基于VAR模型的天津市PM2.5与其他大气 污染物的关系

• 作者: 沈凯娟 高广阔
• 来源期刊: 环境工程技术学报
• 关键词: VAR模型 PM2.5 重污染天气过程 大气污染物
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 大气污染治理技术
• 页码范围: 367-372
• 页数: 6页
• 分类号: X51
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969∕j.issn.1674-991X.2018.04.048

摘要

近年来我国多个地区遭遇严重重污染天气过程,极大影响了人们的身体健康与生活环境.在研究重污染天气的过程中,PM2.5与其他大气污染物的关联度成了学术界研究重点.基于向量自回归模型,综合运用单位根检验、AR特征根检验、广义脉冲响应函数以及方差分解法分析了天津市2014年1月1日—2016年12月31日包含PM2.5在内的空气质量相关数据;研究PM2.5与其影响因素的动态关系,及其他大气污染物对PM2.5的影响作用.结果表明:PM2.5与其他大气污染物之间所构成的空气质量系统模型是稳定的,且SO2、NO2与CO浓度的增加短期内会引起PM2.5浓度的增加,治理SO2与NO2对PM2.5的影响较大;O3浓度的增加对PM2.5有抑制作用.因此,建议天津市将调整产业结构,加强对SO2的治理放在首位.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高广阔	上海理工大学管理学院	92	420	12.0	17.0
2	沈凯娟	上海理工大学管理学院	1	0	0.0	0.0