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2研究方案及技术路线
2.1研究方法及条件 2.1.1研究软件选择
ARC/INFO 8.0：ARC/INFO是美国环境系统研究所研制的通用GIS工具软件，由描述地图特征和拓扑关系的ARC系统与记录属性数据的关系型数据库管理系统INFO结合而成。软件采用由基本模块组成的工具箱的结构，以实现输入，分析管理和显示输出等方面的功能。
ArcView 3.2：由美国环境研究所开发，与ARC/INFO相比界面更为友好。是个人桌面GIS，是ESRI推出的普及型GIS软件。
Matlab 7.0:是由matlab work公司开发，是一种用于工程计算的高性能语言，它主要包括两大内容：核心函数和工具箱。拥有几百个核心函数，功能越来越强大，并且扩展到各个领域。
SPSS11.5：即社会统计软件包，它是世界上最著名的统计分析软件之一，它和SAS都是世界上最有影响力的统计软件。它在自然科学、经济管理、商业金融、医疗卫生等各个领域都能发挥巨大作用，是统计、计划、管理等部门实现科学管理决策的有利工具。
2.1.2研究算法选择
在获取空间信息后，进行建立空间分析和预测模型通常有五条途径：
统计指标。可以利用Moran，Getis-Ord空间统计指标，可视化等方法帮助，通过空间信息的浓缩和特征来提取至少的是感性的认识空间过程。
统计回归，自适应建模。借助数学工具建立空间信息线性或非线性回归模型，或结果自适应模型。
空间机理动力学模型。空间过程机理提供公式架构，环境信息提供初始边界条件。 空间统计和空间机理模型结合，或称为半经验模型。空间机理具有普适性，而数值统计因地而异，可以进一步划分为三种建模途径：含机理变量和统计变量、机理提供公式构架，统计回归公式参数，参数回归因地而异。
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将线性回归公式看作是一个特殊的机理框架，将统计模型到机理模型连续起来。由于半经验模型融合了自然界的确定性和随机的二重性，可以期望反演，预报结果也较好。
复杂系统建模，利用非线性和复杂科学提供的一些模型原型，猜想和类比实际空间过程的机理，例如模拟检验，利用分形方法模拟河网，污染分布等。
2.2技术架构
在研究本文之前先介绍本文的技术路线，本文的技术路线如下图所示：
准备工作 文献调研 理论方法准备 PM2.5的污染分布 资料收集、技术准备 空间分析 不同地区的污染变化 PM2.5与温度关系 PM2.5与降水关系 温度变化函数 降水与PM2.5关系 不同降水污染对比分析 污染评估 结合模型计算评估污染程度 对不同地区污染分级
不同温度对比 基础数据、图像分析 污染治理
图1-本文技术架构
3 PM2.5各影响因素的研究
3.1各市PM2.5分布研究
为了描述各市的PM2.5分布，我们查找测和量了各市部分地区的PM2.5相关数据，通过得到的的数据，我们进行克里金插值，编程计算出各市PM2.5的分布和动态变化，分别比较出各市PM2.5的污染程度。
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3.2不同影响条件下PM2.5污染程度
如植被，地形，汽车数量，等。回归分析。
4 PM2.5的分布及其规律的研究
4.1 PM2.5时空分布及其规律
以济南市为例，对其的PM2.5时空分布及规律进行研究，并进行污染评估。将济南市局部地图的平面图进行一定的处理，根据图片像素点，寻找到像素坐标，并根据google地图实际查距离，换算到实际坐标，通过matlab编程，将地图上各监测点一一对应到平面坐标系中，二维图如下所示：
检测点坐标分布9动物园876洪家楼大明湖济南站百花公园position54321中山公园博物馆英雄山科技馆246千佛山8km101214 图4-1 10个检测点的位置分布
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给定济南市PM2.5，绘制出不同检测点PM2.5浓度值与时间关系图。形象的显示了不同时间段PM2.5浓度变化关系。下面所示图形为十个测试地点PM2.5浓度值随时间变化曲线，测试开始时间为清晨5点。
PM2.5随时间变化关系图6055504540科技馆英雄山千佛山 ug/m3353025201510 0510Time/h152025 图4-2 PM2.5浓度随时间变化
PM2.5随时间变化关系图100908070洪家楼百花公园博物馆 ug/m36050403020 0510Time/h152025 图4-2 PM2.5浓度随时间变化
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PM2.5随时间变化关系图110100908070中济大动山南明物公园站湖园 ug/m3605040302010 0510Time/h152025 图4-2 PM2.5浓度随时间变化
由不同监测点PM2.5浓度值与时间的关系图像可知，不同时间，济南市各监测点的PM2.5浓度值发生变化的趋势相同，午夜1—2点PM2.5浓度全天最高，在其他时间PM2.5呈上升趋势，在午夜2点以后PM2.5浓度值开始下降，一直持续到次日清晨5点。
而在不同测试地区PM2.5的浓度值也有所不同，PM2.5浓度较高的集中在工厂，交通区域。而有时PM2.5测试会出现奇异值，如英雄山，这是因为测试点测试时期，正好有污染源向测试点排放污染。而在其他时间，PM2.5浓度变化趋势大致相同。
出现这种趋势的原因是因为白天通过污染物的不断积累，如汽车尾气，扬尘，工厂废气等的不断积累。PM2.5的浓度会不断的上升。上升到午夜1—2点之后，汽车尾气、工厂废气等排放减少。通过沉降等作用，PM2.5浓度开始下降。一直下降到清晨5点，进而达到最低值，进而又慢慢回升。
根据济南市不同监测点的相关数据显示，在市中心、工业区等PM2.5浓度值普遍偏高，由于机械扬尘，汽车尾气、工业废气等排放导致PM2.5浓度较高，而在空旷区域、远离城市的郊区的PM2.5浓度较低。其原因在于无PM2.5源，另空气流通，对于PM2.5的排放和降低其浓度有重要作用，空气质量较高。在济南市，不同监测点拥有不同的PM2.5浓度，利用三维插值算法，画出其污染物分布的三维图像。