【摘 要】
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通过收集2020年集美区52周的空气质量综合指数(AQCI)和SO2、NO2、CO、O3、PM10、PM2.5等6项大气污染物浓度的周度数据,建立向量自回归(VAR)模型,实证研究6项污染物浓度对空气质量综合指数的影响,并对改善集美区空气质量提出针对性建议.脉冲响应函数和方差分析结果表明,6项污染物浓度的增加对空气质量综合指数的增加具有正向的促进作用.研究结果还表明,O3和PM10是导致集美空气质量综合指数增加的主要影响因素.在污染防控方面,建议厦门市集美区生态环境局加强对排放源、交通源的监管和工地扬尘的
【机 构】
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都柏林大学 斯莫菲特商学院,爱尔兰 都柏林 D014 V1W8
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通过收集2020年集美区52周的空气质量综合指数(AQCI)和SO2、NO2、CO、O3、PM10、PM2.5等6项大气污染物浓度的周度数据,建立向量自回归(VAR)模型,实证研究6项污染物浓度对空气质量综合指数的影响,并对改善集美区空气质量提出针对性建议.脉冲响应函数和方差分析结果表明,6项污染物浓度的增加对空气质量综合指数的增加具有正向的促进作用.研究结果还表明,O3和PM10是导致集美空气质量综合指数增加的主要影响因素.在污染防控方面,建议厦门市集美区生态环境局加强对排放源、交通源的监管和工地扬尘的管控.
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