时滞MGM（1，m，N）模型的构建及其在雾霾预测中的应用研究开题报告
2022-01-14 09:01
全文总字数：3460字
1. 研究目的与意义及国内外研究现状
在中国工业化和城镇化迅速发展的今天，我国多地受到雾霾天气的影响。据中国气象局监测分析，华北，黄淮等地受雾霾影响的区域大概在101万平方公里，占全国面积将近1/9。雾霾污染已呈现出发生频率高、影响范围广、治理难度大的特点。因此，为了如今中国的雾霾污染这一严重的环境问题得到有效解决，对雾霾天气的成因和趋势预测等进行研究是十分必要的。
我国雾霾污染具有季节性、地域性、不确定性和突发性等特点。不难看出，正是因为雾霾天气的这一系列特性，使得雾霾天气的数据呈现贫信息的特点。 而灰色系统理论恰好是研究具有小样本、灰信息特征的数据序列。因此，为了预测雾霾天气和加强对雾霾天气的治理，将灰色系统理论应用于雾霾天气的预测研究中是合理和可行的。
国内外研究现状
研究雾霾的形成机制、原理和影响因素等一直是国内外学者关注的问题。刘家福[1]等学者们指出大气中的质量分指数与能见度呈明显负相关关系，我国大多数城市在雾霾期间的浓度严重超标；王亚妮[2]研究发现短期内对、等的影响较大，长期内对它们的影响较大；吴庆梅[3]的研究结果表明，对中低空的扰动很明显，且扰动越靠近地面，层次越厚，污染指数明显下降，并且雾霾天气下热岛效应显著，而热岛对浓度的影响相对气象条件和人类活动的影响很小。
2. 研究的基本内容
第一部分：摘要和绪论，主要叙述论文选题背景和选题意义目的，国内外研究现状。
第二部分：基于最新发展的时滞参数理论，构建时滞mgm(1,m,n,τ)模型，分析处于不同时间的雾霾天气的趋势变化
第三部分：采用我国2018年西安市的aqi数据和数据，运用第二部分建立的时滞mgm(1,m,n,τ)模型，分析该地区雾霾天气的情况；
3. 实施方案、进度安排及预期效果
2019.03.01——2019.03.20： 收集资料，开展研究，形成写作提纲。
2019.03.20——2019.04.20： 深入研究，形成论文初稿，完成中期检查。
2019.04.23——2019.05.10：论文修改、定稿、打印、答辩
4. 参考文献
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