第43卷第3期2023年3月Vol.43，No.3Mar.，2023环境科学学报ActaScientiaeCircumstantiae霾过程大气消光系数时间序列混沌特性分析孟子圣1，2，倪长健1，2，*，王思媛1，2，蒋梦姣1，2，张莹1，2，石荞语31.成都信息工程大学大气科学学院，成都6102252.成都平原城市气象与环境四川省野外科学观测研究站，成都6102253.中国气象局成都高原气象研究所，成都610072摘要：霾是气溶胶与特定多尺度过程（大气边界层、天气和气候过程以及大气化学过程）复杂相互作用的结果.利用成都市2015—2017年地面能见度、PM2.5质量浓度和相对湿度的逐时观测数据，通过Koschmieder’s公式反演了研究时段内6次霾过程大气消光系数时间序列.在分析霾过程统计特征基础上，基于相空间重构理论，分别计算了6次霾过程大气消光系数时间序列的最佳嵌入维数m和最佳延迟时间τ，探讨了不同时间序列非线性特征量（饱和关联维数、Kolmogorov熵以及最大Lyapunov指数）的指示意义.结果表明，霾过程大气消光系数为（1.83±0.77）km-1，其中轻微霾及轻度霾、中度霾和重度霾的样本占比分别为34.2%、20.8%和45.0%.霾过程大气消光系数时间序列有弱混沌特性，对应的最大可预报时间尺度介于7~25h.上述成果深化了对霾系统演化不确定性的认知，并为霾过程大气消光系数预报及演化机理的后续研究奠定了基础.关键词：霾过程；大气消光系数；时间序列；非线性特征量；混沌文章编号：0253-2468（2023）03-0353-10中图分类号：X513文献标识码：AChaoticcharacteristicanalysisoftimeseriesofatmosphericextinctioncoefficientduringhazeperiodsMENGZisheng1，2，NIChangjian1，2，*，WANGSiyuan1，2，JIANGMengjiao1，2，ZHANGYing1，2，SHIQiaoyu31.CollegeofAtmosphericScience，ChengduUniversityofInformationTechnology，Chengdu6102252.ChengduPlainUrbanMeteorologyandEnvironmentObservationandResearchStationofSichuanProvince，Chengdu6102253.InstituteofPlateauMeteorology，ChinaMeteorologicalAdministration，Chengdu610072Abstract：Theoccurencesofhazearetheconsequenceofcomplexinteractionsbetweenaerosolsandspecificmulti-scaleprocesses，includingatmosphericboundarylayer，weatherandclimateprocesses，andatmosphericchemicalprocesses.Aftercollectingtheobservedhourlydataofmassconcentrationofparticulatematterwithaerodynamiclessthan2.5（PM2.5），surfacevisibility...
