VAR模型在环境污染中的应用——以黑龙江省为例

改革开放以来,随着中国经济中高速增长,中国环境污染的问题日趋严重。一个国家的经济可以用国民生产总值衡量,但是事实显示,环境问题越来越对经济发展起着举足轻重的作用。因此,建立时间序列模型与计量经济学模型研究环境污染有一定的经济意义。本文利用Eviews软件建立VAR模型,对黑龙江省GDP情况与各影响因素的关系进行了研究,并运用协整检验、ADF检验、GRANGER因果关系检验等一系列统计分析方法进行检验。

中国细颗粒物(PM2.5)空间分布和污染预测

为全面掌握中国细颗粒物(PM2.5)的空间分布格局和污染现状,本文运用统计学、时序分析和空间分析对全国31个省会城市2014~2016年的PM2.5浓度数据进行分析,结果表明:从区域空间分布可以看PM2.5浓度有空间集聚效应;在31个城市中,海口市在近3年是全国空气质量最好的城市,石家庄市是环境最差的城市之一。再利用MA模型对北京市下季度的PM2.5平均浓度进行了预测,在此基础上有针对性地提出改善空气质量的对策建议。