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基于空气质量监测站点间迟滞效应的监测异常值检测方法
1
作者
史烨挺
刘海江
+3 位作者
狄旸辰
袁烨城
高锡章
孙聪
《中国环境监测》
北大核心
2025年第2期201-209,共9页
检测空气污染物浓度监测数据中的异常值对于环境空气质量评价和提升研究具有重要意义。考虑到空气污染物监测数据在不同监测站点之间存在时空相关性和传输效应,该文提出了一种基于空气质量监测站点间迟滞效应的异常值检测方法,利用其估...
检测空气污染物浓度监测数据中的异常值对于环境空气质量评价和提升研究具有重要意义。考虑到空气污染物监测数据在不同监测站点之间存在时空相关性和传输效应,该文提出了一种基于空气质量监测站点间迟滞效应的异常值检测方法,利用其估算值与测量值之间的残差来检测空气污染物(以PM_(2.5)为例)监测数据中的异常值。针对北京市34个空气质量监测站2021年PM_(2.5)监测数据,用时空迟滞法对时间序列异常值进行实验检验,具有较好效果。与反距离加权法(IDW)、空间回归检验法(SRT)及时间序列低通滤波法进行对比,基于空气质量监测站点间迟滞效应的时空模型,可以根据空气质量监测站点间的时空关联性检测异常值,具有更高的检测精度。PM_(2.5)估算精度方面,当没有其他辅助变量时,基于空气质量监测站点间迟滞效应的时空模型相较于单纯基于空气污染物浓度监测数据在时间自相关性或者空间自相关性的方法上有更高的估算精度。
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关键词
空气污染物
PM_(2.5)
异常值检测
迟滞效应
时空模型
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职称材料
题名
基于空气质量监测站点间迟滞效应的监测异常值检测方法
1
作者
史烨挺
刘海江
狄旸辰
袁烨城
高锡章
孙聪
机构
中国科学院地理科学与资源研究所
中国科学院大学资源与环境学院
中国环境监测总站
江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心
出处
《中国环境监测》
北大核心
2025年第2期201-209,共9页
文摘
检测空气污染物浓度监测数据中的异常值对于环境空气质量评价和提升研究具有重要意义。考虑到空气污染物监测数据在不同监测站点之间存在时空相关性和传输效应,该文提出了一种基于空气质量监测站点间迟滞效应的异常值检测方法,利用其估算值与测量值之间的残差来检测空气污染物(以PM_(2.5)为例)监测数据中的异常值。针对北京市34个空气质量监测站2021年PM_(2.5)监测数据,用时空迟滞法对时间序列异常值进行实验检验,具有较好效果。与反距离加权法(IDW)、空间回归检验法(SRT)及时间序列低通滤波法进行对比,基于空气质量监测站点间迟滞效应的时空模型,可以根据空气质量监测站点间的时空关联性检测异常值,具有更高的检测精度。PM_(2.5)估算精度方面,当没有其他辅助变量时,基于空气质量监测站点间迟滞效应的时空模型相较于单纯基于空气污染物浓度监测数据在时间自相关性或者空间自相关性的方法上有更高的估算精度。
关键词
空气污染物
PM_(2.5)
异常值检测
迟滞效应
时空模型
Keywords
air pollutant
PM_(2.5)
outlier detection
lag effects
spatio-temporal model
分类号
X83 [环境科学与工程—环境工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于空气质量监测站点间迟滞效应的监测异常值检测方法
史烨挺
刘海江
狄旸辰
袁烨城
高锡章
孙聪
《中国环境监测》
北大核心
2025
0
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