基于AQI-Wavelet的安徽省旅游中心城市空氣質(zhì)量的分析和研究

高鵬，謝東

（銅陵學(xué)院電氣工程學(xué)院，安徽銅陵244000）

基于AQI-Wavelet的安徽省旅游中心城市空氣質(zhì)量的分析和研究

高鵬，謝東

（銅陵學(xué)院電氣工程學(xué)院，安徽銅陵244000）

以安徽省4個(gè)旅游中心城市蚌埠市、合肥市、蕪湖市和黃山市2016年全年366天的空氣質(zhì)量指數(shù)AQI為研究對(duì)象。運(yùn)用小波變換對(duì)其進(jìn)行分析，并在Matlab R2012b中采用Db4小波基進(jìn)行一維小波變換。將4座城市的2016年AQI數(shù)據(jù)導(dǎo)入小波分析工具箱中。進(jìn)行小波分解后，得到4組近似信號(hào)a4，并對(duì)得到的4組近似信號(hào)分別分城市和分季度進(jìn)行分析。結(jié)果表明4座城市中黃山市的a4近似信號(hào)波動(dòng)最小且數(shù)值最低。其余3座城市季節(jié)波動(dòng)均較大,從而得出黃山市空氣質(zhì)量最優(yōu)，其次是蕪湖市，而合肥市和蚌埠市近似信號(hào)波動(dòng)較大且整體數(shù)值較大，空氣質(zhì)量全年總體較差。

空氣質(zhì)量指數(shù)；小波變換；安徽??；旅游中心城市

1 引言

安徽省政府辦公廳印發(fā)《安徽省“十三五”旅游業(yè)發(fā)展規(guī)劃》中提出將建立合肥、蕪湖、黃山、蚌埠市四大旅游中心城市。4個(gè)城市將發(fā)揮旅游產(chǎn)業(yè)動(dòng)力極、旅游活力迸發(fā)極、旅游線路放射極的極化作用，充分釋放其戰(zhàn)略潛能，在更大范圍內(nèi)、更廣領(lǐng)域上帶動(dòng)全省旅游業(yè)的整體發(fā)展。作為旅游中心城市的大氣環(huán)境質(zhì)量的好壞不僅直接影響到生活在該城市中居民幸福指數(shù)的高低，而且制約著該城市旅游產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。AQI是空氣質(zhì)量指數(shù)（Air Quality Index）的簡稱，是定量描述空氣質(zhì)量狀況的無量綱指數(shù)。其數(shù)值越大、級(jí)別和類別越高說明空氣污染狀況越嚴(yán)重，對(duì)人體的健康危害也就越大。小波變換作為近30年發(fā)展起來的一種新型數(shù)據(jù)分析方法，已被用于分析武漢、上海、成都、蘭州等國內(nèi)大中型城市的空氣質(zhì)量指數(shù)的分析和研究中[1-7]。本文以國家環(huán)保部數(shù)據(jù)中心所發(fā)布的2016年蚌埠市、合肥市、蕪湖市和黃山市4座城市的日AQI為研究對(duì)象，應(yīng)用一維連續(xù)小波Db4對(duì)其進(jìn)行變換和分析，從而得出變化規(guī)律，為這4座城市的大氣環(huán)境監(jiān)測和保護(hù)提供科學(xué)的依據(jù)。

2 數(shù)據(jù)與分析方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文的分析數(shù)據(jù)是蚌埠市、合肥市、蕪湖市和黃山市4座城市2016年逐日AQI，該數(shù)據(jù)來源于環(huán)保部數(shù)據(jù)中心網(wǎng)站http://datacenter.mep.gov.cn/，具有較高的權(quán)威性和可信度。本次分析的數(shù)據(jù)從2016年1月1日到2016年12月31日共366天，具體4座城市的變化如圖1-4所示。

圖1 蚌埠市2016年空氣質(zhì)量指數(shù)AQI的逐日變化

圖2 合肥市2016年空氣質(zhì)量指數(shù)AQI的逐日變化

圖3 蕪湖市2016年空氣質(zhì)量指數(shù)AQI的逐日變化

圖4 黃山市2016年空氣質(zhì)量指數(shù)AQI的逐日變化

2.2 小波分析方法

小波分析是建立在傅里葉分析基礎(chǔ)上的分析工具，相較于傅里葉分析，小波變換可以從時(shí)域和頻域上充分展示被分析對(duì)象的局部化特征，可以聚焦細(xì)節(jié)信號(hào)，小波變換可以對(duì)任意時(shí)頻分辨率分解信號(hào)且自適應(yīng)性強(qiáng)[8-10]。

在不同尺度上，記L2（R）是定義在實(shí)數(shù)集上平方可積的空間。如φ（t）∈L2（R）滿足允許性條件則φ（t）稱為可允許小波函數(shù)或基小波函數(shù)。通過基小波函數(shù)φ（t）的伸縮和平移，由連續(xù)小波得到可允許小波函數(shù)其中，a,b∈R，a＞0。對(duì)于任意函數(shù)f（t）∈L2（R）,其可允許小波函數(shù)φa,b（t）的連續(xù)小波變換為Wf（a,b）=其中a表示伸縮尺度因子，b表示平移尺度因子，Wf（a,b）就成為小波系數(shù)。本文主要是對(duì)小波變換后的近似信號(hào)進(jìn)行分析。

在Matlab R2012b命令窗口中輸入wavemeun命令，進(jìn)入小波變換工具箱（Wavelet Toolbox），如圖5所示。

圖5 Matlab R2012b小波變換工具箱

3 結(jié)果分析

本文采用Db4小波基進(jìn)行一維小波變換，將4座城市的2016年AQI數(shù)據(jù)導(dǎo)入小波分析工具箱中，進(jìn)行小波分解后，得到4組近似信號(hào)a4，如圖6所示。

圖6 4座城市2016年AQI的小波變換近似信號(hào)

從城市之間來看，4座城市中的空氣質(zhì)量最優(yōu)的是黃山市，黃山市的a4近似信號(hào)波動(dòng)最小且數(shù)值最低，其次是蕪湖市，而合肥市和蚌埠市近似信號(hào)波動(dòng)較大且整體數(shù)值較大，空氣質(zhì)量全年總體較差；從分季度看，除黃山市外的3座城市均存在著第二季度的空氣質(zhì)量是全年中空氣質(zhì)量最優(yōu)的季度，而第四季度和第一季度交接季是全年空氣質(zhì)量最差的季節(jié)，而在第三季度又有二次的污染高峰；單獨(dú)來看，黃山市全年整體空氣質(zhì)量較好，而且季度性變化不明顯。

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An Analysis of the Air Quality in Tourist Cities in Anhui Based on AQI-Wavelet Transform

Gao Peng,Xie Dong
(Tongling University,Tongling 244000,China)

The AQI of 366 days in Bengbu City,Hefei City,Wuhu City and Huangshan City in 2016 in Anhui Province is studied using wavelet transform,and Db4 wavelet base is used for one-dimensional wavelet transform in the Matlab R2012b.The AQI data of 4 cities are then introduced into the wavelet analysis toolbox.After the wavelet decomposition,4 groups of approximate signals a4 are obtained,and the 4 groups of approximate signals are analyzed by city and quarter respectively.The results show that the a4 approximate signal fuctuation of Huangshan City is the slightest in the 4 cities while the seasonal fluctuation in the other 3 cities is obvious.Therefore,the air quality is the best in Huangshan City,followed by Wuhu City.The air quality in Hefei and Bengbu City is generally poor throughout the year,as they have greater approximate signal fluctuations and larger overall values.

air quality index;wavelet transform;Anhui province;tourist city

TP395；X51

A

1672-447X(2017)05-0030-003

2017-04-21

銅陵學(xué)院自然科學(xué)研究項(xiàng)目（2015tlxy30）；安徽省高校自然科學(xué)基金重點(diǎn)資助項(xiàng)目（KJ2015A245）

高鵬（1984-），安徽潁上人，銅陵學(xué)院電氣工程學(xué)院講師，研究方向?yàn)楝F(xiàn)代控制理論方法與應(yīng)用。

責(zé)任編輯：胡德明