【摘 要】
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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
【基金项目】
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国家统计局统计科研重点项目(2014LZ25)
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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。
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