1. 本选题研究的目的及意义
随着我国城市化进程的加快和工业化的快速发展，大气污染问题日益突出，其中PM2.5作为主要的大气污染物之一，对城市居民的身体健康和生活质量造成了严重威胁。
PM2.5，是指环境空气中空气动力学当量直径小于等于2.5微米的颗粒物，也称为细颗粒物。
PM2.5粒径小，富含大量的有毒、有害物质，且在大气中的停留时间长、输送距离远，因而对人体健康和大气环境质量的影响更大。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者对气象因素与PM2.5浓度的关系进行了大量的研究，取得了许多重要成果。
1. 国内研究现状
我国学者在气象因素对PM2.5影响方面开展了大量研究，主要集中在以下几个方面：
1.气象要素对PM2.5浓度的影响:研究表明，风速、风向、温度、湿度、降水、边界层高度等气象要素对PM2.5浓度具有显著影响。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
主要内容：
1.系统收集我国城市地区近年来PM2.5监测数据和气象观测数据，并进行数据清洗、插补和质量控制等预处理。
2.分析我国城市地区PM2.5浓度的时空分布特征，并结合气象要素数据，探讨PM2.5浓度的时空变化规律及其与气象因素的关系。
3.利用统计分析方法，研究不同气象要素（如温度、湿度、风速、风向、降水、气压等）对PM2.5浓度的影响，以及不同气象要素之间的交互作用对PM2.5浓度的影响。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用定量分析为主，定性分析为辅的研究方法，具体步骤如下：
1.数据收集与处理：
收集我国城市地区近年来（至少三年）的PM2.5监测数据、气象观测数据（包括温度、湿度、风速、风向、降水量、气压等）以及其他可能影响PM2.5浓度的相关数据。
对收集到的数据进行质量控制，剔除异常值，并对缺失数据进行插补处理，确保数据的准确性和完整性。
2.PM2.5浓度时空分布特征分析：
利用ArcGIS等软件对我国城市地区PM2.5浓度进行空间插值，绘制PM2.5浓度空间分布图，分析其空间分布特征。
5. 研究的创新点
本研究的创新之处在于：
1.综合考虑多种气象因素对PM2.5浓度的影响，并尝试探讨不同气象要素之间的交互作用对PM2.5浓度的影响机制，以期更全面、深入地揭示气象因素对PM2.5浓度的影响规律。
2.结合机器学习方法，构建基于气象因素的PM2.5浓度预测模型，并利用模型对PM2.5浓度进行预测，以期提高PM2.5浓度预测的准确性和可靠性，为PM2.5污染预警提供更有效的工具。
3.针对我国城市地区PM2.5污染的现状和特点，结合气象因素的影响，提出科学合理的空气污染防治建议，以期为政府制定有效的空气污染防控措施提供参考依据，为改善我国城市地区空气质量贡献力量。
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] 陈长虹,王式功,胡敏,等.2013—2017年京津冀地区PM2.5时空变化特征及其与气象因素的关系[J].环境科学,2019,40(1):106-114.
[2] 赵晨曦,朱彬,张碧辉,等.2013-2017年徐州市PM2.5时空变化特征及气象因素影响[J].中国环境监测,2019,35(3):144-150.
[3] 马小会,黄成,张靖,等.西安市PM2.5污染特征及与气象因素的关系[J].环境科学学报,2019,39(3):683-691.
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