【摘 要】
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基于中国环境监测总站公布的实时空气质量监测数据,利用时间序列模型对PM2.5指标的数据进行了平稳性、纯随机性检验,同时进行了模型阶数、未知参数估计以及模型显著性检验与
【基金项目】
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国家自然科学基金（Nos.11671032,11321024）, 中央高校基础科研业务费（No.FRF-TP-17-024A2）
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基于中国环境监测总站公布的实时空气质量监测数据,利用时间序列模型对PM2.5指标的数据进行了平稳性、纯随机性检验,同时进行了模型阶数、未知参数估计以及模型显著性检验与优化.最终在此基础上建立了指标预测的数学模型,并对未来三天的PM2.5浓度值进行预测.进一步地,基于向量自回归（VAR）模型,对北京市万寿西宫站PM2.5数据进行相关性分析,研究空气中污染物SO2、NO2、CO、O3.PM10与PM2.5的动态影响关系.研究发现当天的PM2.5浓度会受到前几天PM2.5、PM10、O3.SO2等污染物浓度的影
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