基于數據融合技術的城市霧霾檢測算法研究.pdf

1、霧霾日益加重，已經嚴重危害了人們的生產、生活。針對霧霾的研究，多側重其影響方面，對霧霾檢測算法、影響因素等的研究相對較少，非氣象因素對霧霾的作用的定量分析還沒有相關的研究結果，同時霧霾定義也沒有統(tǒng)一定論。為解決上述問題，本文定量分析問題，提出城市霧霾的理論檢測算法。
　　本文基于自主研發(fā)的網頁解析程序，實時獲取網頁中的空氣質量數據。挖掘數據特性，從靜態(tài)相關性和動態(tài)相關性的角度出發(fā)，研究空氣顆粒物與氣象因素（風速、溫度、濕度、壓強）

2、以及非氣象因素（二氧化硫、二氧化氮）之間的關系。通過對PM10、PM2.5、空氣質量指數（AQI）相關性分析，得出PM10與PM2.5、PM10與空氣質量指數是正相關的，所以確定霧霾的評價指標為PM10。將霧霾形成過程視為黑色系統(tǒng)，忽略各因子的作用機理，單從系統(tǒng)的輸入、輸出考慮霧霾形成過程。引入氣象效應、非氣象效應函數，結合判別分析理論，提出城市霧霾檢測算法，對濕度較大時測量虛高的現象進行了修正。
　　本文依據霧霾評價指標PM10

3、來定義城市霧霾等級，對氣象指標、非氣象指標進行聚類分析。首次將模糊C-均值理論應用到城市霧霾檢測上，將模糊C-均值聚類算法、MED算法結合，融合氣象、非氣象多個指標的信息，提出霧霾等級檢測另一種算法。通過實驗證明，本文提出的兩種城市霧霾檢測算法都具有較好的檢測性能。通過兩種霧霾檢測算法對比分析，第一種檢測算法更可行、更精確。
　　本文提出的城市霧霾檢測算法可操作性強，具有一定的實際意義，可為今后更深入的研究城市霧霾問題提供理論依據