基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)分析
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【摘要】：PM2.5是空氣中的主要污染物,它作為空氣質(zhì)量的一項重要指標(biāo),已受到人們的廣泛關(guān)注。北京作為中國的首都,經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的同時,也出現(xiàn)了具有代表性的城市大氣環(huán)境污染問題。本文選取北京地區(qū)環(huán)境空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)為研究對象,將北京的空氣質(zhì)量時間序列映射到復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),從復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)涮匦愿钊氲奶骄靠諝赓|(zhì)量時間序列的內(nèi)在特性。本文的研究工作主要包括以下兩個方面:(1)基于相關(guān)系數(shù)網(wǎng)絡(luò)的空氣質(zhì)量時間序列分析。以北京八個監(jiān)測點的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)作為研究樣本,將空氣質(zhì)量時間序列采用相空間重構(gòu)的方法,轉(zhuǎn)換成相空間的相點,從而形成復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點。相空間中的最優(yōu)的延遲時間與嵌入維數(shù)利用C-C算法來確定。利用相關(guān)系數(shù)法,通過設(shè)定臨界閾值rc的值,確定相點之間的連接,并作為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的邊。從而將空氣質(zhì)量時間序列映射到無邊無權(quán)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)。通過對不同臨界閾值rc構(gòu)建的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的三個拓?fù)涮匦?度分布,平均聚類系數(shù)和模塊化)的分析與比較,得到最優(yōu)的鄰接閾值。最終確定空氣質(zhì)量的最優(yōu)相關(guān)系數(shù)網(wǎng)絡(luò)。以最優(yōu)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)涮匦宰鳛榫垲愖兞?利用K-means聚類分析法,得到北京空氣質(zhì)量時間序列的三類聚類結(jié)果。對于每一個聚類中的監(jiān)測點,結(jié)合它們的自然地理特征,揭示影響空氣質(zhì)量的主要因素。(2)空氣質(zhì)量的可視圖網(wǎng)絡(luò)�；诳梢晥D算法,我們將北京八個監(jiān)測點兩年的的空氣質(zhì)量時間序列映射到復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),得到網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)涮卣?發(fā)現(xiàn)所得網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涮匦耘c相關(guān)系數(shù)網(wǎng)絡(luò)有不同的拓?fù)涮匦浴讶徭?zhèn)五年的空氣質(zhì)量時間序列,映射到可視圖網(wǎng)絡(luò)。借助可視圖網(wǎng)絡(luò),分析網(wǎng)絡(luò)中度值較大節(jié)點形成的原因,揭示可視圖網(wǎng)絡(luò)的社團(tuán)結(jié)構(gòu)。通過探究復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的小世界特性,發(fā)現(xiàn)懷柔鎮(zhèn)五年的空氣質(zhì)量時間序列都具有良好的小世界特性,并且2013年空氣質(zhì)量相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)具有最明顯的小世界特性。
【學(xué)位授予單位】：江蘇大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：X51;O157.5
【參考文獻(xiàn)】
中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條
1 Qian Yin;Jinfeng Wang;Maogui Hu;Hoting Wong;;Estimation of daily PM_(2.5) concentration and its relationship with meteorological conditions in Beijing[J];Journal of Environmental Sciences;2016年10期
2 康曉明;崔麗娟;趙欣勝;李偉;張曼胤;魏圓云;雷茵茹;馬牧源;;北京市濕地削減大氣細(xì)顆粒物PM_(2.5)功能[J];生態(tài)學(xué)雜志;2015年10期
3 David Y.H.Pui;Sheng-Chieh Chen;Zhili Zuo;;PM_(2.5) in China:Measurements,sources,visibility and health effects,and mitigation[J];Particuology;2014年02期
4 朱增銀;李冰;趙秋月;夏思佳;李荔;;對國內(nèi)外PM_(2.5)研究及控制對策的回顧與展望[J];環(huán)境科技;2013年01期
5 楊洪斌;鄒旭東;汪宏宇;劉玉徹;;大氣環(huán)境中PM_(2.5)的研究進(jìn)展與展望[J];氣象與環(huán)境學(xué)報;2012年03期
6 高湘昀;安海忠;方偉;;基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的時間序列雙變量相關(guān)性波動研究[J];物理學(xué)報;2012年09期
7 于興娜;李新妹;登增然登;德慶央宗;袁帥;;北京霧霾天氣期間氣溶膠光學(xué)特性[J];環(huán)境科學(xué);2012年04期
8 楊新興;馮麗華;尉鵬;;大氣顆粒物PM2.5及其危害[J];前沿科學(xué);2012年01期
9 趙麗麗;唐鎮(zhèn);王建勇;王建波;楊會杰;;基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的時間序列分析[J];上海理工大學(xué)學(xué)報;2011年01期
10 朱坦;吳琳;畢曉輝;薛永華;馮銀廠;;大氣顆粒物源解析受體模型優(yōu)化技術(shù)研究[J];中國環(huán)境科學(xué);2010年07期
，本文編號：1273137
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