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摘要:
利用2002年11月-2004年9月广州市空气污染指数(API)和PM10、NO2、SO2等污染物逐日浓度资料,采用小波分析、相关分析等方法对广州市空气污染的变化特征及与同期地面气象要素的关系进行了分析,并采用最优子集回归方法分别建立冬、夏季API指数及污染物浓度的预报方程.结果表明,PM10是广州市的主要污染物,其次为NO2、SO2.除SO2外,广州市API指数、NO2、PM10等污染物浓度具有冬半年(11-4月)偏高,夏半年(5-10月)偏低的变化规律.API指数及各种污染物浓度均具有明显的年周期振荡及5-7天的准单周、10-20天准双周、30-60天左右的季节内振荡,且30-60天的季节内振荡在冬半年较强而在夏半年较弱.冬半年API指数和PM10、NO2、SO2浓度与气压、风速、降水呈稳定负相关,与温度、相对湿度等呈稳定的正相关,而夏半年主要与风速、降水具有较好且稳定的负相关.增加前一天的污染物浓度作为预报因子后,所建的最优子集回归方程比单选用气象因子要稳定,具有较强的预测能力.
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文献信息
篇名 广州市空气污染的变化特征及预报
来源期刊 热带气象学报 学科 地球科学
关键词 空气污染 变化特征 低频振荡 小波分析 最优子集回归
年,卷(期) 2006,(6) 所属期刊栏目 论著
研究方向 页码范围 574-581
页数 8页 分类号 X16
字数 5196字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-4965.2006.06.009
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 梁桂雄 25 380 10.0 19.0
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研究主题发展历程
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空气污染
变化特征
低频振荡
小波分析
最优子集回归
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
热带气象学报
双月刊
1004-4965
44-1326/P
大16开
广州市福今路6号
1984
chi
出版文献量(篇)
1950
总下载数(次)
5
总被引数(次)
37842
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