【摘 要】
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选取北京市2016年1月~2018年3月的日空气质量指数数据,建立广义Pareto分布模型分析空气质量指数的超阈值序列,利用轮廓似然估计确定精确的参数置信区间,得到重现水平和中度、
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(70971088);教育部博士点基金资助项目(9800462)
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选取北京市2016年1月~2018年3月的日空气质量指数数据,建立广义Pareto分布模型分析空气质量指数的超阈值序列,利用轮廓似然估计确定精确的参数置信区间,得到重现水平和中度、重度、严重污染天气发生的概率.将极值理论与相关结构Copula相结合,建立二元超阈值模型对空气质量指数含量PM2.5与PM10之间的极值相关性进行了研究,结果显示其中一个超限值的条件下另一个也超过限值的概率很大,两者具有较大的尾部相关性,它们的叠加作用加重了空气污染的程度.
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