基于小波的三江源年径流变化的周期性分析及趋势预测

为了研究三江源径流演变规律,用小波分析方法对三江源唐乃亥、直门达、香达站52年(1956-2007)径流时间序列变化进行了多尺度周期性分析.每个站都有各自的径流丰枯变化周期,三个站作为组成三江源的整体又有共同的周期变化特性.从小波变换时频分布图中得出以下结论:唐乃亥站表现为23年、18年、8年、4年尺度周期变化,直门达站为23年、17年、9年、7年尺度周期变化,香达站为23年、16年、8年尺度周期变化.经小波方差图对主要周期的检验,证明前述结论是正确的.可以看出,三个站表现出了23年的共同周期,同时具有唐乃亥站18年、直门达站17年、香达站16年的近似周期,并且唐乃亥站和香达站有8年的共同周期(直门达站为9年).1956-2007年间,直门达9年尺度下径流变化趋势与香达8年尺度下径流变化趋势非常相似.研究还表明,三个站径流表现出了一致的变化趋势,即2007年以后一段时间内径流还将处于偏丰期,一般持续到2009年,2010-2014年径流将处于偏枯阶段.     

太原市高空温度的变化特征

对太原市观象台探空站1958—2005年地面至高空20hPa的温度常规观测资料进行了统计分析,分析了太原市高空温度的变化特征。     

基于BP神经网络的空气质量预测与分析

使用神经网络构造的算法,对秦皇岛市的空气质量进行预测。将秦皇岛市的气象监测数据与环境监测数据,按照季节关系分组,并进行相关性分析,从而确定出与空气质量呈强相关性的气象因子。并对其进行主成分分析,得出影响空气质量变化的主因子,以减少多种气象因子带来的数据处理难度。构建季节预测模型,并根据气象因子筛选结果,确定出神经网络模型需要输入的数据矩阵,从而通过气象参数变化对秦皇岛市的空气质量进行预测。并通过四个预测模型对季节空气质量的数值预测,得出了平均预测准确率,分别为81.18%,83.10%,81.72%,80.56%。结果表明,使用BP神经网络构建的秦皇岛市空气质量预测模型,可以成功预测该市四季的空气质量。     

太原市大气污染特征及变化趋势分析

以1995年—2002年大气例行监测数据为依据，统计分析了太原市大气污染特征和影响大气质量的主要污染物及其变化趋势。     

基于小波分析的铁矿石运价预测

在分析了小波分析对铁矿石海运价格非平稳数据序列预测优势的基础上,介绍了多分辨率分析理论和奇异性检测,借助于MATLAB和EVIEWS软件,建立自回归移动平均（ARMA）和Holt-Winters非季节组合模型,对经过处理的高频和低频数据进行静态和动态预测.预测结果表明,小波分析在非平稳时间序列预测方面具有很大的优势.     

近50年雅安降水变化特征及小波分析

分析四川省雅安地区50年(1961—2010年)的年降水以及月降水资料的降水变化规律得出:雅安地区年降水总量与每年降水量≥0.1mm的日数有逐年减少的趋势;每年最大日降水总量呈增加的趋势;降水量的变化规律在80年代末期发生明显的变化;雅安地区夏季降水量最大占全年降水的58.2%;冬季降水量最小占全年降水的4.3%,其中月降水总量在8月份最多,在1月份最少;年降水量2年的周期变化特征最为明显.     

基于小波的多项式回归及预测

采用回归分析直接处理经济数据的方法容易受到噪声影响,针对这一情况,提出先对经济数据进行小波滤波,即采用小波变换的阈值去噪方法进行预处理.再利用多项式回归分析法对预处理的数据进行拟合与预测的方法.实例表明,采用该方法得到的结果优于直接用多项式回归分析法得到的结果.此方法还可以推广到其它的经济领域中.     

太原市臭氧浓度变化分析

臭氧(O_3)作为影响全球气候变化的重要环境因素之一,不仅对太阳辐射有影响,对城市空气质量也有作用,并且引起了较为明显的环境效应。以太原市的监测数据为基础,在探讨O_3反应机理和影响O_3浓度因素的基础上,对太原市O_3的季节变化特征,以及各监测点位对全市O_3浓度的贡献率进行了深入分析,并以此数据为依据,对O_3、NO_2、CO三者对城市空气影响效果之间的相关性进行了探讨,进而对太原市O_3污染现状提出治理措施。     

浙江省空气质量变化特征研究——基于函数型数据分析

为了探究浙江省空气质量变化特征,选取浙江省2014—2019 年的空气质量指数月度数据和6项主要空气污染物浓度月度数据进行研究。首先,将空气质量指数数据和6项空气污染物浓度数据拟合为函数曲线;然后,为了发掘浙江省空气质量指数和6项空气污染物浓度的动态变化特征,对空气质量指数曲线族的主成分基系数进行了K-means聚类,并对6项空气污染物浓度曲线族进行了多元Funclust聚类;最后,借助ArcGIS绘制浙江省聚类结果空间分布图,并探索了浙江省空气质量的空间分布特征。结果表明,浙江省空气质量变化特征在空间上可以划分为4类区域,呈现出由南至北逐渐变差的趋势;在时间上,浙江省空气质量指数呈逐年稳步下降趋势,SO₂浓度下降明显,其他5项污染物浓度具有明显的相似性和显著的季节性特征。     

基于GM(1,1)模型的空气质量变化趋势预测及分析

在掌握区域空气环境质量现状资料的基础上,运用具有适用性广,预测准确率高等优点的灰色系统预测模型对大连市未来五年空气中SO2的浓度变化趋势进行预测,对其模型的精度和可行性进行了分折和检验,并与目前常用的指数平滑法的预测结果进行了对比。研究结果表明:建立基于GM(1,1)模型的大气质量变化趋势预测模型是可行的,其模型的平均相对误差比指数平滑法减少了44％,因此预测精度高,能够满足预测要求。     

成都平原经济区城市空气质量时空变化特征

基于2016—2020年成都平原经济区城市空气质量监测数据,应用空气质量综合指数评价法、Pearson相关分析法,对成都平原经济区空气质量时空变化特征、成都市主要污染物变化特征进行了研究.结果表明：1) 2016—2020年,成都平原经济区城市群中空气质量指数出现了2个高值和2个低值中心,高值中心分别位于成都市、德阳市,2个低值中心分别位于雅安市、遂宁市,即成都市和德阳市空气质量最差,雅安市和遂宁市的空气质量最优;对于不同季节,1—12月,成都平原经济区的空气质量综合指数呈U字型变化,即空气质量6—10月较好,11月—次年2月较差.2) 2016—2020年,成都市PM_2.5质量浓度值皆超过了国家二级标准限值,并且以PM_2.5为首要污染物出现频率最高,而O₃、CO、SO₂年均质量浓度在研究时段内均低于国家二级标准质量浓度限值.3) 2016—2020年,成都市PM_2.5质量浓度与能见度呈显著负相关;年尺度上,成都市PM_2.5质量浓度与平均气温呈低度负相关,...     

基于小波分析的平凉北山2号泉水汞变化特征

利用平凉北山2号泉2008-2013年水汞观测资料,采用小波分析法进行变化特征研究,结果表明:1)平凉北山2号泉水汞多年动态变化形态总体表现为起伏性,近三年的数据已处于稳定的状态,年变化为夏高冬低;2)小波变换法对分析平凉北山2号泉水汞数据具有一定优势,对年变和地震异常均有突出反映;3)通过2阶小波变换得到的细节部分,可看到平凉水汞的前兆异常为阶段突跳性,震前伴有低值和高值同时存在。     

信阳市中心城区空气质量的时间变化特征

以《环境空气质量指数(AQI)技术规定(试行)》和信阳市中心城区2015-2017年的空气质量指数(AQI)日均值为依据,计算出每年的AQI月均值,分析该城区空气质量的年际、年内变化特征及其影响因素.结果表明,该城区空气质量逐年改善,年内空气质量季节变化明显:夏季良好、较稳定;冬季污染天数多于其他季节,总体表现为轻污染;春、秋季在良好和轻污染级别之间震荡.多云、阴、小雨、小雪及雨夹雪,风力≤2级、无持续方向,特别是冬季北风、偏北风等天气条件下,易发生空气污染,城市地貌阻碍空气扩散.进一步表明在防控大气污染方面,该城区应关注天气和季节变化、重视城市规划和城市设计.     

基于深度神经网络的空气质量预测系统

提出了使用深度栈式自编码模型进行空气质量预测.选择了PM2. 5、PM10等污染物数据作为样本.本模型基于Java平台构建,进行了训练和参数调整,建立了最优的空气预测模型.根据北京市的实验结果表明,该模型具有良好的精度.与支持向量回归(SVR)模型和线性回归模型相比,本文提出的模型具有优越的性能.     

近50年雅安降水变化特征及小波分析简

分析四川省雅安地区50年(1961—2010年)的年降水以及月降水资料的降水变化规律得出:雅安地区年降水总量与每年降水量≥0.1mm的日数有逐年减少的趋势;每年最大日降水总量呈增加的趋势;降水量的变化规律在80年代末期发生明显的变化;雅安地区夏季降水量最大占全年降水的58.2%;冬季降水量最小占全年降水的4.3%,其中月降水总量在8月份最多,在1月份最少;年降水量2年的周期变化特征最为明显.     

基于小波分析的公路旅客运输量预测

为了更加准确地预测动态变化的公路客运量,提出了基于小波分析的客运量的预测方法.针对公路客运量具有拟周期性、非平稳性和非线性的特点,首先利用小波变换对公路客运量时间序列进行小波分解,再重构低频信号提取其变化趋势,然后采用Antisymmetric(whole-point)方法对变化趋势进行延拓,对延拓后信号进行采样得到预测结果.实验表明,该方法可以有效地减小数据预测的误差,优于一般的曲线拟合法.     

基于小波分析的住宅房产均价预测

将小波方法引入到深圳宝安住宅房产均价的长期趋势的预测中。利用小波多尺度分析的功能，将非平稳时间序列的住宅房产均价分解成主要趋势和细节两大部分。对主要趋势用二次多项式进行拟合预测，对细节部分用余弦逼近和AR（2）模型进行拟合预测，最后把主要趋势的预测值和细节部分的预测值相加，得到原始时间序列的预测值。并用所建立的模型对深圳宝安2006年每个月的住宅房产均价进行了外推预测。由于这种方法能够准确的提取出房产均价的长期趋势用于研究预测，因此用这种方法预测的平均相对误差比直接用二次多项式进行拟合预测的平均相对误差小0．7％。用所建立的模型外推预测出的2006年1、2、3月份的数值与实际数值相比较，平均相对误差为0．033。误差是比较小的．反映了小波预测方法的有效性。     

太原市地下水水位变化的分析

介绍了太原市区地下水位的动态变化规律。分析了受开采影响形成地下水降落漏斗的演变趋势及严重超采地下水所引起的水文地质环境恶化问题。指出随着引黄入并以及对部分地段禁采和限采区的实施可缓解地下水资源紧缺状况。     

空气质量的预测预报

根据空气质量分级标准,建立单对象多因素一级模糊综合评价模型,根据长春和北京两地的实测数据确定两地的大气质量级别。此方法仍可用于其它时间和地点。