基于协整与误差修正模型的PM2.5影响因素分析

肖枝洪; 冉小华

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基于协整与误差修正模型的PM2.5影响因素分析

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基于重庆市监测数据,运用协整与误差修正模型研究了输入变量平均温度、相对湿度、PM10浓度、一氧化碳(CO)浓度、二氧化氮(NO2)浓度以及二氧化硫(SO2)浓度对输出变量PM2.5浓度的影响机理.结果表明:1)PM2.5与空气中相对湿度、PM10浓度和CO浓度呈正相关关系;2)当系统短期偏离长期均衡时,系统将以0.213的调节力度将非均衡状态拉回到均衡状态;3)建立的模型预测误差极小,并具有较强的泛化能力.

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来源
《环境工程》 |2017年第1期|78-82|共5页
作者
肖枝洪; 冉小华;
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作者单位

重庆理工大学数学与统计学院,重庆400054;

重庆理工大学数学与统计学院,重庆400054;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
PM2.5; 协整分析; 误差修正模型; 预测;

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