气中PM2.5浓度的变化情况。PM2.5是指空气中直径小于或等于2.5微米的颗粒物,它们可以悬浮在空气中并被人们吸入。PM2.5来源于工业排放、交通尾气、燃煤、木材燃烧等。

在不同季节中,PM2.5的逐日变化可能会有所不同。一般来说,春季和夏季的PM2.5浓度相对较低,而秋季和冬季的PM2.5浓度相对较高。

在春季,天气温暖,风力较大,降雨较多,这些因素有助于减少空气中的PM2.5浓度。此时,植物生长活跃,能够吸收大量的二氧化碳和颗粒物,从而净化空气。

夏季的PM2.5浓度一般较低,主要是因为高温和强烈的阳光可以加速颗粒物的分解和扩散。此外,夏季也是降雨量较多的季节,雨水可以洗刷空气中的颗粒物。

秋季的PM2.5浓度开始上升,主要是因为天气变冷,大气稳定,风力较小,这有利于颗粒物的积累。此外,秋季还是农作物收获季节,农田燃烧残留物会释放出大量的颗粒物。

冬季是PM2.5浓度最高的季节。在冬季,天气寒冷,大气层稳定,风力较小,这导致颗粒物在空气中滞留时间较长。此外,冬季是取暖季节,燃煤和木材燃烧释放的颗粒物也会增加。

总的来说,不同季节PM2.5的逐日变化受到多种因素的影响,包括气温、风力、降雨量、植物生长和人类活动等。了解这些变化有助于我们采取相应的措施来减少PM2.5的污染。

points(which(airquality$Season=="spring" & airquality$Weekends==1),airq

image.png

image.png


R语言广义加性混合模型(GAMM)分析长沙气象因子、空气污染、PM2.5浓度、显著性检验、逐日变化可视化(下):https://developer.aliyun.com/article/1497175

相关文章
|
29天前
|
数据可视化 数据挖掘 API
【R语言实战】聚类分析及可视化
【R语言实战】聚类分析及可视化
|
29天前
|
机器学习/深度学习 数据可视化
R语言逻辑回归logistic模型ROC曲线可视化分析2例:麻醉剂用量影响、汽车购买行为2
R语言逻辑回归logistic模型ROC曲线可视化分析2例:麻醉剂用量影响、汽车购买行为
|
29天前
R语言表与因子(详细知识点,深入知识点后续会补充!)
R语言表与因子(详细知识点,深入知识点后续会补充!)
15 2
|
29天前
|
Web App开发 数据可视化 数据挖掘
利用R语言进行聚类分析实战(数据+代码+可视化+详细分析)
利用R语言进行聚类分析实战(数据+代码+可视化+详细分析)
|
29天前
|
数据采集 数据可视化
利用R语言进行因子分析实战(数据+代码+可视化+详细分析)
利用R语言进行因子分析实战(数据+代码+可视化+详细分析)
|
29天前
利用R语言进行典型相关分析实战
利用R语言进行典型相关分析实战
|
29天前
|
机器学习/深度学习 算法
R语言分类回归分析考研热现象分析与考研意愿价值变现
R语言分类回归分析考研热现象分析与考研意愿价值变现
|
29天前
|
数据可视化
R语言广义线性混合模型GLMMs在生态学中应用可视化2实例合集|附数据代码2
R语言广义线性混合模型GLMMs在生态学中应用可视化2实例合集|附数据代码
|
29天前
|
数据可视化 数据挖掘
R语言广义线性混合模型GLMMs在生态学中应用可视化2实例合集|附数据代码1
R语言广义线性混合模型GLMMs在生态学中应用可视化2实例合集|附数据代码
|
29天前
|
前端开发 数据可视化
R语言广义线性混合模型(GLMM)bootstrap预测置信区间可视化
R语言广义线性混合模型(GLMM)bootstrap预测置信区间可视化