基于协整与误差修正模型的PM_(2.5)影响因素分析

CN 11-2097/X ISSN 1000-8942

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基于协整与误差修正模型的PM_(2.5)影响因素分析

肖枝洪, 冉小华

文章导航 > 环境工程 > 2017 > 35(1): 78-82

肖枝洪, 冉小华. 基于协整与误差修正模型的PM_(2.5)影响因素分析[J]. 环境工程, 2017, 35(1): 78-82. doi: 10.13205/j.hjgc.201701017

引用本文:

肖枝洪, 冉小华. 基于协整与误差修正模型的PM_(2.5)影响因素分析[J]. 环境工程, 2017, 35(1): 78-82. doi: 10.13205/j.hjgc.201701017

肖枝洪, 冉小华. 基于协整与误差修正模型的PM_(2.5)影响因素分析[J]. 环境工程, 2017, 35(1): 78-82. doi: 10.13205/j.hjgc.201701017

引用本文:

肖枝洪, 冉小华. 基于协整与误差修正模型的PM_(2.5)影响因素分析[J]. 环境工程, 2017, 35(1): 78-82. doi: 10.13205/j.hjgc.201701017

基于协整与误差修正模型的PM_(2.5)影响因素分析

doi: 10.13205/j.hjgc.201701017

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出版历程
- 刊出日期: 2017-01-31

摘要: 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、PM_(10)浓度、一氧化碳(CO)浓度、二氧化氮(NO2)浓度以及二氧化硫(SO_2)浓度对输出变量PM_(2.5)浓度的影响机理。结果表明:1)PM_(2.5)与空气中相对湿度、PM_(10)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。

参考文献(0)

期刊类型引用(1)
1. 贺祥, 林振山, 刘会玉. 基于统计动力反演模型分析PM_(2.5)浓度变化的影响因素及其系统演化. 生态环境学报. 2017(11): 1916-1923 . 百度学术
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