【摘 要】
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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,DHDT、DPM、DNO、DGTKM的方差贡献度均在50％以上,暗
【机 构】
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北京工业大学经济与管理学院北京100124
【出 处】
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中国环境科学学会2019年学术年会
论文部分内容阅读
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,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的生成排放是主要污染路径.
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