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摘要:
使用PCA算法与MLR模型实证分解2002-2016年重载货车污染对北京市严重空气污染天气形成的作用路径与贡献度.由方差分析结果得知DHDT、DPM、DNO、DGTKM的方差贡献度均在50%以上,暗示省际公路货物周转需求是引起重载货车数量与行驶里程增加的关键因素,由此引起大量柴油消耗并显著提高北京市NO2与PM10、PM2.5浓度.系数估计结果显示,重载货车数量、省际货物周转量、NO2浓度与PM10、PM2.5浓度显著相关,重载货车污染综合变量与CO浓度、柴油消耗量每提高1个标准单位会使北京市重空气污染天数增加1.489个标准单位.因此,在重载货车污染因素中,重载货车数量、省际货物周转量、柴油使用量是北京市重污染天数增加的“元凶”,NO2、PM10、PM2.5与CO的排放生成是主要污染路径.
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文献信息
篇名 重载货车对北京市重污染天气影响的实证研究
来源期刊 现代化工 学科 地球科学
关键词 重污染天气 北京市 PCA算法 重载货车 柴油消耗量
年,卷(期) 2019,(6) 所属期刊栏目 信息技术应用
研究方向 页码范围 206-209
页数 4页 分类号 X511
字数 3544字 语种 中文
DOI 10.16606/j.cnki.issn 0253-4320.2019.06.044
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李云燕 北京工业大学经济与管理学院 69 553 13.0 20.0
2 潘冉 北京工业大学经济与管理学院 1 0 0.0 0.0
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重污染天气
北京市
PCA算法
重载货车
柴油消耗量
研究起点
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期刊影响力
现代化工
月刊
0253-4320
11-2172/TQ
大16开
北京安外小关街53号
082-67
1980
chi
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