【摘 要】
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基于武汉市城区2017年1月1日～2017年12月31日空气质量指标和气象指标的观测数据,建立了一个自回归模型（VAR）模型,用以分析相关指标对PM2.5的影响作用,并运用广义脉冲函数和方差
【机 构】
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武汉科技大学理学院,武汉科技大学冶金工业过程系统科学湖北省重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61473213)
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基于武汉市城区2017年1月1日～2017年12月31日空气质量指标和气象指标的观测数据,建立了一个自回归模型（VAR）模型,用以分析相关指标对PM2.5的影响作用,并运用广义脉冲函数和方差分解方法对建立的VAR模型进行了分析。实证表明:武汉市PM2.5与其影响因素所构成的系统是稳定的,当二氧化硫（SO2）、一氧化碳（CO）、臭氧（O3）、气温、风速受到一个正向变化冲击时,则PM2.5浓度会增加,降水量的正向变化会引起PM2.5浓度的降低,其中降水量、温度和SO2是影响PM2.5浓度的主要因素。
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