基于小波的气动花粉分散性分析

大气中最丰富的生物颗粒为花粉与孢子。通过获取未来空气中花粉浓度的信息，有可能实现花粉过敏的自我防护。尽管气动花粉浓度预测的重要性不言而喻，但目前尚不可能以极高的准确性预测花粉浓度，约有25%的每日花粉预测结果会失败。先前对大气花粉时间序列动态特征的分析表明，该系统可由低维混沌图描述。我们应用小波变换来研究空气花粉时间序列的多分辨率特性。我们发现，低花粉浓度值以及最罕见的极高花粉浓度值的持久化行为。信息维数和相关维数对应于一个显示随时间演化而失去信息的混沌系统。