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Analysis of time series models for PM10 concentrations at the Suwon city in Korea  

Lee, Hoon-Ja (Department of Information Statistics, Pyeongtaek University)
Publication Information
Journal of the Korean Data and Information Science Society / v.21, no.6, 2010 , pp. 1117-1124 More about this Journal
Abstract
The PM10 (Promethium 10) data is one of the important environmental data for measurement of the atmospheric condition of the country. In this article, the Autoregressive Error (ARE) model has been considered for analyzing the monthly PM10 data at the southern part of the Gyeonggi-Do, Suwon monitoring site in Korea. In the ARE model, six meteorological variables and four pollution variables are used as the explanatory variables for the PM10 data set. The six meteorological variables are daily maximum temperature, wind speed, relative humidity, rainfall, radiation, and amount of cloud. The four air pollution explanatory variables are sulfur dioxide ($SO_2$), nitrogen dioxide ($NO_2$), carbon monoxide (CO), and ozone ($O_3$). The result showed that the monthly ARE models explained about 13-49% for describing the PM10 concentration.
Keywords
Autoregressive error (ARE) model; explanatory variable; meteorological variables; PM10 concentration; pollution variable;
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