【摘 要】
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基于石家庄市2014年—2016年空气污染物观测数据,建立时间序列滑动窗,对窗体内主要空气污染物浓度的波动计算皮尔逊相关系数,根据其相关性进行粗粒化处理并得到相关关系模态,
【机 构】
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河北地质大学 管理科学与工程学院,河北石家庄,050031;河北地质大学 会计学院,河北石家庄,050031
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基于石家庄市2014年—2016年空气污染物观测数据,建立时间序列滑动窗,对窗体内主要空气污染物浓度的波动计算皮尔逊相关系数,根据其相关性进行粗粒化处理并得到相关关系模态,再以模态为节点,以窗体滑动次序连边,构建石家庄市空气污染物波动相关性时变网络,通过研究网络拓扑性质可得到以下结论:石家庄市PM2.5、CO、NO2、SO2的浓度波动互为正相关出现频次较高;空气污染物浓度波动相关性转化往往以全局相关为媒介,个别指标浓度与其他指标浓度的关联性是从不相关过渡到正相关;主要空气污染物浓度的当天波动相关性倾向于维持前一天波动相关性状态;空气污染物浓度波动相关性的转化会随季节变化而不同.
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