基于协整与误差修正模型的PM2.5影响因素分析

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.

关键词：PM2.5、协整分析、误差修正模型、预测

所属期刊栏目：35

分类号：F82;F22

资助基金：国家统计局统计科研重点项目2014LZ25

在线出版日期：2017-03-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：78-82