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摘要
霾是气溶胶与特定多尺度过程（大气边界层、天气和气候过程以及大气化学过程）复杂相互作用的结果 .利用成都市2015—2017年地面能见度、PM2.5质量浓度和相对湿度的逐时观测数据，通过Koschmieder’s公式反演了研究时段内6次霾过程大气消光系数时间序列.在分析霾过程统计特征基础上，基于相空间重构理论，分别计算了6次霾过程大气消光系数时间序列的最佳嵌入维数m和最佳延迟时间τ，探讨了不同时间序列非线性特征量（饱和关联维数、Kolmogorov熵以及最大Lyapunov指数）的指示意义.结果表明，霾过程大气消光系数为（1.83±0.77）km-1，其中轻微霾及轻度霾、中度霾和重度霾的样本占比分别为34.2%、20.8%和45.0%.霾过程大气消光系数时间序列有弱混沌特性，对应的最大可预报时间尺度介于7～25 h.上述成果深化了对霾系统演化不确定性的认知，并为霾过程大气消光系数预报及演化机理的后续研究奠定了基础.
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单位中国气象局成都高原气象研究所; 成都信息工程大学
