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基于小波变换的北京、上海等城市PM_(2.5)浓度时空演化特征分析
被引量:
9
1
作者
王勇
刘备
刘严萍
《灾害学》
CSCD
2017年第2期39-42,共4页
选取北京、沈阳、上海、广州和成都5个城市近年来的PM_(2.5)浓度观测序列,利用小波变换方法开展PM_(2.5)浓度时空演化特征分析。在对5个城市的PM_(2.5)浓度观测序列进行缺失值处理的基础上,采用小波变换方法对PM_(2.5)浓度序列进行小波...
选取北京、沈阳、上海、广州和成都5个城市近年来的PM_(2.5)浓度观测序列,利用小波变换方法开展PM_(2.5)浓度时空演化特征分析。在对5个城市的PM_(2.5)浓度观测序列进行缺失值处理的基础上,采用小波变换方法对PM_(2.5)浓度序列进行小波分解与重构,并对重构后的PM_(2.5)浓度序列进行比较分析。PM_(2.5)浓度变化呈现明显的年变化特征,在年以内的PM_(2.5)浓度变化中,冬季PM_(2.5)浓度最高,夏季PM_(2.5)浓度最低;PM_(2.5)浓度日变化为双峰型变化;南方的PM_(2.5)浓度整体低于北方的PM_(2.5)浓度。
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关键词
小波变换
PM2.5浓度
时空演化
北京
上海
沈阳
广州
成都
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职称材料
题名
基于小波变换的北京、上海等城市PM_(2.5)浓度时空演化特征分析
被引量:
9
1
作者
王勇
刘备
刘严萍
机构
天津城建大学地质与测绘学院
天津城建大学经济与管理学院
出处
《灾害学》
CSCD
2017年第2期39-42,共4页
基金
河北省自然科学基金(D2015209024)
文摘
选取北京、沈阳、上海、广州和成都5个城市近年来的PM_(2.5)浓度观测序列,利用小波变换方法开展PM_(2.5)浓度时空演化特征分析。在对5个城市的PM_(2.5)浓度观测序列进行缺失值处理的基础上,采用小波变换方法对PM_(2.5)浓度序列进行小波分解与重构,并对重构后的PM_(2.5)浓度序列进行比较分析。PM_(2.5)浓度变化呈现明显的年变化特征,在年以内的PM_(2.5)浓度变化中,冬季PM_(2.5)浓度最高,夏季PM_(2.5)浓度最低;PM_(2.5)浓度日变化为双峰型变化;南方的PM_(2.5)浓度整体低于北方的PM_(2.5)浓度。
关键词
小波变换
PM2.5浓度
时空演化
北京
上海
沈阳
广州
成都
Keywords
wavelet
transform
PM2.5
concentration
spatial
and
temporal
evolution
Beijing
Shanghai
shcn
yang
Guang
Zhou
Cheng
Du
分类号
X43 [环境科学与工程—灾害防治]
P426.615 [天文地球—大气科学及气象学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于小波变换的北京、上海等城市PM_(2.5)浓度时空演化特征分析
王勇
刘备
刘严萍
《灾害学》
CSCD
2017
9
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