基于协整与误差修正模型的PM2.5影响因素分析

• 作者: 冉小华 肖枝洪
• 来源期刊: 环境工程
• 关键词: PM2.5 协整分析 误差修正模型 预测
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 大气污染防治
• 页码范围: 78-82
• 页数: 5页
• 字数: 4537字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13205/j.hjgc.201701017

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、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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖枝洪	重庆理工大学数学与统计学院	22	83	6.0	8.0
2	冉小华	重庆理工大学数学与统计学院	6	16	2.0	3.0