R语言dlnm包在时间序列空气污染数据的分布滞后线性和非线性模型的应用(2)

本期应粉丝要求复现一篇6分左右文章的图片，文章名称是： Air pollution and coronary heart disease–related hospital visits in Beijing, China: time-series analysis using a generalized additive mode（空气污染和冠心病相关医院访问,中国北京:时间序列分析应用广义加性模型）

作者研究了多种空气污染物与冠心病发病之间的关系。文章一共有6个图，如下：

下面我一一展示这六个图怎么绘制。
作者使用的是北京的天气数据，分析了多个污染物和空气质量指数与冠心病发病的关系，我这里使用芝加哥空气质量指数代替，
我们先导入R包和数据

library(dlnm)
library(splines)
library(tsModel)
library(ggplot2)
library(openair)
bc<-read.csv("E:/r/test/chicago4.csv",sep=',',header=TRUE)

我们先来看看数据的构成，death：死亡人数 (per day)，pm10：大气污染物pm10的中位数值， o3：臭氧的中位数值，time：天数，这里就是我们的时间，temp：华氏温度，date：日期.

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