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武汉市PM2.5浓度的模拟分析和预测模型研究文献综述

 2020-04-15 09:04  

1.目的及意义

1.1课题研究的目的及意义

在近几年的新闻报道中,PM2.5已经成为民众耳熟能详的词汇,社会各界对于PM2.5的关注度已经达到了一个高点,PM2.5污染也已经成为了社会无法忽略的一个重要问题。

PM2.5主要是指环境空气中,空气动力学当量小于等于2.5μm的颗粒浓度。PM2.5能够在大气中长时间停留,并且极易扩散。已有研究证明,长时间待在具有较高浓度的PM2.5的空气中,人体会受到不同程度的危害。及时对PM2.5浓度进行评估预警,能够有效帮助人们进行合理防范,维护人们身体健康和生活质量。

1.2国内外研究现状

对于PM2.5的检测以及监管已经成为全社会的一个重要课题。Bove MC等人将天气数据等矩阵因子化建立了大型数据库,并采用颗粒物源分配技术,对同期颗粒物源配情况进行了评估,融合两种方法对PM2.5的组成和来源进行了阐述。LIPPMANN M通过研究长期暴露于PM2.5对心血管疾病的影响,来分析研究国家颗粒毒性成分对于人体的危害。GUERRA S A等人已经开发出基于综合空气质量模型的空气弥漫模型,利用二氧化硫和氮氧化物有的低效率来解释PM2.5的形成,通过对四类排放此类颗粒物的工厂进行了数据收集和结果评估,验证了该模型的有效性。Jin Li等人利用月均值比较卫星气溶胶光学深度与PM2.5的大尺度时空变异性,开发出结合最大协方差分析的光谱分析技术来对PM2.5进行测定。Zou B等人用基于稀疏观测输入的径向基函数的神经网络方法,采用均方误差、平均值误差等统计指标对模型的性能进行评估,得到更好的预测结果。余辉等人建立了PM2.5小时浓度预测的多元时间序列模型,已解决先前模型对于训练数据的依赖问题,并提出在模型预测进度超过标准是对迷行进行实时更新。刘琳等人借助普通最小二乘法分析影响因子之间的多重相关性,基于PM2.5前提污染物和各类气象因子的偏最小二乘法构建PM2.5的评估模型,分析出与PM2.5浓度相关的因子。曾沛等人用page检验分析了PM2.5近年来的变化趋势,建立了差分自回归移动平均模型对PM2.5日浓度数据进行了分析预测,并导入了带时间序列误差的回归模型和波动率方程进行模型的优化。魏薇等人建立了基于高斯模型的PM2.5扩散预测模型,并运用气象及风场变化对模型进行了优化,以哈尔滨市PM2.5浓度数据进行了验证。

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2. 研究的基本内容与方案

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见附件。

3. 参考文献

[1] 刘琳,张正勇,刘芬,等.天山北坡经济带城市 PM 2. 5 质量浓度时空分布及模拟分析[J].环境科学研究,2018,31(11):1849-1857.

[2] LIPPMANN M. Toxicological and epidemiological studies of cardiovascular effects of ambientair fine particulate matter(PM 2.5) and its chemical components: coherence andpublic health implications[J].CriticalReviews in Toxicology,2014,44(4):299-347.

[3] BOVE M C,BROTTO P,CASSOLA F,et al.Anintegrated PM 2.5 source apportionment study: positive matrix factorization vs. the chemical transport model CAMx[J].Atmospheric Environment,2014,94(9):274-286.

[4] GUERRA S A,OLSEN S R,ANDERSON J J.Evaluation of the SO2 and NOxoffset ratio method to account for secondary PM2.5 formation[J].Journal of the Air & Waste Management Association,2014,64(3):265-271.

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