广义加性模型空气污染

广义加性模型（Generalized Additive Model，GAM）是一种用于建立非线性关系的统计模型。空气污染研究中，广义加性模型可以用来分析空气污染物浓度与各种影响因素之间的关系。

广义加性模型假设空气污染物浓度是由多个影响因素的加权和组成，其中每个影响因素可以是线性的也可以是非线性的。这些影响因素可以包括气象因素（如温度、湿度、风速等）、地理因素（如海拔、经纬度等）、人为排放源（如工厂、交通等）等。

通过广义加性模型，我们可以对每个影响因素进行建模，并且可以灵活地选择不同的函数形式来描述它们与空气污染物浓度之间的关系。常用的函数形式包括线性函数、多项式函数、平滑函数（如样条函数、Loess函数等）等。

广义加性模型的优点在于它可以处理非线性关系，并且可以对不同的影响因素进行独立建模，从而更好地理解和解释空气污染物浓度的变化。此外，广义加性模型还可以进行变量选择和交互效应的建模，以进一步提高模型的准确性和解释能力。