【摘 要】
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大气污染与雾霾天气已严重危害公众健康,影响了社会与经济的正常秩序。基于向量自回归（VAR）模型,综合运用广义脉冲响应函数和方差分解方法,利用西安市2013年1月1日-2014年12月3
【机 构】
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安徽大学商学院; 安徽大学数学科学学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(11426033,71371011,71301001);教育部人文社会科学研究青年基金(13YJC630092);安徽省自然科学基金(1508085QG149);安徽省社科规划项目(AHSKQ2014D13)资助
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大气污染与雾霾天气已严重危害公众健康,影响了社会与经济的正常秩序。基于向量自回归（VAR）模型,综合运用广义脉冲响应函数和方差分解方法,利用西安市2013年1月1日-2014年12月31日空气质量和气象因素的相关数据,分析PM2.5与其影响因素动态关系,探讨其它大气污染物和气象因素对PM2.5的影响作用。实证研究表明:西安市PM2.5与其影响因素构成的动态系统是稳定的;一氧化碳、二氧化硫、臭氧和气温的正向变动会引起PM2.5浓度增加,风速和降水量的正向变动则会引起PM2.5浓度降低。建议将综合治理与专项治理措施相结合,保持政策持续性和协调性。
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