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雾霾日益加重,已经严重危害了人们的生产、生活。针对雾霾的研究,多侧重其影响方面,对雾霾检测算法、影响因素等的研究相对较少,非气象因素对雾霾的作用的定量分析还没有相关的研究结果,同时雾霾定义也没有统一定论。为解决上述问题,本文定量分析问题,提出城市雾霾的理论检测算法。本文基于自主研发的网页解析程序,实时获取网页中的空气质量数据。挖掘数据特性,从静态相关性和动态相关性的角度出发,研究空气颗粒物与气象因素(风速、温度、湿度、压强)以及非气象因素(二氧化硫、二氧化氮)之间的关系。通过对PM10、PM2.5、空气质量指数(AQI)相关性分析,得出PM10与PM2.5、PM10与空气质量指数是正相关的,所以确定雾霾的评价指标为PM10。将雾霾形成过程视为黑色系统,忽略各因子的作用机理,单从系统的输入、输出考虑雾霾形成过程。引入气象效应、非气象效应函数,结合判别分析理论,提出城市雾霾检测算法,对湿度较大时测量虚高的现象进行了修正。本文依据雾霾评价指标PM10来定义城市雾霾等级,对气象指标、非气象指标进行聚类分析。首次将模糊C-均值理论应用到城市雾霾检测上,将模糊C-均值聚类算法、MED算法结合,融合气象、非气象多个指标的信息,提出雾霾等级检测另一种算法。通过实验证明,本文提出的两种城市雾霾检测算法都具有较好的检测性能。通过两种雾霾检测算法对比分析,第一种检测算法更可行、更精确。本文提出的城市雾霾检测算法可操作性强,具有一定的实际意义,可为今后更深入的研究城市雾霾问题提供理论依据。