基于复杂网络理论的空气质量数据分析

发布时间：2017-12-10 04:25

  本文关键词：基于复杂网络理论的空气质量数据分析

  更多相关文章： PM2.5 时间序列 可视图网络 拓扑特性 相关系数网 K均值聚类

【摘要】：PM2.5是空气中的主要污染物,它作为空气质量的一项重要指标,已受到人们的广泛关注。北京作为中国的首都,经济快速发展的同时,也出现了具有代表性的城市大气环境污染问题。本文选取北京地区环境空气质量数据为研究对象,将北京的空气质量时间序列映射到复杂网络,从复杂网络的拓扑特性更深入的探究空气质量时间序列的内在特性。本文的研究工作主要包括以下两个方面:(1)基于相关系数网络的空气质量时间序列分析。以北京八个监测点的空气质量数据作为研究样本,将空气质量时间序列采用相空间重构的方法,转换成相空间的相点,从而形成复杂网络的节点。相空间中的最优的延迟时间与嵌入维数利用C-C算法来确定。利用相关系数法,通过设定临界阈值rc的值,确定相点之间的连接,并作为复杂网络的边。从而将空气质量时间序列映射到无边无权的复杂网络。通过对不同临界阈值rc构建的复杂网络的三个拓扑特性(度分布,平均聚类系数和模块化)的分析与比较,得到最优的邻接阈值。最终确定空气质量的最优相关系数网络。以最优复杂网络的拓扑特性作为聚类变量,利用K-means聚类分析法,得到北京空气质量时间序列的三类聚类结果。对于每一个聚类中的监测点,结合它们的自然地理特征,揭示影响空气质量的主要因素。(2)空气质量的可视图网络。基于可视图算法,我们将北京八个监测点两年的的空气质量时间序列映射到复杂网络,得到网络的拓扑特征,发现所得网络拓扑特性与相关系数网络有不同的拓扑特性。将怀柔镇五年的空气质量时间序列,映射到可视图网络。借助可视图网络,分析网络中度值较大节点形成的原因,揭示可视图网络的社团结构。通过探究复杂网络的小世界特性,发现怀柔镇五年的空气质量时间序列都具有良好的小世界特性,并且2013年空气质量相应的网络具有最明显的小世界特性。
【学位授予单位】：江苏大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：X51;O157.5

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 Qian Yin;Jinfeng Wang;Maogui Hu;Hoting Wong;;Estimation of daily PM_(2.5) concentration and its relationship with meteorological conditions in Beijing[J];Journal of Environmental Sciences;2016年10期

2 康晓明;崔丽娟;赵欣胜;李伟;张曼胤;魏圆云;雷茵茹;马牧源;;北京市湿地削减大气细颗粒物PM_(2.5)功能[J];生态学杂志;2015年10期

3 David Y.H.Pui;Sheng-Chieh Chen;Zhili Zuo;;PM_(2.5) in China:Measurements,sources,visibility and health effects,and mitigation[J];Particuology;2014年02期

4 朱增银;李冰;赵秋月;夏思佳;李荔;;对国内外PM_(2.5)研究及控制对策的回顾与展望[J];环境科技;2013年01期

5 杨洪斌;邹旭东;汪宏宇;刘玉彻;;大气环境中PM_(2.5)的研究进展与展望[J];气象与环境学报;2012年03期

6 高湘昀;安海忠;方伟;;基于复杂网络的时间序列双变量相关性波动研究[J];物理学报;2012年09期

7 于兴娜;李新妹;登增然登;德庆央宗;袁帅;;北京雾霾天气期间气溶胶光学特性[J];环境科学;2012年04期

8 杨新兴;冯丽华;尉鹏;;大气颗粒物PM2.5及其危害[J];前沿科学;2012年01期

9 赵丽丽;唐镇;王建勇;王建波;杨会杰;;基于复杂网络理论的时间序列分析[J];上海理工大学学报;2011年01期

10 朱坦;吴琳;毕晓辉;薛永华;冯银厂;;大气颗粒物源解析受体模型优化技术研究[J];中国环境科学;2010年07期

，

本文编号：1273137