基于小波的武汉市PM_(10)空气污染指数时间序列分析  

The application of wavelet analysis in the API of PM_(10) time series of Wuhan urban

作　　者：冯奇[1,2] 吴胜军[1,2] 杜耘[1,2] 李晓冬[1,2] 薛怀平[1,2] 蔡述明[1,2] 

机构地区：[1]中国科学院测量与地球物理研究所,武汉430077 [2]湖北省环境与灾害监测评估重点实验室,武汉430077

出　　处：《华中师范大学学报（自然科学版）》2010年第4期678-685,共8页Journal of Central China Normal University：Natural Sciences

基　　金：武汉市科技局项目(200860423209)

摘　　要：以武汉市PM10空气污染指数时间序列为例,运用复Morlet小波进行了时间尺度分析,发现其具备340 d、180 d、50 d和18 d 4个变化尺度,尤其以340 d的尺度最为明显;运用db小波对研究对象的突变事件进行分析,同时结合气象资料对各季节的PM10突变事件分析,结果表明PM10污染事件多发生在春季和冬季,其成因与当时的气象条件有密切联系.In illustration of the API of PM10 time series of Wuhan, the time scale analysis is made with Morlet wavelet, result shows 4 time scales （340 d, 180 d, 50 d and 18 d） arise and 340 d is the most obvious one. Then, db wavelet is used to explore the deformation signal, combine with meteorology material, we find the high PM10 concentration always outbursts in spring under certain meteorology and remote effect condition.

关 键 词：小波变换 PM10空气污染指数 时间序列 时间尺度 突变信号 

分 类 号：X831[环境科学与工程—环境工程]