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李云燕 (李云燕.) (Scholars:李云燕) | 潘冉 (潘冉.)

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CQVIP PKU CSCD

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使用PCA算法与MLR模型实证分解2002-2016年重载货车污染对北京市严重空气污染天气形成的作用路径与贡献度.由方差分析结果得知DHDT、DPM、DNO、DGTKM的方差贡献度均在50%以上,暗示省际公路货物周转需求是引起重载货车数量与行驶里程增加的关键因素,由此引起大量柴油消耗并显著提高北京市NO2与PM10、PM2.5浓度.系数估计结果显示,重载货车数量、省际货物周转量、NO2浓度与PM10、PM2.5浓度显著相关,重载货车污染综合变量与CO浓度、柴油消耗量每提高1个标准单位会使北京市重空气污染天数增加1.489个标准单位.因此,在重载货车污染因素中,重载货车数量、省际货物周转量、柴油使用量是北京市重污染天数增加的“元凶”,NO2、PM10、PM2.5与CO的排放生成是主要污染路径.

Keyword:

重污染天气 PCA算法 北京市 重载货车 柴油消耗量

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  • [ 1 ] [李云燕]北京工业大学
  • [ 2 ] [潘冉]北京工业大学

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Source :

现代化工

ISSN: 0253-4320

Year: 2019

Issue: 6

Volume: 39

Page: 206-209

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