首頁 > 期刊 > 自然科學(xué)與工程技術(shù) > 信息科技 > 無線電電子學(xué) > 大氣與環(huán)境光學(xué)學(xué)報(bào) > 香港港口PM2.5和PM10的多重分形特征 【正文】
香港港口PM2.5和PM10的多重分形特征
謝煥麗; 何紅弟 上海海事大學(xué)物流科學(xué)與工程研究院; 上海201306
- 多重分形特征
- 多重分形理論
- 顆粒物
- 季節(jié)變化
- 香港港口
摘要：顆粒物是港口地區(qū)的主要污染物之一,利用多重分形理論分析港口地區(qū)PM2.5和PM10濃度的多重分形特征。首先,運(yùn)用多重分形消除趨勢波動分析方法(Multifractal detrended fluctuation analysis, MF-DFA)分析PM2.5和PM10自身的多重分形特征,結(jié)果顯示PM2.5和PM10濃度的演化過程表現(xiàn)出非線性、復(fù)雜性的多重分形特征,且PM10濃度的多重分形特征較PM2.5強(qiáng).其次,利用多重分形消除趨勢交叉波動分析方法(Multifractal detrended cross-correlation analysis, MF-DCCA)研究港口地區(qū)PM2.5和PM10的交叉相關(guān)性,結(jié)果表明兩者之間不僅存在具有長期記憶性的多重分形特征,而且其互相關(guān)性多重分形特征具有明顯的季節(jié)變化特征.港口地區(qū)PM2.5和PM10的多重分形特征在春季最強(qiáng),夏季次之,秋季最弱。這些結(jié)論對港口地區(qū)PM2.5和PM10的聯(lián)合控制具有一定的參考價值.
- 多重分形特征
- 多重分形理論
- 顆粒物
- 季節(jié)變化
- 香港港口
摘要：顆粒物是港口地區(qū)的主要污染物之一,利用多重分形理論分析港口地區(qū)PM2.5和PM10濃度的多重分形特征。首先,運(yùn)用多重分形消除趨勢波動分析方法(Multifractal detrended fluctuation analysis, MF-DFA)分析PM2.5和PM10自身的多重分形特征,結(jié)果顯示PM2.5和PM10濃度的演化過程表現(xiàn)出非線性、復(fù)雜性的多重分形特征,且PM10濃度的多重分形特征較PM2.5強(qiáng).其次,利用多重分形消除趨勢交叉波動分析方法(Multifractal detrended cross-correlation analysis, MF-DCCA)研究港口地區(qū)PM2.5和PM10的交叉相關(guān)性,結(jié)果表明兩者之間不僅存在具有長期記憶性的多重分形特征,而且其互相關(guān)性多重分形特征具有明顯的季節(jié)變化特征.港口地區(qū)PM2.5和PM10的多重分形特征在春季最強(qiáng),夏季次之,秋季最弱。這些結(jié)論對港口地區(qū)PM2.5和PM10的聯(lián)合控制具有一定的參考價值.
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大氣與環(huán)境光學(xué)學(xué)報(bào)
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- 化學(xué) 快捷分類
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