[发明专利]一种典型重度灰霾期间NO2演化长期持续性特征的空间稳定性分析方法在审
| 申请号： | 201810006528.8 | 申请日： | 2018-01-04 |
| 公开（公告）号： | CN110009121A | 公开（公告）日： | 2019-07-12 |
| 发明（设计）人： | 黄正文;曾永刚;黄启瑞;谢泽宇;刘利红;雷佳佳 | 申请（专利权）人： | 成都大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 610000 四川省*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明一种典型重度灰霾期间NO2演化长期持续性特征的空间稳定性分析方法，涉及大气污染物监测预警领域，尤其是涉及一种NO2的预测方法及系统，属于物理方法的分析类(B01D)。其特征在于所述方法依序包括的具体步骤为：(1)采集成都市大气NO2每小时平均浓度数据构成时间序列；(2)采用消除趋势波动分析方法分析时间序列的长期持续性；(3)分析标度指数α判断时间序列长期持续性的强弱。本发明提出的一种典型重度灰霾期间NO2演化长期持续性特征的空间稳定性分析方法可以从宏观时间尺度上进一步认识NO2浓度的复杂时空变化规律，为灰霾期间的大气污染防治措施提供指导依据。 | ||
| 搜索关键词： | 持续性 空间稳定性 时间序列 分析 大气污染防治 时空变化规律 大气污染物 波动分析 方法分析 监测预警 浓度数据 时间尺度 标度 采集 强弱 预测 宏观 | ||
【主权项】：
1.一种典型重度灰霾期间NO2演化长期持续性特征的空间稳定性分析方法，其特征在于：所述方法依序包括的具体步骤为：A、采集成都市大气NO2每小时平均浓度数据构成时间序列；B、采用消除趋势波动分析方法分析时间序列的长期持续性；C、分析标度指数α判断时间序列长期持续性的强弱。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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