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用移动测量平台对路边空气污染进行测量时,其结果易受异常高值样本、污染背景、时空尺度等因素干扰。评述了异常高值样本剔除、背景校正和时空尺度选择等数据预处理方法,并利用上海市某路边环境中细颗粒物(PM2.5)、超细颗粒物(PM1.0)、黑碳(BC)及一氧化碳(CO)的实测数据,对所选典型方法进行了验证。研究结果表明:针对上述污染物的移动测量,平滑变异系数法可合理剔除其异常高值样本,薄板样条回归平滑法可表征其背景值的时间变化特征,异常高值样本和背景的剔除可增强污染物分布的可比性。相关系数法进一步表明:10