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苏州市空气质量的时间序列变化过程研究 被引量:12
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作者 黄进 张金池 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2009年第6期49-52,共4页
城市空气质量水平是以空气质量指数(API)来表征的,API的时空变化可以反映城市空气质量的变化过程。文章以苏州市2002~2007年各月API值为研究对象,将其构成一组时间序列,采用时间序列理论中的小波分析原理和差分自回归滑动平均模型(ARI... 城市空气质量水平是以空气质量指数(API)来表征的,API的时空变化可以反映城市空气质量的变化过程。文章以苏州市2002~2007年各月API值为研究对象,将其构成一组时间序列,采用时间序列理论中的小波分析原理和差分自回归滑动平均模型(ARIMA)原理对这组API序列进行趋势的辨识和数值预测,结果表明(1)苏州市近年来的空气质量水平不断提高,并将稳定保持在一个良好的水平上;(2)差分自回归滑动平均模型ARIMA(2,2,2)在拟合该地区API值时间尺度上的变化趋势效果较好,能够较好的预测苏州市月空气质量水平。 展开更多
关键词 空气质量指数 小波分析 差分自回归滑动平均模型 时间序列
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多卫星数据反射率标准化后重建15 m分辨率作物植被指数时间序列
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作者 敖洋钎 孙亮 《自然资源遥感》 北大核心 2025年第5期206-215,共10页
植被指数的变化在一定程度上可以反映所在区域植被覆盖变化及生长情况,通过监测植被指数时间序列的变化对于当地农业管理具有重要意义。现有的植被指数时间序列重建方法存在数据源输入单一、重建结果空间分辨率低等问题。为此,该文提出... 植被指数的变化在一定程度上可以反映所在区域植被覆盖变化及生长情况,通过监测植被指数时间序列的变化对于当地农业管理具有重要意义。现有的植被指数时间序列重建方法存在数据源输入单一、重建结果空间分辨率低等问题。为此,该文提出一种融合卫星数据标准化方法及作物参考曲线法的植被指数时间序列重建方法,重建研究区域冬小麦2021年的高时空分辨率的归一化植被指数(normalized differential vegetation index,NDVI)及增强型植被指数(enhanced vegetation index,EVI)时间序列。结果表明:①反射率标准化后在红光、绿光、红外及近红外波段,GF-1卫星与VIIRS地表反射率数据决定系数(coefficient of determination,R2)大部分提高0.05,少部分提高超过了0.1。均方根误差(root mean square error,RMSE)降低,大部分RMSE降低了0.01,相对均方根误差(relative root mean square error,rRMSE)降低幅度在2%左右。GF-6卫星大部分R2提高了约0.12,RMSE大部分减小了0.03,rRMSE减小幅度普遍在3%~4%之间。Sentinel-2卫星R2整体提升约0.05,RMSE及rRMSE的降低大部分在0.001及2%左右。②重建的研究区内高分辨植被指数时间序列精度评价结果显示,NDVI时间序列重建结果在验证时期均有较高的R2,大多数验证影像R2达到0.5及以上;RMSE在所有的验证时期均小于0.1。相对误差(relative error,RE)在绝大部分情况下小于15%,仅有1景验证影像RE达到18%。EVI时间序列重建结果同样具有较高的R2,在验证影像中有5景影像的R2不低于0.44,大部分影像RMSE及rRMSE的值分别小于0.15及20%。 展开更多
关键词 作物参考曲线 反射率标准化 植被指数 时间序列 数据重建
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环渤海地区空气质量时空变化特征及动态预测 被引量:9
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作者 王宇蝶 滕泽宇 +1 位作者 陈智文 张清 《中国环境监测》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期68-78,共11页
基于环渤海地区2017—2021年各城市空气质量指数(AQI)、污染物浓度与社会经济数据,利用数理统计、克里金插值法对环渤海地区AQI与污染物浓度的时空变化特征进行分析,运用皮尔逊相关性分析方法探讨AQI与污染物浓度、社会经济因素的相关关... 基于环渤海地区2017—2021年各城市空气质量指数(AQI)、污染物浓度与社会经济数据,利用数理统计、克里金插值法对环渤海地区AQI与污染物浓度的时空变化特征进行分析,运用皮尔逊相关性分析方法探讨AQI与污染物浓度、社会经济因素的相关关系,采用时间序列预测模型对2022年6月—2023年12月空气质量及污染物浓度进行预测。结果表明:环渤海地区AQI及污染物浓度大致呈逐年降低的趋势。AQI的逐月变化呈“W”形,O_(3)浓度的年内变化呈倒“V”形,其余污染物则呈现与O_(3)相反的变化趋势。AQI大致呈现西南高、东北低的空间分布特点,而污染物浓度分布具有明显的空间差异。环渤海地区5个代表性城市的AQI类别以良好为主,冬季首要污染物主要为PM_(2.5)、PM10,夏季首要污染物以O_(3)为主。人口数量是影响AQI的主要因素,城市园林绿地面积对AQI具有一定影响。预测结果显示,未来环渤海地区AQI、主要污染物浓度(O_(3)除外)均呈现出随时间的推移逐渐下降的变化趋势。 展开更多
关键词 空气质量 大气污染物 时空变化 时间序列预测 环渤海地区
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我国空气质量综合指数时空分布特征及其对旅游效益的影响--基于31个主要旅游城市情况的分析 被引量:16
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作者 闫绪娴 范玲 施江南 《陕西师范大学学报(哲学社会科学版)》 CSSCI 北大核心 2020年第2期125-138,共14页
针对我国空气污染及严重雾霾天气频发阻碍旅游城市旅游业进一步发展的现状,采用我国31个主要旅游城市280个站点2013—2019年7年空气质量综合指数(AQCI)月均值,用均值统计和趋势回归方法,可以发现:(1)AQCI浓度呈现冬季偏高,夏季偏低,春... 针对我国空气污染及严重雾霾天气频发阻碍旅游城市旅游业进一步发展的现状,采用我国31个主要旅游城市280个站点2013—2019年7年空气质量综合指数(AQCI)月均值,用均值统计和趋势回归方法,可以发现:(1)AQCI浓度呈现冬季偏高,夏季偏低,春秋两季居中的态势,北方内陆地区城市AQCI的均值要大于南方地区及沿海地区。(2)根据各站点的AQCI值,春季和秋季80%以上空气质量等级为轻度和重度污染;冬季60%以上空气质量为中度和重度污染;夏季90%以上为良。(3)AQCI呈下降趋势站点数略多于呈上升趋势站点数,多数旅游城市空气质量在逐步提升。(4)宜游时间较长的城市有海口、福州、拉萨、贵阳、和昆明等;低于一个月的城市为北京、石家庄、太原、郑州、天津等。(5)空气污染对旅游城市的旅游资源、交通港航、旅游品牌建设、旅游市场发展与游客带来直接或间接的影响,最终从经济、社会、生态等方面影响该区域的旅游效益。 展开更多
关键词 旅游城市 空气质量综合指数 时空格局 适宜旅游时间 生态旅游 旅游效益
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郑州市空气质量时间变化动态及影响因子研究 被引量:6
5
作者 郑敬刚 《现代农业科技》 2015年第14期213-215,共3页
以国家环保总站的监测数据为基础,分析了2014年1—12月郑州市空气质量指数的日变化和月变化规律,采用单因素评价法,研究了郑州市PM10、PM2.5、SO2、NO2、和CO与空气质量的相关性。结果表明,郑州市每月均有不同次数的污染过程出现,1月、1... 以国家环保总站的监测数据为基础,分析了2014年1—12月郑州市空气质量指数的日变化和月变化规律,采用单因素评价法,研究了郑州市PM10、PM2.5、SO2、NO2、和CO与空气质量的相关性。结果表明,郑州市每月均有不同次数的污染过程出现,1月、11月空气质量指数大于100的天数最多,分别为25、24 d,其次为10月、12月的21 d,7月轻度污染出现的天数最少,仅为5 d。郑州市1—12月空气质量指数的日均值与其PM10、PM2.5、SO2、NO2和CO的相关性研究结果表明,PM10和PM2.5与空气质量指数呈极显著线性相关,CO和NO2与空气质量指数相关性不显著,SO2与空气质量指数呈显著指数函数相关。 展开更多
关键词 空气质量指数 时间变化 影响因子 河南郑州
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空气质量的混沌动力学分析 被引量:5
6
作者 张春涛 刘学飞 +1 位作者 应宏 向瑞银 《西南大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2012年第11期47-51,共5页
针对我国空气污染呈现的复杂非线性特征,提出一种新的空气质量的动力学分析方法.以三峡库区(万州)为研究地域.首先,以信息论为基础,对空气质量指数时间序列进行相空间重构,使用互信息法和条件熵法分别求解时间延迟和最小嵌入维数.然后,... 针对我国空气污染呈现的复杂非线性特征,提出一种新的空气质量的动力学分析方法.以三峡库区(万州)为研究地域.首先,以信息论为基础,对空气质量指数时间序列进行相空间重构,使用互信息法和条件熵法分别求解时间延迟和最小嵌入维数.然后,在重构的相空间上,计算空气污染指数时间序列的最大Lyapunov指数和关联维,研究空气污染的复杂性特征.研究结果表明,空气污染系统为混沌动力系统,这为空气污染的进一步研究提供了理论基础. 展开更多
关键词 混沌 空气质量指数时间序列 相空间重构 最大LYAPUNOV指数 关联维
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基于小样本数据的空气质量指数适应性建模研究
7
作者 张延利 《绿色科技》 2023年第16期116-119,149,共5页
空气质量指数具有数据波动大、样本数量相对较少、统计特征并非十分明显的特点。基于灰色建模理论,对传统的GM(1,1)模型建模过程进行改进,得到小样本数据的振荡序列新陈代谢GM(1,1)模型。该模型既能克服传统GM(1,1)建模过程数据不能实... 空气质量指数具有数据波动大、样本数量相对较少、统计特征并非十分明显的特点。基于灰色建模理论,对传统的GM(1,1)模型建模过程进行改进,得到小样本数据的振荡序列新陈代谢GM(1,1)模型。该模型既能克服传统GM(1,1)建模过程数据不能实现更新的弊端,又能对原始数据进行针对性平滑处理,使处理后的数据更加符合GM(1,1)建模需求。实证得出,GM(1,1)模型、无偏GM(1,1)模型、新陈代谢GM(1,1)模型、振荡序列GM(1,1)模型的均方误差分别为:19.3494、14.2197、13.5573、11.0905。结果说明:当数据相对较少时,振荡序列GM(1,1)模型能有效提升空气质量指数预测精度,其方法是可行的。 展开更多
关键词 空气质量指数 小样本数据 振荡序列 GM(1 1)模型
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2001-2020年合肥市空气质量变化趋势研究 被引量:11
8
作者 何立环 周密 +4 位作者 朱余 孟晓艳 胡丹心 付强 张凤英 《中国环境监测》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期65-73,共9页
为系统分析合肥市长时间序列空气质量变化特征,对合肥市2001—2020年SO_(2)、NO_(2)和PM_(10),以及2013—2020年CO、O_(3)和PM_(2.5)的浓度特征开展研究。采用Mann-Kendall(M-K)时间趋势检验法分析了6项污染物的时间变化规律,同时考虑... 为系统分析合肥市长时间序列空气质量变化特征,对合肥市2001—2020年SO_(2)、NO_(2)和PM_(10),以及2013—2020年CO、O_(3)和PM_(2.5)的浓度特征开展研究。采用Mann-Kendall(M-K)时间趋势检验法分析了6项污染物的时间变化规律,同时考虑了人为活动对污染物小时浓度的影响。结果表明,PM_(2.5)和O_(3)是目前影响合肥市空气质量的首要污染物。2014年以来,合肥市PM_(10)、PM_(2.5)、CO和SO_(2)年均浓度均呈逐年下降趋势,但NO_(2)和O_(3)污染有加剧趋势。合肥市SO_(2)和颗粒物浓度表现为冬春季节高、夏秋季节低;O_(3)浓度变化趋势与之相反;NO_(2)和CO浓度呈秋冬季节高、春夏季节低。 展开更多
关键词 合肥市 空气质量 时间序列 变化特征
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基于小波的武汉市PM_(10)空气污染指数时间序列分析 被引量:11
9
作者 冯奇 吴胜军 +3 位作者 杜耘 李晓冬 薛怀平 蔡述明 《华中师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2010年第4期678-685,共8页
以武汉市PM10空气污染指数时间序列为例,运用复Morlet小波进行了时间尺度分析,发现其具备340 d、180 d、50 d和18 d 4个变化尺度,尤其以340 d的尺度最为明显;运用db小波对研究对象的突变事件进行分析,同时结合气象资料对各季节的PM10突... 以武汉市PM10空气污染指数时间序列为例,运用复Morlet小波进行了时间尺度分析,发现其具备340 d、180 d、50 d和18 d 4个变化尺度,尤其以340 d的尺度最为明显;运用db小波对研究对象的突变事件进行分析,同时结合气象资料对各季节的PM10突变事件分析,结果表明PM10污染事件多发生在春季和冬季,其成因与当时的气象条件有密切联系. 展开更多
关键词 小波变换 PM10空气污染指数 时间序列 时间尺度 突变信号
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城市住区空气负离子浓度时空变化及空气质量评价——以合肥市为例 被引量:28
10
作者 王薇 张之秋 《生态环境学报》 CSCD 北大核心 2014年第11期1783-1791,共9页
以夏热冬冷地区合肥市为研究区域,从建筑布局、空间形态、建筑密度、交通路网、植物绿化等方面综合考虑城市住区的不同环境特征,选择12个样点进行实地观测,于2013年8至2014年1月进行了空气离子浓度、风速、温度、相对湿度等指标的实地测... 以夏热冬冷地区合肥市为研究区域,从建筑布局、空间形态、建筑密度、交通路网、植物绿化等方面综合考虑城市住区的不同环境特征,选择12个样点进行实地观测,于2013年8至2014年1月进行了空气离子浓度、风速、温度、相对湿度等指标的实地测定,并对数据进行筛选分析得出结果,1空气负离子浓度随季节变化较为明显,夏季最高,平均浓度约为358/cm3,秋季次之,平均浓度约为338/cm3,冬季最低,平均浓度约为322/cm3。总体看来,上午9:00─10:00和下午14:30─15:30区间空气负离子浓度最高,上午10:30和下午16:00─16:30区间空气负离子浓度相对较低。2自由式布局和具有较明显开敞空间的测试样点空气负离子浓度较高。夏季样点9空气负离子浓度最高,平均浓度为815/cm3;秋季样点12空气负离子浓度最高,平均浓度约为483/cm3;冬季样点9空气负离子浓度最高,平均浓度约为407/cm3。最后运用单极系数和安培空气质量评价指数对住区空气质量进行评价,得出住区环境的空气清洁度以允许和清洁为主,等级多分布在D级和B级。根据这些结果和分析得出以下结论:1在不同的季节,住区室外环境的空气负离子浓度变化较为明显,夏季最高,冬季最低。2影响城市住区空气负离子浓度最主要气象因子是风速、温度和相对湿度,其中风速和温度与空气负离子浓度呈现出正相关,而相对湿度则总体趋势不明确。3采取层次丰富的植物结构有利于提高环境的空气负离子浓度。4空气负离子浓度与空气清洁度有着密切关系,不同的环境特征下空气清洁度存在差异。5以空气负离子浓度为参考标准指导并优化住区建筑布局,不仅有利于提高住区人居环境质量评价工作的科学管理水平,同时对于提高居民的健康水平和营造健康舒适的居住环境具有重要的现实意义。 展开更多
关键词 城市住区 建筑布局 空间形态 空气负离子 时间序列 空间序列 空气质量
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成都市城区空气污染指数的时间序列分析 被引量:31
11
作者 柴微涛 宋述军 宋学鸿 《成都理工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2007年第4期485-488,共4页
根据成都市城区2001-2005年的大气污染监测资料,获取和分析成都市空气污染指数。采用时间序列分析方法,对空气污染指数建立自回归滑动平均模型模拟实测的空气污染指数,并对模拟结果进行了检验。结果表明:成都市空气污染状况具有夏... 根据成都市城区2001-2005年的大气污染监测资料,获取和分析成都市空气污染指数。采用时间序列分析方法,对空气污染指数建立自回归滑动平均模型模拟实测的空气污染指数,并对模拟结果进行了检验。结果表明:成都市空气污染状况具有夏季较好、其他季节较差的季节性交化规律。采用时间序列分析大气污染状况是可行性的。 展开更多
关键词 空气污染指数 大气污染 时间序列分析 自回归滑动平均模型
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基于混沌理论的兰州市近10a空气污染指数时间序列分析 被引量:3
12
作者 余波 周英 +1 位作者 刘祖涵 王海鹏 《干旱区地理》 CSCD 北大核心 2014年第3期570-578,共9页
选择中国最具代表性的重污染城市兰州市作为研究对象,利用兰州市近10 a的空气污染指数日报数据进行时间序列分析。通过相空间重构,应用互信息法、Cao方法确定出重构参数时延和嵌入维,并运用小数据量法和G-P法分别计算了该序列的关联维... 选择中国最具代表性的重污染城市兰州市作为研究对象,利用兰州市近10 a的空气污染指数日报数据进行时间序列分析。通过相空间重构,应用互信息法、Cao方法确定出重构参数时延和嵌入维,并运用小数据量法和G-P法分别计算了该序列的关联维、最大Lyapunov指数以及Kolmogorov熵等特征量。结果表明:兰州市近10 a空气污染指数时间序列中存在明显的混沌特性,是非线性混沌动力系统演化的结果,说明大气污染系统是混沌研究对象之一,运用混沌理论分析空气污染的动力学特征及变化规律是可行的。根据关联维的计算结果(D2=3.491 3),可以得知,特殊地形、气象条件、大气污染排放及能源消耗结构等4个因子是造成兰州市空气污染变化的主要因素。最大Lyapunov指数以及Kolmogorov熵的计算结果也为进一步研究兰州市空气污染的复杂性、演化规律及污染物预测奠定基础。 展开更多
关键词 空气污染指数 时间序列 混沌特性 相空间重构 关联维 最大LYAPUNOV指数 Kolmogorov熵 兰州市
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北半球中高纬植被聚集指数遥感产品长时间序列变化特征的案例研究
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作者 高歌 焦子锑 +6 位作者 王晨霞 尹思阳 郭静 佟一冬 李志龙 谭哲友 陈偲喆 《北京师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期386-396,共11页
植被聚集指数(clumping index,CI(Ω))是表征植被冠层聚集程度的重要结构参数,由于其定量化研究起步较晚,导致对CI季相变化特征的研究不充分,结论争议较大.为此,本文基于长时间序列的MODIS CI产品,从北半球中高纬度植被物候特征敏感区,... 植被聚集指数(clumping index,CI(Ω))是表征植被冠层聚集程度的重要结构参数,由于其定量化研究起步较晚,导致对CI季相变化特征的研究不充分,结论争议较大.为此,本文基于长时间序列的MODIS CI产品,从北半球中高纬度植被物候特征敏感区,在13个国际地圈-生物圈计划(IGBP)类型中,优选了84个高质量的代表性像元,开展典型像元CI季相变化特征的案例研究.以归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)作为对比,提出改进的动态阈值法,结合离散Fourier变换方法,分别提取不同地类的生长季开始时间(start of season,SOS)及生长季结束时间(end of season,EOS),最终建立北半球中高纬度各地类生长季与休眠期的经验Ω.结果表明:CI具有较为明显的物候变化规律及季节变化特征,甚至能够识别出耕地的一年两熟迹象,但相对于NDVI相对稳定的季相变化特征,大部分地类的CI表现出较大的变化和不确定性,其中,SOS和EOS多分别在第100和第300天左右变化,生长季则多维持在200d左右;提取物候特征参数的最佳阈值随提取时期、地物类别的变化而变化,其中提取SOS和EOS的最佳阈值多集中在40%~80%和80%~90%;经验Ω呈现出针叶林的聚集效应最强,耕地的聚集效应最弱的特征.本研究对于揭示不同地类CI季相特征及相关应用研究提供了有用的证据和参考. 展开更多
关键词 聚集指数 时间序列 植被物候 MODIS
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基于GIS的多权重年际空气质量模型研究 被引量:1
14
作者 李延祥 袁占良 王俏俏 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期46-56,共11页
随着工业技术的发展,空气质量逐渐恶化,空气污染已经发展为全人类共同面对的严峻问题。随着监测技术的提升,空气污染数据迅速增加,人们对空气质量时空变化的研究逐渐向年际及年代际时间尺度靠拢。而现阶段对年际时间尺度空气质量评价的... 随着工业技术的发展,空气质量逐渐恶化,空气污染已经发展为全人类共同面对的严峻问题。随着监测技术的提升,空气污染数据迅速增加,人们对空气质量时空变化的研究逐渐向年际及年代际时间尺度靠拢。而现阶段对年际时间尺度空气质量评价的方法较少,常用年均AQI作为评价指标。由于AQI是单一污染物指数,抵消了多种污染物的累计效应,产生的模糊信息会掩盖其他污染物对健康的实际影响。因此,该研究基于中国AQI计算方法提出了一种基于多权重的特定的年际时间尺度空气质量评价模型——综合空气质量指数(CAQI),用于修正中国空气质量指数在年际空气质量评价中的缺陷。通过对模型验证发现该模型具有良好的性能,在年际时间尺度空气质量评价中效果较好,具有更高的合理性。 展开更多
关键词 GIS 空气质量模型 年际时间尺度 OLS Moran’s指数
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基于ARIMA模型的天津市空气质量各项指标的预测分析 被引量:4
15
作者 孟庆云 张若晴 +2 位作者 袁朱红 李智坤 冀德刚 《农业灾害研究》 2018年第5期44-45,共2页
通过分析天津市2017年1月1日至2018年4月20日空气质量6项指标SO_2、PM2.5、PM10、O_3、CO、NO_2逐日数据,应用时间序列分析法建立ARIMA(p,d,q)(P,D,Q)模型。利用SPSS软件预测2018年4月21—27日各指标数据,将预测结果和已有数据进行对比... 通过分析天津市2017年1月1日至2018年4月20日空气质量6项指标SO_2、PM2.5、PM10、O_3、CO、NO_2逐日数据,应用时间序列分析法建立ARIMA(p,d,q)(P,D,Q)模型。利用SPSS软件预测2018年4月21—27日各指标数据,将预测结果和已有数据进行对比,拟合效果很好,认为该模型预测结果较理想。再用其预测未来7 d各项空气指标数据,观察数据的变化趋势,分析原因并提出可行性解决方案。 展开更多
关键词 空气质量 时间序列分析 ARIMA 预测
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基于SARIMA模型的保定市空气质量指标的预测 被引量:1
16
作者 朱雪妹 米江晅 +1 位作者 郑冬冬 冀德刚 《绿色科技》 2018年第14期43-45,共3页
利用SARIMA模型对保定市空气质量进行了预测分析.通过分析保定市2014.4.1~2018.3.31的SO_2、PM_(2.5)、SO_2、CO、SO_2、O_36个指标的监测数据,利用SPSS软件对6种空气污染指标值的变动情况进行了预测,并研究了空气质量的规律性变化。Box... 利用SARIMA模型对保定市空气质量进行了预测分析.通过分析保定市2014.4.1~2018.3.31的SO_2、PM_(2.5)、SO_2、CO、SO_2、O_36个指标的监测数据,利用SPSS软件对6种空气污染指标值的变动情况进行了预测,并研究了空气质量的规律性变化。Box-Lung Q检验值及决定系数R方表明:SARIMA模型预测效果较为理想,有一定的应用价值。 展开更多
关键词 空气质量 时间序列分析 SARIMA模型
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广州市空气质量时空特征及新冠疫情的干预 被引量:5
17
作者 潘勇军 高瑶瑶 +4 位作者 李智琦 乔煜 陶玉柱 熊咏梅 齐跃强 《中国城市林业》 2020年第5期1-6,共6页
文章对广州市11个国控监测点空气质量时报数据进行时间序列分解及预测,并对2020年新冠病毒疫情对环境空气质量的干预影响进行分析。结果表明:1)近5年来,广州市空气质量优良,PM2. 5年均浓度均达国家二级标准,日均值达二级标准浓度限值率... 文章对广州市11个国控监测点空气质量时报数据进行时间序列分解及预测,并对2020年新冠病毒疫情对环境空气质量的干预影响进行分析。结果表明:1)近5年来,广州市空气质量优良,PM2. 5年均浓度均达国家二级标准,日均值达二级标准浓度限值率为96. 8%;空气质量逐年好转趋势明显。2)广州市校园区域比其他区域污染严重,主要污染物为NO2、CO、PM,为机动车辆尾气排放造成;城市森林及公园附近空气污染物浓度较低,城市植被提升城市空气质量效果显著。3) 2020年新冠肺炎疫情的社会隔离措施大幅度降低了各污染物浓度,SO2、NO2、CO、PM10、PM2. 5浓度比往年同期(5年平均)分别下降约72. 7%、36. 2%、20. 7%、36. 5%、59. 1%,但O3浓度升高,比预测值高7. 6%,比往年同期增长了18. 3%;广州市应继续加强对机动车的管控,未来的大气污染防治重点应加强O3污染治理。 展开更多
关键词 空气质量 时空特征 时间序列分析 干预分析 广州市
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ARIMA模型在黄瓜霜霉病疾病指数时间序列建模中的应用研究 被引量:15
18
作者 华来庆 申广荣 +3 位作者 熊林平 孟虹 赵胜荣 胡亚萍 《第二军医大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第7期729-732,共4页
目的:探索黄瓜霜霉病疾病指数时间序列预测方法。方法:采用黄瓜霜霉病病情指数时间序列进行研究,通过模型识别、残差方差比较、参数估计及其检验、观察参数之间相关系数矩阵、白噪声检验、模型的拟合度分析等过程。结果:建立了ARIMA(2,2... 目的:探索黄瓜霜霉病疾病指数时间序列预测方法。方法:采用黄瓜霜霉病病情指数时间序列进行研究,通过模型识别、残差方差比较、参数估计及其检验、观察参数之间相关系数矩阵、白噪声检验、模型的拟合度分析等过程。结果:建立了ARIMA(2,2,0)模型:(1+0.487 1B+0.554 7B2)(1-B)2yt=at。ARIMA(2,2,0)模型的预测值误差平方和SSE=0.001822,根均方误差RMSE=0.008 537,且验证数据的预测值与原始值吻合较好。ARIMA(2,2,0)模型为本研究获得的预测效果较好的一维时间序列模型,适合于黄瓜霜霉病的中期、后期预测。结论:通过残差方差定阶法缩小模型选择范围,再结合模型的参数估计、相关系数矩阵、白噪声检验和拟合优度检验最后确定模型的思路,有利于快速准确找到合适的模型。 展开更多
关键词 ARIMA模型 黄瓜霜霉病 疾病指数时间序列
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基于时间序列的京津冀地区城市与西北地区兰州市空气污染特征比较 被引量:4
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作者 赵渊 王莉 +3 位作者 杨显明 马建民 黄韬 高宏 《兰州大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2014年第2期233-239,共7页
利用SPSS 19.0计算京津冀地区城市北京、天津、石家庄、保定和唐山城市间API日均值(2011年2月11日-2012年12月30日)的Pearson相关系数,据各城市间的Pearson相关系数与各城市间的直线距离,对城市间API值与城市间距离的相关性进行了研究;... 利用SPSS 19.0计算京津冀地区城市北京、天津、石家庄、保定和唐山城市间API日均值(2011年2月11日-2012年12月30日)的Pearson相关系数,据各城市间的Pearson相关系数与各城市间的直线距离,对城市间API值与城市间距离的相关性进行了研究;此外,对2003-2012年间京津冀地区城市北京、天津、石家庄和西北地区兰州的空气质量级别和首要污染物的出现频率进行了统计分析,利用该频率比较研究了京津冀城市北京、天津、石家庄和西北兰州的空气质量状况;最后对北京、天津、石家庄和兰州市2003-2012年间的API月均值建立适合的SARIMA模型,利用模型预测4个城市2013-2014年的API月均值,并对比2013-2014年京津冀地区的北京、天津、石家庄与西北地区兰州空气质量的特点.结果表明:城市间API的相关系数与城市间距离呈正相关,京津冀区域内城市间的空气质量的治理应当采取城市间的联合防控进行治理;此外,兰州的空气质量在2003-2012年间的优良天数要低于北京、天津和石家庄,并且在该时段内4个城市的空气质量均趋于好转.SARIMA模型对北京、天津、石家庄和兰州2013-2014年间的API月均值的预测表明在此时间内兰州夏秋季节的空气质量好于北京、天津和石家庄,但在冬春季节差于这3个城市;此外北京、兰州的空气质量在继续改善,而天津和石家庄有空气质量恶化的趋势. 展开更多
关键词 空气污染指数 空气质量状况 SARIMA模型 相关性 时间序列
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基于不同算法的时间序列植被指数去噪效果分析 被引量:7
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作者 孙华生 徐爱功 +1 位作者 林卉 张连蓬 《江苏农业科学》 CSCD 北大核心 2012年第5期375-379,共5页
为了分析和比较不同去噪算法对时间序列植被指数的特点和去噪效果,并确定各自的适用条件和应用时需注意的问题,研究分析了目前常用的去噪算法的基本原理,以时间序列MODIS-NDVI为例,选取一个典型的有农作物覆盖的区域,在MATLAB编程环境... 为了分析和比较不同去噪算法对时间序列植被指数的特点和去噪效果,并确定各自的适用条件和应用时需注意的问题,研究分析了目前常用的去噪算法的基本原理,以时间序列MODIS-NDVI为例,选取一个典型的有农作物覆盖的区域,在MATLAB编程环境下实现不同的去噪算法。结果表明,不同的去噪算法具有不同的去噪效果,在去噪时需要根据所要实现的目的,合理采用具体的算法。 展开更多
关键词 遥感 时间序列 植被指数 NDVI 去噪
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