雾霾的影响因素分析及治理措施研究

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近年来,由于工业化和城镇化的快速发展,我国经济飞速增长。但是,经济增长的同时也带来了很多严峻的问题。机动车尾气的排放、工业排放、化石燃料的燃烧等一系列因素导致空气质量日益恶化,雾霾天气越来越高频率地在全国范围内发生,对老百姓的正常生活、工作以及身体健康都造成了不良影响。雾霾已经成为政府和民众普遍关注的热点话题,也是急需研究和解决的问题之一。雾霾产生及其危害的主要原因就是空气中的悬浮颗粒物PM10与PM2.5。因此,探究PM10与PM2.5及其影响因素具有重要的理论和实际意义。北京作为我国政治中心和文化中心,却成为我国空气污染最严重的城市之一。研究表明,我国北京、广州等一线城市PM2.5的年均浓度己远高于国外同类城市的浓度。目前,国内外许多学者对雾霾做了大量研究,对北京市雾霾的研究主要集中在主城区,且主要基于气候学、环境科学学科的专家学者的研究。关于雾霾中PM2.5或PM10组成成分特征的研究尚少。因此,本文拟在已有的研究成果的基础上研究北京市雾霾的影响因素。本文首先对北京市2014年全年365天的空气质量指数(AQI)监测指标进行探索性的描述性统计分析,旨在研究分析北京市空气质量指数以及相关指标PM2.5、PM10一年中的变化情况,结果表明PM2.5、PM10和空气质量指数三者在一年中基本呈现相似的走势,并且根据相关系数矩阵发现PM2.5和PM10与空气质量下降有很大关系;然后,本文引入时间效应着重对北京市2014年全年365天的PM2.5数据进行时间序列分析,建立ARMA模型挖掘其动态变化的长期趋势、周期等因素并利用分析的结果对2015年1月1号的PM2.5浓度进行预测,预测值和实际值基本相符;接着,本文在前一章的基础上又引入PM10、SO2、CO、NO2这些因素来分析他们和PM2.5之间的影响关系,运用Eviews软件建立向量自回归模型,最终找出PM2.5、PM10与多个因素之间的关系,发现短期内CO对他们的影响较大,长期内SO2的影响较大。另外,方差分解的结果也表明SO2和CO对PM2.5和PM10的影响较大。本文首次将VAR模型运用于研究雾霾的影响因素,旨在对PM10和PM2.5浓度的滞后项的波动给出合理的分析,具有一定的研究意义。然后,本文从SO2、CO、NO2出发分别简单对治理雾霾提出建议。最后,本文针对实证研究结果做了总结,并指出本文的不足。
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