基于小波分析的太原市空气质量变化特征及预测

论文摘要

以太原市2013年1月～2016年12月份PM2.5、NO2、SO2等污染物逐日浓度数据为研究对象,结合太原市地面气象数据,采用相关分析、小波分析等方法对太原市空气质量AQI（air quality index）变化特征进行了研究,同时采用小波去噪和最优子集回归方法分别建立AQI的春、夏、秋、冬季预报方程。研究结果表明:1)太原市AQI均值呈现逐年降低趋势,最大值出现在冬季,具有冬强夏弱的特点,太原市主要空气污染物为PM2.5,PM10和SO2。2)AQI与各污染物浓度因子之间存在较强的相关性,其中AQI与PM2.5和PM10的相关性最大,Spearman相关系数极显著（P<0.01）,并且污染物之间、污染物与气象因子之间也存在相关性。3)太原市AQI具有较明显的年际周期性振荡、30～60d的季节性周期振荡、10～20d的双周性振荡及5～7d的准双周振荡。4)将AQI前一天的历史数据作为因子引入预测模型,相比于仅以气象因素为输入的模型具有更强的拟合精度。对数据进行小波去噪后所建的最优子集回归方程比使用原始数据更优。文章所建立的"去噪气象数据+去噪历史AQI数据"模型可以较精确地实现对太原市AQI指数的短期预测。

论文目录

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 姚清晨,张红

关键词: 空气质量指数,时间序列分析,小波分解,小波去噪,最优子集回归

来源: 山西大学学报(自然科学版) 2019年01期

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑

专业: 环境科学与资源利用

单位: 太原市环境监测中心站,山西大学环境与资源学院

基金: 山西省自然科学基金(201601D202086)

分类号: X51

DOI: 10.13451/j.cnki.shanxi.univ(nat.sci.).2018.04.28.005

页码: 265-274

总页数: 10

文件大小: 6838K

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