基于时间序列与逐步回归方法的PM2.5细颗粒物深度解析与预测研究

一、引言

1.1研究背景与意义

在全球工业化与城市化迅猛发展的进程中，大气污染已演变成一个严峻的全球性环境问题。大气中包含着种类繁多且复杂的污染物，如二氧化硫、氮氧化物、挥发性有机物以及颗粒物等，这些污染物不仅显著影响空气质量，还对生态系统的平衡与人类的健康造成了严重威胁。其中，PM2.5，即细颗粒物，因其空气动力学当量直径小于等于2.5微米的微小粒径，能够轻易深入人体呼吸系统，甚至进入血液循环系统，对人体健康产生极大危害，故而成为大气污染研究领域的关键对象。

近年来，中国的大气污染形势愈发严峻，多个地区频繁遭受雾霾天气的