为了研究轮廓监控中的变点识别问题,以非参数轮廓数据为研究对象,对单变点问题进行了研究。首先计算出所有轮廓线的卡方统计值,再运用多元T2统计量,将统计量值最大值作为样本变异的广义似然比检验统计量,据此来找到轮廓线的变点。通过大量仿真与论证表明所提出的方法在识别变点位置和稳定性方面具有优异的性能。将该方法应用于京津冀地区空气质量指数的变点识别,识别结果可以很好地解释京津冀地区空气质量指数的时间特征。

为了对近年中国城市空气污染情况进行记录分析并对相关因素进行总结研究,运用聚类分析以及小波变换分析方法,对所选择的中国华北地区15座城市2014年及2015年大气PM2.5污染情况进行分析,并指出影响污染值变化的相关因素,为污染预防与治理提供依据。分析结果为对中国城市PM2.5大气污染情况及其相关因素影响程度的进一步分析研究奠定了一定的基础。