基于 VAR 模型的重庆市大气污染物分析及研究

目的 研究重庆市首要空气污染物 PM2. 5 与 PM10 、SO2 、NO2 、CO、O3 的动态影响关系,为政府制定防治大气 污染措施及相关政策提供有价值的建议。 方法 收集重庆市 2021-05-01—2021-10-31 日的 PM2. 5 、PM10 、SO2 、 NO2 、CO、O3 这 6 项大气污染物的日浓度数据,利用 Eviews8. 0 软件,对原始数据进行序列平稳性检验;根据 Granger 因果检验结果选择变量,建立时间序列 VAR 模型,并检验模型的稳定性;利用广义脉冲响应分析和方差分 解分析,研究各污染物浓度对 PM2. 5 的动态影响及相对重要性。 结果 Granger 因果检验表明:PM10 、SO2 、NO2 、O3 是 PM2. 5 的 Granger 原因, CO 不是 PM2. 5 的 Granger 原因;广义脉冲响应分析表明:NO2 对 PM2. 5 的影响最大;方差 分解分析表明:NO2 的浓度对 PM2. 5 的影响最大;O3 对 PM2. 5 的影响次之,对 SO2 的影响作用最小。 所以,从长期 影响效应看,NO2 对 PM2. 5 具有长期较大的影响,SO2 对 PM2. 5 的影响最弱。 结论 防治 PM2. 5 对重庆市空气的污染 应着重控制 NO2 的污染,因此,政府应大力发展绿色交通,控制交通污染;大力监管高污染行业,将烟雾、粉尘、颗粒 物等排放量较大的行业作为工业污染源治理的重点;大力发展清洁能源,加快化石燃料替代资源的开发利用。     

Hausdorff空间Borel σ-代数上的集值集函数的Alexandroff 型定理

在比Gavrilut等学者提出的更为广义的紧致条件的基础上,进一步研究了集值集函数的抽象正则性,研究了抽象正则性与连续性等性质之间的关系,以及在局部紧第二可数Hausdorff空间Borelσ-代数上的集值集函数的Alexandroff型定理。