【摘 要】
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针对日益严重的PM2.5污染问题,首先对PM2.5浓度的时空分布特征进行统计描述及相关性分析;其次以采暖期和非采暖期为界,分别对五个监测区域建立PM2.5浓度与温度、气压、风速的
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针对日益严重的PM2.5污染问题,首先对PM2.5浓度的时空分布特征进行统计描述及相关性分析;其次以采暖期和非采暖期为界,分别对五个监测区域建立PM2.5浓度与温度、气压、风速的VAR模型;最后进行模型的平稳性检验。结果表明,PM2.5日均浓度状况良好,呈现冬季>秋季>春季>夏季的趋势,采暖期较之非采暖期PM2.5浓度更高,主城区受城市效应的影响污染更为严重。同时,在不同监测区域、不同时段之间,湿度、气压和风速对PM2.5浓度的冲击响应和贡献度,也表现出明显的区域和时间差异。
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