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基于MF-DCCA的港口与非港口地区PM_(2.5)与NO_X互相关性分析 被引量：5
1
作者 张赛鑫 何红弟 张季平 《西南大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2017年第8期161-167,共7页
针对PM_(2.5)与NO_X序列间的互相关性特征,采用多重分形去趋势波动互相关分析法(MF-DCCA),对香港葵涌(港口)和沙田(非港口)地区的PM_(2.5)与NO_X浓度序列进行了研究.首先,基于整体数据进行研究,发现港口和非港口地区的PM_(2.5)与NO_X的... 针对PM_(2.5)与NO_X序列间的互相关性特征,采用多重分形去趋势波动互相关分析法(MF-DCCA),对香港葵涌(港口)和沙田(非港口)地区的PM_(2.5)与NO_X浓度序列进行了研究.首先,基于整体数据进行研究,发现港口和非港口地区的PM_(2.5)与NO_X的互相关性均具有长程相关性和多重分形特征,港口地区的多重分形特征比非港口地区的要弱.然后,对四季数据进行研究,结果表明港口和非港口地区的PM_(2.5)与NO_X的互相关性在四个季节均具有长程相关性和多重分形特征.而且PM_(2.5)和NO_X互相关性多重分形特征具有明显的季节变化,春、夏、秋季时港口地区的PM_(2.5)与NO_X的互相关性多重分形特征比非港口地区的弱,冬季则相反. 展开更多
关键词 多重分形去趋势互相关分析法 港口 PM(2.5) NOX
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基于去趋势互相关分析法的光照、温度和风速互相关性分析 被引量：8
2
作者 吴晓升 江岳文 《中国电力》 CSCD 北大核心 2020年第6期97-106,123,共11页
合理利用气象因素之间的互相关特性有利于降低系统运行成本,提高系统稳定性。采用美国3个不同地区的光照、风速、温度的历史实测数据对三者所具有的长程自相关性与互相关性进行探究。首先利用去趋势波动分析法对3个地区的光照、风速、... 合理利用气象因素之间的互相关特性有利于降低系统运行成本,提高系统稳定性。采用美国3个不同地区的光照、风速、温度的历史实测数据对三者所具有的长程自相关性与互相关性进行探究。首先利用去趋势波动分析法对3个地区的光照、风速、温度的长程自相关性进行分析;其次采用去趋势互相关分析法(detrended cross-correlation analysis method,DCCA)和DCCA互相关系数进一步量化在不同尺度下三者之间的互相关性;最后构建风光互补发电场景并分析风光互补的总体特性和季节特性,验证了相关性分析的有效性和必要性。 展开更多
关键词 去趋势波动分析法 互相关性 长程自相关性 风速 光照 温度
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香港地区O_3与NO_2的长期互相关作用 被引量：3
3
作者 李思川 史凯 +3 位作者 刘春琼 吴生虎 黄毅 谢志辉 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2014年第11期15-19,67,共6页
利用香港地区2012年7月6日-7月31日和2012年12月1日-12月31日东涌和观塘2个大气环境监测点中近地面O3与NO2浓度观测资料,采用去趋势互相关分析法对二者的相关性及其时间尺度特征进行分析。结果表明,香港地区近地面O3与NO2浓度波动的相... 利用香港地区2012年7月6日-7月31日和2012年12月1日-12月31日东涌和观塘2个大气环境监测点中近地面O3与NO2浓度观测资料,采用去趋势互相关分析法对二者的相关性及其时间尺度特征进行分析。结果表明,香港地区近地面O3与NO2浓度波动的相关性在一定时间尺度内具有长期持续性特征。这表明,这2种污染物浓度波动的相关性随时间衰减过程不遵循经典的马尔可夫随机过程(即相关性随时间呈现指数衰减),而是以幂律形式随时间缓慢衰减。此外,该研究对冬季和夏季O3与NO2相关性在一定时间尺度内长期持续特征进行了分析。结果表明,冬、夏两季的差异显著。该研究对这些差异及其产生的原因进行讨论,发现其差异性可能与当地夏季温度、光照强度、太阳总辐射以及气象因子等有关。相关研究方法和研究结果有助于建立或改进近地面O3浓度预测模型。 展开更多
关键词 臭氧 二氧化氮 去趋势互相关分析法 相关性
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张家界市旅游活动强弱与大气PM2.5浓度的相关性分析 被引量：1
4
作者 郑凯莉 姚小云 +1 位作者 黄毅 胡晓琰 《生态经济》 北大核心 2020年第3期137-142,共6页
首先应用后向轨迹模型对抵达张家界市的大气气团进行模拟,结果表明,无论是旅游旺季还是淡季,张家界市主要受<300 km的气团影响,其大气PM2.5污染物主要源于自身局地排放。进一步应用去除趋势互相关分析法,分时段对旅游人次与PM2.5浓... 首先应用后向轨迹模型对抵达张家界市的大气气团进行模拟,结果表明,无论是旅游旺季还是淡季,张家界市主要受<300 km的气团影响,其大气PM2.5污染物主要源于自身局地排放。进一步应用去除趋势互相关分析法,分时段对旅游人次与PM2.5浓度相关性进行分析发现,在旅游旺季,二者存在显著的正相关性。而旅游淡季,DCCA分析结果均呈现出分段现象,其“拐点”对应时间尺度约为2个月,此时二者存在很强正相互影响力,2个月后,这种正相互影响力有所下降,甚至趋于随机。最后运用消除趋势波动分析法对旅游淡季旅游人次进行分析,推测淡季旅游人次与PM2.5浓度相关性结果的突变,可能与张家界淡季旅游人次演化的内在动力机制有关。 展开更多
关键词 旅游业 PM2.5 后向轨迹模型 去除趋势互相关分析法 张家界
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慢行道骑行者心率的空间分布及变化特征解析
5
作者 林鑫源 刘凯烜 +3 位作者 安兴 胡喜生 徐锦强 王占永 《中国安全科学学报》 北大核心 2025年第2期186-195,共10页
为指导炎热天气下骑行者健康出行,以福州市西三环快速路沿侧慢行道为试验靶区,构建基于微型传感器的骑行测量平台,采集骑行者心率(HR)以及骑行路线上PM_(2.5)、PM_(10)和黑碳(BC)等大气颗粒物的高分辨率样本,统计解析骑行者HR变化特征... 为指导炎热天气下骑行者健康出行,以福州市西三环快速路沿侧慢行道为试验靶区,构建基于微型传感器的骑行测量平台,采集骑行者心率(HR)以及骑行路线上PM_(2.5)、PM_(10)和黑碳(BC)等大气颗粒物的高分辨率样本,统计解析骑行者HR变化特征及原因。结果表明:骑行者平均HR呈现小区侧大于沿江侧,与所有颗粒物均表现出较强的长期持续性关联特征;柴油车数量、气温、大气压强分别对全路段、沿江侧和小区侧慢行道的骑行者HR变化有较大解释权重,但骑行者HR也因路侧环境、地形等条件的差异而不同;PM_(2.5)和BC对骑行者HR的影响具有即时效应,PM_(10)的影响存在滞后性。因此,分路段差异化管控机动车,尤其严控排放对骑行者有即时影响污染物的机动车,并引导选择路侧通透、绿化覆盖率高的路线出行,能够提升骑行者出行品质。 展开更多
关键词 慢行道 骑行者心率(HR) 空间分布 去趋势互相关分析(dcca) 颗粒物 相对危险度(RR)
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成都市PM_(10)对大气辐射环境的影响 被引量：4
6
作者 谢志辉 刘春琼 史凯 《环境科学研究》 EI CAS CSSCI CSCD 北大核心 2016年第7期972-977,共6页
为研究城市PM_(10)对大气辐射环境的影响,利用2013年6月1日—2014年5月31日成都市ρ(PM_(10))和空气吸收剂量率的逐日监测数据,采用DCCA(去趋势互相关分析)法对二者的相关性进行分析.结果表明:在1 a的时间尺度上,成都市ρ(PM_(10))与空... 为研究城市PM_(10)对大气辐射环境的影响,利用2013年6月1日—2014年5月31日成都市ρ(PM_(10))和空气吸收剂量率的逐日监测数据,采用DCCA(去趋势互相关分析)法对二者的相关性进行分析.结果表明:在1 a的时间尺度上,成都市ρ(PM_(10))与空气吸收剂量率之间存在显著的正相关性(标度指数为0.928),并且这种正相关性具有长期、持续的特征,但相关性的强度却随时间以幂函数形式缓慢衰减.冬夏两季ρ(PM_(10))与空气吸收剂量率的相关性存在显著差异.在冬季重度灰霾期间,二者DCCA标度指数为0.968,说明高ρ(PM_(10))已对城市大气辐射环境产生了影响;而夏季二者的DCCA曲线分为两段,标度指数分别为0.579、1.519,折点位置对应的特征时间尺度约为2个月,推测这与当地夏季降雨的时间分布模式有关.研究表明,在当前灰霾日益频发的背景下,需要重视城市重度灰霾对城市大气辐射环境造成的影响. 展开更多
关键词 PM10 空气吸收剂量率 去趋势互相关分析法 相关性 成都市
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香港港口近地面O_3与氮氧化物浓度变化的多重分形特征 被引量：7
7
作者 乔中霞 何红弟 +1 位作者 杨斌 邢小虎 《环境科学研究》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第1期121-129,共9页
以2012年3月—2014年2月香港葵涌港口大气ρ(O_3)、ρ(NO2)和ρ(NOx)的小时均值为研究对象,运用多重分形去趋势互相关分析法,对香港港口近地面ρ(O_3)与ρ(NO2)和ρ(NOx)相互作用的多重分形特征进行研究.结果表明:香港港口O_3vs NO2〔ρ... 以2012年3月—2014年2月香港葵涌港口大气ρ(O_3)、ρ(NO2)和ρ(NOx)的小时均值为研究对象,运用多重分形去趋势互相关分析法,对香港港口近地面ρ(O_3)与ρ(NO2)和ρ(NOx)相互作用的多重分形特征进行研究.结果表明:香港港口O_3vs NO2〔ρ(O_3)vsρ(NO2),下同〕的h(2)(广义Hurst指数)为0.80,O_3vs NOx〔ρ(O_3)vsρ(NOx),下同〕的h(2)为0.79,二者的h(2)均大于0.5,表明ρ(O_3)与ρ(NO2)、ρ(NOx)间均存在显著的长程交叉相关性.港口ρ(O_3)与ρ(NO2)、ρ(NOx)相互关系的多重分形特性在日际和季节上存在显著差异,其中夜晚的O_3vs NO2的Δα(分形强度指数)为0.92,O_3vs NOx的Δα为0.81,而白天二者的Δα分别为0.59和0.43,说明夜晚的多重分形特征明显强于白天;Δα为春季>夏季>秋冬,表明多重分形程度在春季最强,夏季次之,秋冬季最弱,可能与港口特殊的地理位置和气候条件有关.研究显示,在构建港口ρ(O_3)的预测模型时,需要考虑不同的时间尺度、不同气象条件下ρ(O_3)与ρ(NO_2)、ρ(NO_x)相关性的多重分形特征的差异性. 展开更多
关键词 港口大气污染 去趋势互相关分析法 O3 NO2 NOx 香港
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COVID-19疫情期间城郊森林公园O_(3)变化对NO_(2)减排响应的多重分形模式 被引量：5
8
作者 张娇 刘春琼 +2 位作者 吴波 杜娟 史凯 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第24期9669-9680,共12页
COVID-19疫情的爆发使得大气NO_(2)排放量急剧减少,张家界城区O_(3)浓度也随之降低,然而城郊的国家森林公园内O_(3)浓度却有较大幅度升高。旨在基于多重分形去趋势互相关分析(MFDCCA)方法和自组织临界(SOC)理论来揭示疫情期间张家界不... COVID-19疫情的爆发使得大气NO_(2)排放量急剧减少,张家界城区O_(3)浓度也随之降低,然而城郊的国家森林公园内O_(3)浓度却有较大幅度升高。旨在基于多重分形去趋势互相关分析(MFDCCA)方法和自组织临界(SOC)理论来揭示疫情期间张家界不同生态功能区大气O_(3)浓度变化对NO_(2)污染急剧减排的不同响应机制。基于张家界3个大气监测站点(未央路、永定新区和袁家界)在疫情期间(2020年3月1日—5月31日)和非疫情期间(2019年同期)NO_(2)、O_(3)小时平均浓度数据,首先应用MFDCCA方法对NO_(2)和O_(3)互相关性的多尺度特征进行分析。研究结果发现,各站点NO_(2)和O_(3)之间的互相关性存在较强的长期持续性和多重分形特征。其中,疫情期间各站点NO_(2)和O_(3)互相关的长期持续性平均增强了19.4%,而多重分形性平均减弱5.7%,主要原因与疫情期间NO_(2)集中减排引起O_(3)大气化学反应的变化有关。进而,应用SOC理论对NO_(2)和O_(3)之间互相关长期持续性形成的宏观动力机制进行分析。结果发现,袁家界站点O_(3)演化处于自组织临界状态,SOC内禀动力机制是导致疫情期间张家界国家森林公园内O_(3)浓度增高的重要非线性动力学机制。而未央路和永定新区站点O_(3)演化处于亚临界状态,这也是导致城区站点O_(3)浓度减低的主要原因。正确识别森林生态系统中O_(3)演化的自组织临界特征,对于高浓度O_(3)生成的风险评估具有重要意义,有助于科学评估人类旅游活动对森林生态系统造成的影响。 展开更多
关键词 新型冠状病毒肺炎 多重分形去趋势互相关分析 自组织临界理论 长期持续性特征
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1948—2021年河南省土壤含水量时空分布特征及其影响因素研究 被引量：4
9
作者 郭艺 甘甫平 +3 位作者 闫柏琨 白娟 邢乃琛 刘琪 《自然资源遥感》 CSCD 北大核心 2023年第3期241-252,共12页
本研究联合1948—2014年GLDAS_2.0数据和2000—2021年GLDAS_2.1数据,构建河南省1948—2021年逐月土壤含水量数据集。利用M-K趋势分析和突变检验、小波分析、互相关分析,揭示河南省土壤含水量的时空分布特征及主要影响因素。结果表明:重... 本研究联合1948—2014年GLDAS_2.0数据和2000—2021年GLDAS_2.1数据,构建河南省1948—2021年逐月土壤含水量数据集。利用M-K趋势分析和突变检验、小波分析、互相关分析,揭示河南省土壤含水量的时空分布特征及主要影响因素。结果表明:重构的2000—2014年逐月土壤含水量与GLDAS_2.1提供的月度土壤含水量的平均偏差为2.09 mm,平均绝对误差为13.01 mm,均方根误差为18.26 mm,数据是可信的。基于该构建的土壤含水量数据,1948—2021年土壤含水量则以0.3010 mm/a的速度减少,其中,春季河南省土壤含水量的变化率为-0.2368 mm/a,夏季土壤含水量的变化率为-0.0855 mm/a,秋季土壤含水量的变化率为-0.3805 mm/a,冬季土壤含水量的变化率为-0.2403 mm/a。空间上,土壤含水量变化整体上由南向北递减,与降水和蒸散发具有明显的一致性。垂向上,单位深度土壤含水量为2.63 mm/cm。小波分析与互相关分析表明降水是影响土壤含水量的主要因素。本研究不仅揭示了河南省长时间序列的土壤含水量及其时空分布特征,还可为河南省地表水资源科学管理提供依据。 展开更多
关键词 GLDAS 土壤含水量 M-K趋势分析 小波分析 互相关分析 河南省
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