【摘 要】
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本文采用混沌理论中相空间重构的方法将哈尔滨市近三年来PM2.5浓度时间序列进行升维处理,使用C-C方法确定重构参数,计算延迟时间、嵌入维数以及Lyapunov指数等混沌特征量.结
【机 构】
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城市水资源与水环境国家重点实验室,哈尔滨工业大学,黑龙江哈尔滨150090
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本文采用混沌理论中相空间重构的方法将哈尔滨市近三年来PM2.5浓度时间序列进行升维处理,使用C-C方法确定重构参数,计算延迟时间、嵌入维数以及Lyapunov指数等混沌特征量.结果表明:该时间序列的最大Lyapunov指数大于0,且Lyapunov指数图谱趋于稳定.这说明PM2.5的传播扩散过程具有典型的非线性行为,在演变过程中表现出明显的混沌特征.在当前尚无法证明气象参数与PM2.5作用关系的情况下,混沌理论将复杂的大气系统产生的时间序列在保留足够有效信息的前提下分解成多个相互独立的时间序列,使其尽可能接近实际情况,这对进一步探索PM2.5的复杂性和演变过程提供了一种全新的视角和思路.
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