基于EEMD-MFDFA的镇江港PM2.5演化特征分析

作者：郑敏学; 毛静; 孙智灏; 朱龙; 李志坚; 居珍; 黄爱国

来源：江苏大学学报(自然科学版), 2023, 44(06): 738-744.

• 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.

• 单位
  江苏大学; 镇江港务集团有限公司