1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着我国经济的快速发展和城市化进程的加快，空气污染问题日益突出，尤其是雾霾天气频发，严重影响了人们的身体健康和生活质量。
空气质量问题已经成为制约我国可持续发展的重要因素之一，因此，开展空气质量研究，探究空气污染的成因、发展趋势以及防治措施，对于改善空气质量，保障公众健康，促进经济社会的可持续发展具有重要的现实意义。
西安作为我国西北地区重要的中心城市，近年来随着经济的快速发展和城市人口的增长，面临着日益严峻的空气污染问题。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者对空气质量问题进行了广泛的研究，并在空气质量监测、污染物溯源、健康影响评估、预测模型构建等方面取得了丰硕的成果。
1. 国内研究现状
国内学者对空气质量的研究主要集中在以下几个方面:
1.空气质量评价与监测.学者们利用空气质量模型、遥感技术等手段对城市、区域的空气质量进行评价和监测，并分析了不同污染物对空气质量的影响。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究的主要内容包括以下几个方面:
1.数据收集与处理:收集2015-2017年西安市空气质量数据，包括SO2、NO2、PM10、PM2.5、CO、O3等主要污染物的浓度数据，以及气象数据、经济发展数据、产业结构数据、能源消耗数据和交通运输数据等。
对收集到的数据进行质量控制和预处理，为后续分析做好准备。
2.空气质量时空变化特征分析:利用统计学方法对西安市2015-2017年主要污染物浓度数据进行分析，揭示西安市主要污染物浓度的变化趋势，并分析其季节变化特征和空间分布特征。
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.数据收集与整理:从西安市环保局、气象局等部门收集2015-2017年西安市空气质量数据、气象数据等相关数据，并对数据进行清洗、整理和预处理，确保数据的准确性和完整性。
2.描述性统计分析:对西安市2015-2017年主要污染物浓度数据进行描述性统计分析，包括计算平均值、标准差、最大值、最小值等统计指标，并绘制图表进行展示，以揭示西安市空气质量的总体状况和变化趋势。
3.时间序列分析:利用时间序列分析方法，分析西安市主要污染物浓度的长期趋势、季节变化特征，并建立时间序列模型，对未来一段时间内的空气质量进行预测。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.数据分析方法的创新:本研究将综合运用多种统计学方法，包括描述性统计分析、时间序列分析、空间分析、相关性分析、回归分析等，对西安市空气质量进行多角度、全方位的分析，以期更加全面、深入地揭示西安市空气质量的时空变化特征及其影响因素。
2.研究视角的创新:本研究将从气象因素、经济发展因素、产业结构因素、能源消耗因素和交通运输因素等多个角度分析西安市空气质量的影响因素，并将这些因素纳入到同一个分析框架中，以期更加系统、全面地揭示影响西安市空气质量的关键因素及其作用机制。
3.研究结果的应用价值:本研究将在对西安市空气质量进行深入分析的基础上，提出有针对性的政策建议，为西安市政府制定科学合理的空气污染防治政策提供决策支持，以期为改善西安市空气质量、保障公众健康做出贡献。
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. 郝浩,段林,李想,等.2013—2017年西安市城区大气颗粒物污染特征及来源分析[J].环境科学学报,2019,39(03):686-694.
2. 张宁,白云翔,李星,等.西安市PM2.5中水溶性无机盐的污染特征及来源分析[J].环境化学,2019,38(02):374-382.
3. 邓欢,白粉霞,田文,等.2013—2017年西安市大气污染变化特征与气象因素的关系[J].环境与发展,2019,31(03):190-192 194.
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