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国内刊号：32-1668/N
国际刊号：1671-7775
发布日期:
作者：郑敏学1，毛静1，孙智灏1，朱龙1，李志坚2，居珍2，黄爱国2
单位：（1. 江苏大学 安全与环境工程学院， 江苏 镇江 212013； 2. 镇江港务集团有限公司， 江苏 镇江 212001）\r\n
关键词：PM2.5, 镇江港, 集合经验模态分解, 多重分形去趋势波动分析, 自组织临界理论
为定量分析镇江港PM2.5浓度时间序列的内在演化特征，以镇江港2019—2020年的205 667组PM2.5时均浓度数据为基础，采用基于集合经验模态分解（EEMD）的多重分形去趋势波动分析（MFDFA）算法进行研究.结果表明：各监测点PM2.5日均浓度演化均具有显著的长期持续性特征，现阶段PM2.5浓度升高可能会导致未来一段时间内PM2.5浓度的持续升高，不同监测点PM2.5浓度的多重分形谱参数存在差异性，多重分形特征强的区域应侧重即时性防治，反之则应注重长期性监管；运用自组织临界性理论，发现15个监测点PM2.5浓度波动呈现幂律分布特征，符合自组织临界性特征，港口系统存在发生大气高污染的风险.
来源：2023年第6期
《江苏大学学报(自然科学版)》期刊编辑部
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