《表2 各监测区域采暖期和非采暖期VAR模型》

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《兰州市PM2.5的时空特征及气象因素分析》

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已知模型的滞后阶数p=2，且PM2.5浓度（Yi）与相对湿度（X1）、海平面气压（X2）、风速（X3）、温度（X4）四项变量均为平稳序列，满足建立无约束的VAR模型条件。由此根据式（1）对Yi与X1，X2，X3建立VAR模型，估计结果如表2所示，显示了职工医院（Y1）、兰炼宾馆（Y2）、榆中兰大校区（Y3）、铁路设计院（Y4）和生物制品所（Y5）采暖期和非采暖期的10个VAR模型，表2中的数据为各项变量系数，表2中首行变量分别为滞后1期和滞后2期的PM2.5浓度（Yt-1，Yt-2）、相对湿度（X1，t-1，X1，t-2）、海平面气压（X2，t-1，X2，t-2）和风速（X3，t-1，X3，t-2)，c为常数项，“-”表示值为空值。