摘要：在对沈阳市空气污染的主要影响因素进行分析的基础上，对沈阳市2017年1月1日～12月31日的空气质量监测数据进行协整检验并构建误差修正模型。研究表明，沈阳市悬浮于空气中的细颗粒物（PM2.5）浓度、可吸入颗粒物（PM10）浓度与一氧化氮、一氧化碳等因素存在着正向相关关系，且当系统的短期波动较大时，系统会以0．623的力度进行反向修正使得系统重新回到均衡状态。笔者还利用自回归单整移动平均模型（ARIMA）对沈阳市2017年的细颗粒物浓度进行短期预测，最后提出治理沈阳市细颗粒物的对策建议。
分类：期刊> 人文社会科学> 经济与管理科学> 宏观经济管理与可持续发展
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关键词：细颗粒物 协整检验 误差修正模型 自回归单整移动平均模型
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