基于时间序列的长沙市PM2.5的统计分析

通过对长沙市2015年AQI检测指标数值PM2.5与SO_2,NO_2,PM10,CO,O_3间相关性进行分析,得到PM2.5与SO_2,NO_2,PM10,CO间存在正相关关系,与O_3间为负相关关系.后建立自回归移动平均模型(ARMA)对长沙市2015年的PM2.5进行短期预测,得到最优模型为ARMA(3,2).最后对长沙治理PM2.5提出相关建议.     

空气中PM2.5问题的研究

主要研究空气污染中的PM2.5扩散问题.首先利用相关分析法讨论了PM2.5与SO_2,NO_2,CO,PM10,O_3的相关性,建立线性回归方程;然后建立一维的反应扩散方程,预测PM2.5浓度变化,并定量与定性分析西安市空气污染状况;再建立高斯烟羽模型,对持续高浓度PM2.5扩散情形进行拟合,并对污染物扩散范围进行预测,得到重度污染以及可能安全区域;最后通过建立最优化模型,得到较有经济效益的空气治理方案.     

淮安市PM2.5的分布特征与灰色预测模型

研究对象是淮安市主要大气污染物中PM2.5在2013-2016年间的观测数据,从两个方面对PM2.5的浓度进行了研究.一方面,利用非参数假设检验中的卡方拟合检验与W检验等方法研究了PM2.5浓度的分布特征.研究发现,污染物PM2.5的日均浓度服从对数正态分布、月均浓度服从正态分布.另一方面,建立了PM2.5年均浓度的精度为一级可用于长期预测的GM(1,1)预测模型,利用预测模型对未来五年中PM2.5的浓度水平进行了预测.     

乌鲁木齐PM_(2.5)与其他空气污染物的去趋势互相关系数分析

为了避免时间趋势对相关性的影响,深入了解乌鲁木齐市PM_(2.5)与其他空气污染物的相关关系,本文基于乌鲁木齐市2015-2018年监测站点空气质量实时监测数据,使用新方法—去趋势互相关系数分析法来探索乌市PM_(2.5)与PM_(10)、SO_(2)、NO_(2)、CO、O_(3)五种空气污染物之间的关系.一方面,通过去趋势互相关系数分析法分别对以“天”为单位和以“小时”为单位的数据进行分析,发现PM_(2.5)与PM_(10)、SO_(2)、NO_(2)、CO之间呈正相关性,与O_(3)呈负相关性,并发现CO相比其他空气污染物与PM_(2.5)的关系最为显著.另一方面,去趋势互相关系数分析法的等值线图可以直接观察到乌市PM_(2.5)与其他空气污染物在不同时间点和不同时间尺度下的相关关系变化状况,从而为乌市空气质量问题的治理,降低人类健康风险提供理论支持.     

上海市PM2.5浓度的分析与预测

针对上海市PM2.5的浓度进行动态分析及预测.通过使用Page检验分析了上海市PM2.5浓度近几年的变化趋势;然后建立时间序列ARIMA模型对PM2.5浓度日数据进行拟合分析与预测.在此基础上通过引入影响PM2.5浓度的其他因素建立带时间序列误差的回归模型以及引入波动率因素建立带波动率方程的模型改进原时间序列ARIMA模型;通过比较样本外预测的效果,结果表明改进后的两个模型其结果均优于已知文献中的ARIMA模型.     

PM2.5成因的逐步回归分析及治理方案研究

应用逐步回归分析方法获得了PM2.5与3个既与综合治理又与专项治理有关的因素SO_2、NO_2、PM10的最优二次回归方程,在将治理基准年与五年后目标的PM2.5浓度折算为对应的AQI指标之后,结合数据分析计算出了基准年的PM2.5、SO_2、NO_2、PM10这4个基准指标值.然后结合PM2.5综合治理与专项治理的费用经验公式,按照五年治理投入总经费最小的原则建立了一个标准的非线性规划模型,并求解出了最少的五年总投入经费及每年经费投入.对于指导PM2.5的治理工作有一定实际意义.     

安徽PM_(2.5)时空分布特征及预测模型的研究

为了解安徽省PM2.5分布特征、定量分析机器学习算法在预测PM2.5浓度方面的准确性.针对安徽省78个空气及气象监测站点的数据进行统计分析,并从时间因子、其它空气污染物浓度、气象因子三个方面,筛选出月、周、时,PM_(10)、CO、SO_2、N20,风速、气温、相对湿度、降水量、当前PM2.5浓度,共计12个自变量,利用K折交叉验证,分别构建基于支持向量机、神经网络的预测模型.表明安徽省PM2.5浓度总体呈现出北高南低,冬高夏低的特征,浓度值较高的月份出现在1、2、11、12,周变化规律各地有异同,时变化规律各地较为一致,8时至17时下降,其余时段上升.模拟结果显示支持向量机模型预测效果较好,其预测值与实测值的均方根误差控制在20以内,拟合指数在0.8以上.     

北京市PM2.5的相关因素研究

选取2016年北京市空气质量指数数据,简述了北京市空气的现状,并根据频率得出PM2.5已经成为北京市空气中的首要污染物的结论.通过计算PM2.5与AQI所监测的其余指标之间的相关程度,进行PM2.5与PM10,CO和NO2的多元回归分析,得到线性回归方程.同时对模型给予改进,建立基于2个主成分的、更为精准的多元回归模型.得出PM10是空气中PM2.5的最主要成因的结论,CO和NO2对PM2.5的影响也不容忽视的结论,对北京市雾霾天气预防提供参考意见.     

空气中PM2.5的动态扩散及宏观预测

以PM2.5扩散、衰减模式为研究对象,分析探究了PM2.5的扩散规律、危机治理及其后5年的治理问题.首先通过主成分分析法,建立了PM2.5与其它污染物之间的多元非线性对数模型.同时引入相对湿度的影响因素对模型进行再度优化,提高了模型的拟合优度.运用统计学原理,得出采集点之间的PM2.5具有较高的协同性.另外分析了静态下PM2.5污染物颗粒的受力和漂移模式和从点源、面源两方面分析了PM2.5动态扩散模式,建立了PM2.5的扩散偏微分方程模型.根据建立的扩散模型,对突变的污染物浓度确定安全区域的范围.最后建立综合费用和专项费用的多目标优化模型,利用贝叶斯支持向量机方法对PM2.5进行宏观预测,并运用系统动力学理论对目标值进一步优化,并对不同治理模式进行对比分析.     

保定市PM2.5的因素分析

保定市的PM2.5微粒来源广泛,成因复杂.通过整理和分析该市2012年1月到12月每日PM2.5值、每日平均气温、风力以及SO_2、NO、NO_2浓度等数据,从数据统计的角度分析了这些因素与PM2.5的成因和变化趋势间的联系,进而探讨和建立了多元线性回归模型.为保定市空气治理工作提供一定的参考.     

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??We consider the structure learning problem of the \mbox{PM}_{2.5} pollution data over 31 provincial capitals in China. Specifically, we make use of the graphical model tools to study the hubs and the community structures of the \mbox{PM}_{2.5} pollution networks. The results show that the hubs in the \mbox{PM}_{2.5}pollution networks are always seriously polluted cities, and the \mbox{PM}_{2.5} pollution networks have significant community structures which consist of cities which in some sense can be regarded as blocks with similar cause of pollution. In view of the results, we suggest that the government should strengthen the effort to treat the seriously polluted areas and western China areas. Moreover, the management of the \mbox{PM}_{2.5} pollution should be region-dependent.     

Structure Learning of \mbox{PM}_{2.5} Distribution Using Sparse Graphical Models

We consider the structure learning problem of the \mbox{PM}_{2.5} pollution data over 31 provincial capitals in China. Specifically, we make use of the graphical model tools to study the hubs and the community structures of the \mbox{PM}_{2.5} pollution networks. The results show that the hubs in the \mbox{PM}_{2.5}pollution networks are always seriously polluted cities, and the \mbox{PM}_{2.5} pollution networks have significant community structures which consist of cities which in some sense can be regarded as blocks with similar cause of pollution. In view of the results, we suggest that the government should strengthen the effort to treat the seriously polluted areas and western China areas. Moreover, the management of the \mbox{PM}_{2.5} pollution should be region-dependent.     

基于RBF和PSO的双喉道气动矢量喷管优化设计

本文探索了一种能多变量综合优化的方法,即对喷管进行参数化设计后,用均匀试验设计(UED)将试验样本均匀散布在设计区间内,求出各性能参数后,利用径向基神经网络(RBF)对试验样本进行拟合,再用粒子群算法(PSO)对训练好的神经网络进行寻优,找出了更好的双喉道气动矢量喷管设计参数组合。数值模拟结果显示,优化后的双喉道气动矢量喷管的矢量角有了明显提高。试验表明这种优化方法具有很好的优化能力,可以用来对喷管几何外形进行参数优化。      

哈尔滨市冬季PM_(2.5)与影响要素的相关分析

运用相关性分析方法,研究哈尔滨市PM_(2.5)质量浓度与主要空气污染物及气象因素之间的相关关系.建立PM_(2.5)与影响其质量浓度变化的因素的单因变量的偏最小二乘回归分析(PLS1)模型,模型拟合良好,由模型知CO是导致PM_(2.5)质量浓度升高的主要因素.运用通径分析方法,研究解释变量对因变量的直接影响、通过其他解释变量对因变量的间接影响以及各解释变量的对因变量的协同作用.结果表明,各解释变量对PM_(2.5)质量浓度变化的总作用从大到小依次为:CO、PM_(10)、NO_2、风速、湿度、SO_2.     

西安市PM2.5相关因素多元回归分析模型

为了探索空气污染的主要因素,对空气污染监测指标PM2.5与AQI中其他监测指标进行相关性分析,得到PM2.5与SO2、NO2、CO呈正相关,与O3和温度呈负相关,同时利用多元回归模型得到PM2.5与主因子的数量关系,给西安市PM2.5防控提供参考意见.     

Pseudo-anti commuting Ricci tensor for real hypersurfaces in the complex hyperbolic quadric

Science China Mathematics - We introduce a new notion of pseudo-anti commuting Ricci tensor for real hypersurfaces in the noncompact complex hyperbolic quadric $Q^{m*}=SO_{2,m}^0/SO_2SO_m$ and...     

Some p-Ranks Related to Orthogonal Spaces

We determine the p-rank of the incidence matrix of hyperplanes of PG(n, p ^e) and points of a nondegenerate quadric. This yields new bounds for ovoids and the size of caps in finite orthogonal spaces. In particular, we show the nonexistence of ovoids in and . We also give slightly weaker bounds for more general finite classical polar spaces. Another application is the determination of certain explicit bases for the code of PG(2, p) using secants, or tangents and passants, of a nondegenerate conic.