混沌理论在大气环境质量预测中的应用

【摘要】：开展大气环境质量预测预报工作，及时、准确、全面的提供未来大气环境质量变化的信息，对提高人们生活质量，尊重并加强人们的知情权有十分重要的意义。 混沌在许多领域得到或开始得到广泛应用，如声学、光学、湍流、化学反应中的混沌变化等。但用混沌理论来定量研究环境系统在我国尚处于起步阶段，相关研究较少。本文将混沌理论应用于大气环境质量预测，是非常有意义的一项工作。 本文对混沌的基本概念和理论进行了简单的介绍。利用混沌理论研究燃煤型城市的不同大气环境质量指标：SO_2、NO_2、PM_(10)三种物质采暖期、非采暖期的的6个小时浓度时间序列。 利用自相关函数法计算各时间序列的延迟时间后重构相空间。提取各时间序列的混沌特征量：饱和关联维、Kolmogorov熵、Lyapunov指数；从定量的角度分析各时间序列的混沌特性。结果表明：各时间序列具有混沌特征。然后，绘出了各时间序列的相空间图。 按照混沌理论，求出各时间序列的最长预报时间理论T_m。1～3月SO_2时间序列的T_m=264h，11d；4～6月SO_2时间序列的T_m=167h，7d；1～3月NO_2时间序列的T_m=374h，15.6d；4～6月NO_2时间序列的T_m=237h，9.9d；1～3月PM_(10)时间序列的T_m=256h，10.7d；，4～6月PM_(10)时间序列的T_m=210h，8.7d。这为各时间序列的混沌相空间预测工作的提供了理论依据。 本文介绍了混沌时间序列预测的常见数学模型，采用相空间线性回归分析法分别预测了各时间序列在不同预测步长时的小时浓度值。为了衡量预测效果，