【摘 要】
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为了从不同尺度上挖掘空气质量指数及空气污染物浓度时间序列的动力特征,文章提出了一种多尺度趋势样本熵,该方法能有效处理具有强烈趋势的非线性时间序列.运用该方法研究了湖南省14个市州的AQI及PM2.5和SO2的动力学结构,发现AQI与PM2.5的样本熵最接近,表明PM2.5序列与AQI的演变趋势相似.此外,发现14个市州的3个时间序列在5～9 d的尺度上呈现最大的样本熵,表明以5～9d为周期考虑的序列动力结构隐藏的信息量最大.进一步利用熵值对14个市州春夏秋冬4个季节进行了聚类,为寻找共同的污染源提供了依据
【机 构】
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湖南农业大学信息与智能科学技术学院,湖南 长沙 410128
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为了从不同尺度上挖掘空气质量指数及空气污染物浓度时间序列的动力特征,文章提出了一种多尺度趋势样本熵,该方法能有效处理具有强烈趋势的非线性时间序列.运用该方法研究了湖南省14个市州的AQI及PM2.5和SO2的动力学结构,发现AQI与PM2.5的样本熵最接近,表明PM2.5序列与AQI的演变趋势相似.此外,发现14个市州的3个时间序列在5～9 d的尺度上呈现最大的样本熵,表明以5～9d为周期考虑的序列动力结构隐藏的信息量最大.进一步利用熵值对14个市州春夏秋冬4个季节进行了聚类,为寻找共同的污染源提供了依据,并为这些城市提出了空气污染防治的可行建议.
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