基于EEMD-MFDFA的镇江港PM2.5演化特征分析

摘要：

为定量分析镇江港PM2.5浓度时间序列的内在演化特征,以镇江港2019-2020年的205 667组PM2.5时均浓度数据为基础,采用基于集合经验模态分解(EEMD)的多重分形去趋势波动分析(MFDFA)算法进行研究.结果表明:各监测点PM2.5日均浓度演化均具有显著的长期持续性特征,现阶段PM2.5浓度升高可能会导致未来一段时间内PM2.5浓度的持续升高,不同监测点PM2.5浓度的多重分形谱参数存在差异性,多重分形特征强的区域应侧重即时性防治,反之则应注重长期性监管;运用自组织临界性理论,发现15个监测点PM2.5浓度波动呈现幂律分布特征,符合自组织临界性特征,港口系统存在发生大气高污染的风险.

关键词：PM2.5、镇江港、集合经验模态分解、多重分形去趋势波动分析、自组织临界理论

所属期刊栏目：44

分类号：X513(大气污染及其防治)

在线出版日期：2023-11-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：738-744