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多智能体一致性的随机镇定研究
  • ISSN号:1674-3644
  • 期刊名称:武汉科技大学学报
  • 时间:2015.12.8
  • 页码:469-474
  • 分类:C513[社会学]
  • 作者机构:[1]南京信息工程大学环境科学与工程学院,南京210044, [2]信息与控制学院,南京210044
  • 相关基金:国家自然科学基金(61573193)资助
  • 相关项目:随机系统的随机镇定理论与应用研究
中文摘要:

利用2014年12月至2015年5月南京市PM2.5和PM10的质量浓度以及天气观测数据,研究南京市颗粒物浓度空间、时间分布特征及其与相关气象因子的关系。研究表明PM2.5和PM10同季节内高度线性相关,时间分布具有明显的季节性差异;PM2.5与风速呈负相关关系,与降雨清除量呈正相关关系;相对湿度达到75%左右时污染最严重。研究首次将其他污染气体和相关气象因子结合起来,用逐步回归法建立PM2.5预测模型,能较好地拟合冬春两季PM2.5变化趋势,较准确地反映南京市PM2.5的污染特征,具有一定的理论和实用价值。

英文摘要:

The spatial and time distribution of particulate matter concentrations and the relationship of meteoro- logical factors were analyzed based on PM2.5&PM10mass concentration and meteorological data between 2014/12 - 2015/5 in Nanjing. Results showed that PM2.5and PM10 had highly linear correlation in same season and the time distribution had obvious seasonal difference. PM2 .5 was negatively correlated with wind speed, and was positively correlated with the rainfall. The pollution of PM2. 5 was most serious when the relative humidity reached about 75 %. The PM2.5 prediction model was firstly established by using the stepwise regression method to combine other pollution gases and related meteorological factors. It could better forecast the trends of PM2. 5 in winter and spring, accu- rately reflect the pollution characteristics of the PM2. 5 in Nanjing. Therefore, it had certain theoretical and practical value.

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期刊信息
  • 《武汉科技大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:武汉科技大学
  • 主办单位:武汉科技大学
  • 主编:孔建益
  • 地址:湖北武汉市青山区
  • 邮编:430081
  • 邮箱:WKDZRXB@WUST.EDU.CN
  • 电话:027-68862317 68862620
  • 国际标准刊号:ISSN:1674-3644
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1608/N
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 中国学术期刊(光盘版)《CAJ-DC》执行优秀期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:5236