基于Spearman秩相关系数的PWV与PM 2.5 相关性研究

周永江、Yongjiang Zhou、姚宜斌、Yibin Yao、熊永良、Yongliang Xiong、单路路、Shan Lulu

2020Earth and Planetary Sciences被引 1

摘要

在讨论大气可降水量(PWV)与细颗粒物(PM2.5)之间的相关性时，传统方法未能很好地顾及连续数据中包含的非雾霾天气信息的影响，为此本文提出2个数据选取标准——时间标准和空气质量指数(AQI)等级标准，用于获取雾霾期间对应的PWV和PM2.5序列。为解决数据筛选后不连续的问题，引入一种非参数性质的Spearman秩相关系数ρ，在北京市2014~2016年雾霾多发期，分析不同AQI等级对应时段的非连续等距的PWV和PM2.5序列的相关性可知，筛选后3 a的ρ在第1、4季度的均值分别为0.661 3和0.628 0，整体均值为0.644 7，表明雾霾天气下PWV和PM2.5序列具有单调正向的相关性，而传统分析方法(未筛选)下两者的相关系数均较小，表明在对数据进行选取后的分析结果更具针对性和准确性。

引用本文（GB/T 7714）

周永江, Yongjiang Zhou, 姚宜斌, 等. 基于Spearman秩相关系数的PWV与PM 2.5 相关性研究[J]. 未知来源, 2020.

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DOI：https://doi.org/10.14075/j.jgg.2020.03.004

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