张家界市PM2.5、NO 2 与旅游活动及天气因素的相关性分析
发布时间：2021-09-25 16:18
为探索生态旅游城市张家界市大气PM2.5、NO2浓度与旅游活动及天气因素间的相关性,运用多重分形去除趋势波动交叉分析法（MFDCCA）进行分析。首先验证了张家界市大气PM2.5、NO2浓度与旅游活动及天气因素间的交叉相关性和多重分形特征。然后通过对旅游淡旺季大气PM2.5、NO2浓度与旅游人数、平均气温及相对湿度的多重分形特征的详细分析,发现在旅游淡季,大气PM2.5和NO2浓度在相对湿度影响下波动范围更大,且更倾向于出现较低浓度值;而在旅游旺季,大气PM2.5和NO2浓度在旅游活动影响下波动范围更大,且更倾向于出现高浓度值。
【文章来源】：大气与环境光学学报. 2020,15(05)CSCD
【文章页数】：10 页
【部分图文】：
PM2.5 (a)、NO2(b)、旅游人数(c)、温度(d)和相对湿度(e)的平均日分布
质量指数τ(q)图像如呈现凸函数的分布特征,则说明两组时间序列间的互相关性为多重分形特征。分别计算出PM2.5、NO2与TN、AT、RH的质量指数τ(q)函数。由图3可知,PM2.5、NO2与TN、AT、RH的质量指数τ(q)是关于q的增函数,且为凸函数。这说明PM2.5、NO2与TN、AT、RH之间的相关性表现出明显的多重分形特征。图3 PM2.5 (a)、NO2(b)与T N、AT、RH的质量指数图
图2 PM2.5 (a)、NO2(b)与T N、AT、RH间的交叉相关性检验当q=2时,MFDCC退变成DCCA分析方法。由表2可知PM2.5、NO2与TN、AT、RH的Hxy(2)均大于0.5,说明PM2.5、NO2与TN、AT、RH之间的相关性,均表现出长期持续特征。这说明在一定时间尺度上,生态旅游城市张家界大气污染物PM2.5、NO2不仅受旅游活动影响,还受平均温度及相对湿度的影响,相互间变化表现出长期持续性特征。即过去一段时间旅游人数、平均温度、相对湿度的上升(下降),会引起未来一段时间PM2.5、NO2数据的上升(下降)。从复杂性理论来说,张家界市大气PM2.5、NO2污染物浓度演化趋势对旅游人数、平均温度、相对湿度的变化具有敏感依赖性。
【参考文献】：
期刊论文
[1]成都市2017年夏季大气VOCs污染特征、臭氧生成潜势及来源分析[J]. 徐晨曦,陈军辉,韩丽,王波,王继钦. 环境科学研究. 2019(04)
[2]2016—2017年武汉市城区大气PM2.5污染特征及来源解析[J]. 黄凡,陈楠,周家斌,操文祥,李宽. 中国环境监测. 2019(01)
[3]基于MF-DCCA的港口与非港口地区PM2.5与NOX互相关性分析[J]. 张赛鑫,何红弟,张季平. 西南大学学报(自然科学版). 2017(08)
[4]香港港口近地面O3与氮氧化物浓度变化的多重分形特征[J]. 乔中霞,何红弟,杨斌,邢小虎. 环境科学研究. 2017(01)
[5]长株潭城市群PM2.5污染的春节假日效应[J]. 昌晶亮,余洪,罗伟伟,王磊. 生态与农村环境学报. 2016(05)
[6]基于后向轨迹模型的成都市典型灰霾期间PM2.5演化的自组织分析[J]. 黄毅,刘春琼,谢志辉,吴生虎,史凯. 安全与环境学报. 2016(01)
[7]城市居民雾霾天气认知及其对城市旅游目的地选择倾向的影响[J]. 程励,张同颢,付阳. 旅游学刊. 2015(10)
[8]汽车排放超细微粒数浓度及粒径谱特征的实验研究[J]. 陆叶强,陈秋方,孙在,蔡志良,杨文俊. 环境科学. 2014(09)
[9]旅游和区域大气污染对四川九寨沟气溶胶的贡献[J]. 乔雪,肖维阳,唐亚,Daniel JAFFE,江丽君. 中国环境科学. 2014(01)
本文编号：3410050
【文章来源】：大气与环境光学学报. 2020,15(05)CSCD
【文章页数】：10 页
【部分图文】：
PM2.5 (a)、NO2(b)、旅游人数(c)、温度(d)和相对湿度(e)的平均日分布
质量指数τ(q)图像如呈现凸函数的分布特征,则说明两组时间序列间的互相关性为多重分形特征。分别计算出PM2.5、NO2与TN、AT、RH的质量指数τ(q)函数。由图3可知,PM2.5、NO2与TN、AT、RH的质量指数τ(q)是关于q的增函数,且为凸函数。这说明PM2.5、NO2与TN、AT、RH之间的相关性表现出明显的多重分形特征。图3 PM2.5 (a)、NO2(b)与T N、AT、RH的质量指数图
图2 PM2.5 (a)、NO2(b)与T N、AT、RH间的交叉相关性检验当q=2时,MFDCC退变成DCCA分析方法。由表2可知PM2.5、NO2与TN、AT、RH的Hxy(2)均大于0.5,说明PM2.5、NO2与TN、AT、RH之间的相关性,均表现出长期持续特征。这说明在一定时间尺度上,生态旅游城市张家界大气污染物PM2.5、NO2不仅受旅游活动影响,还受平均温度及相对湿度的影响,相互间变化表现出长期持续性特征。即过去一段时间旅游人数、平均温度、相对湿度的上升(下降),会引起未来一段时间PM2.5、NO2数据的上升(下降)。从复杂性理论来说,张家界市大气PM2.5、NO2污染物浓度演化趋势对旅游人数、平均温度、相对湿度的变化具有敏感依赖性。
【参考文献】：
期刊论文
[1]成都市2017年夏季大气VOCs污染特征、臭氧生成潜势及来源分析[J]. 徐晨曦,陈军辉,韩丽,王波,王继钦. 环境科学研究. 2019(04)
[2]2016—2017年武汉市城区大气PM2.5污染特征及来源解析[J]. 黄凡,陈楠,周家斌,操文祥,李宽. 中国环境监测. 2019(01)
[3]基于MF-DCCA的港口与非港口地区PM2.5与NOX互相关性分析[J]. 张赛鑫,何红弟,张季平. 西南大学学报(自然科学版). 2017(08)
[4]香港港口近地面O3与氮氧化物浓度变化的多重分形特征[J]. 乔中霞,何红弟,杨斌,邢小虎. 环境科学研究. 2017(01)
[5]长株潭城市群PM2.5污染的春节假日效应[J]. 昌晶亮,余洪,罗伟伟,王磊. 生态与农村环境学报. 2016(05)
[6]基于后向轨迹模型的成都市典型灰霾期间PM2.5演化的自组织分析[J]. 黄毅,刘春琼,谢志辉,吴生虎,史凯. 安全与环境学报. 2016(01)
[7]城市居民雾霾天气认知及其对城市旅游目的地选择倾向的影响[J]. 程励,张同颢,付阳. 旅游学刊. 2015(10)
[8]汽车排放超细微粒数浓度及粒径谱特征的实验研究[J]. 陆叶强,陈秋方,孙在,蔡志良,杨文俊. 环境科学. 2014(09)
[9]旅游和区域大气污染对四川九寨沟气溶胶的贡献[J]. 乔雪,肖维阳,唐亚,Daniel JAFFE,江丽君. 中国环境科学. 2014(01)
本文编号：3410050
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