基于VAR模型的PM2.5与其它空气污染物的动态关系分析

• 作者: 刘金培 杜博文 汪官镇 肖鹏 蒋一聪 陈华友
• 来源期刊: 大气与环境光学学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: PM2.5 VAR模型 广义脉冲响应 空气污染治理
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 环境光学监测技术
• 页码范围: 91-102
• 分类号: X513
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-6141.2016.02.002

摘要

通过建立向量自回归(VAR)模型,综合运用格兰杰因果关系检验.广义脉冲响应函数和方差分解法,分析PM2.5与其它空气污染物的动态关系,探讨其它空气污染物对PM2.5的影响,利用西安市2013年1月1日～2014年12月31日有关环境空气质量的数据进行了研究.结果表明:PM2.5与其它空气污染物所构成的空气质量系统是稳定的,SO2、NO2、CO浓度值的增加会引起PM2.5浓度值持续较长时间的增加,其中SO2对PM2.5影响作用最大;O3浓度值的增加则会使PM2.5浓度值降低.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈华友	安徽大学数学科学学院	197	2525	27.0	41.0
2	肖鹏	安徽大学商学院	39	242	9.0	14.0
3	刘金培	安徽大学商学院	31	183	8.0	12.0
4	汪官镇	安徽大学商学院	2	40	2.0	2.0
5	杜博文	安徽大学数学科学学院	2	40	2.0	2.0
6	蒋一聪	安徽大学商学院	2	10	1.0	2.0